通用可扩展过滤器的开发(背景 过程 收获)付源码

Demo源码

背景

  过滤指的是从原始数据集合筛选符合需求数据子集的一个过程。

  实际生产中的过滤需求总结下来一般有以下几个方面:

  1. 数据的类型不定,可能是一个字符串列表,也有可能是一个业务对象列表
  2. 有一系列的条件来判定数据是否有效,并且这些条件变化的相对频繁
  3. 需要获取满足某些特性的数据,比如1000个字符串列表中有100个是有效的数据(满足整形数据过滤),而需求是要在这100个有效数据中再筛选出满足[长度超过3]特性的作为最终的结果
  4. 对满足某种特性的结果的个数有要求,按上面的例子,可能满足长度超过3特性的至少要取4个,而满足包含1特性的取1个就可以了
  5. 对结果集的总数有要求,按上面的例子,虽然有100个数据都是有效的,但是我们只需要取到前20个就行,这样做一般也是为了性能考虑

  本文的目的在于构建一个通用的过滤框架,这个框架:

  1. 使用泛型,以应对处理不同的对象类型。
  2. 提供过滤器的注册接口,可以通过这个接口注册多个方法,只有对象通过所有这些方法的验证,该对象才能被称为有效数据
  3. 提供识别器的设置接口,识别器是一个方法,这个方法接收一个有效数据对象,然后判断出该对象所具有的特性(预先会根据业务定义好一个包含所有特性的枚举),最后返回特性对应的枚举
  4. 提供特性对应最小条数的设置接口,这个接口维护一个字典列表,字典的key是特性枚举,value是对应特性最少应获取的条数
  5. 提供结果集获取数设置接口。

过程

  接下来,我们设计一个实例,来让大家了解一下如何使用,并起一个抛砖引玉的作用

  假设有一列字符串:"123","246","b","15","16","a32",我们需要在这组字符串中拿出一组子串,这个子串需要满足:

  • 若原始字符串列表中存在,取1个长度不小于3的整数
  • 若原始字符串列表中存在,取2个包含1的整数

  那么按照上面的需求,我们的框架的运行结果应为:"123","15"

  分析上面的需求,我们需要通过以下几个步骤来构建一个自定义过滤器:

  1. 识别特性,定义枚举。很容易的发现,需求中包含两个特性,分别是【长度不小于3】和【包含1】,因此,我们定义一个枚举如下
        [Flags]
        public enum DemoStringEnumType
        {
            /// <summary>
            /// 长度大于3
            /// </summary>
            LongLen = 1,
    
            /// <summary>
            /// 包含1
            /// </summary>
            HasOne = 2, 
    
            /// <summary>
            /// 无效值
            /// </summary>
            NN = 1024
        }

     

  2. 继承基类,构建自定义过滤器对象。基类泛型需要两个参数,分别是【待处理数据的数据类型】以及【特性的枚举类型】
        public class StringFilterCore : ComplexFilterCore<string, DemoStringEnumType>
        {
        }

     

  3. 开发过滤器。不难发现,需求中的过滤器,就是去【判断下一个字符串是否是整数】
       /// <summary>
        /// 是否是整数过滤器
        /// 继承IFilter
        /// </summary>
        public class IsNumberFilter : IFilter<string>
        {
    
            /// <summary>
            /// 判断字符串是否为政策
            /// </summary>
            /// <param name="item">待检验字符串</param>
            /// <returns>bool</returns>
            public bool DoFilter(string item)
            {
                int tem; 
                return int.TryParse(item, out tem);
            }
        }

     

  4. 开发识别器。
        /// <summary>
        /// 识别器
        /// 继承IEnumTypeIdentifier接口
        /// </summary>
        public class IdentifyDemoString : IEnumTypeIdentifier<string, DemoStringEnumType>
        {
    
            /// <summary>
            /// 识别对象特性
            /// </summary>
            /// <param name="item">待识别字符串</param>
            /// <returns>DemoStringEnumType</returns>
            public DemoStringEnumType IdentifyItemTypeAsEnumType(string item)
            {
                //初始化结果
                DemoStringEnumType result = DemoStringEnumType.NN;
    
                //识别长度是否大于3
                if (item.Length > 3)
                {
                    result |= DemoStringEnumType.LongLen;
                }
    
                //识别是否包含1
                if (item.Contains("1"))
                {
                    result |= DemoStringEnumType.HasOne;
                }
    
                return result;
            }
    
        }

     

  5. 构建客户端,调试代码。
            static void Main(string[] args)
            {
                //初始化过滤器
                StringFilterCore demoStrFilterCore = new StringFilterCore();
    
                //初始化 HasOne 2 LongLen 1
                demoStrFilterCore.SetMinGetCount(DemoStringEnumType.LongLen, 1);
                demoStrFilterCore.SetMinGetCount(DemoStringEnumType.HasOne, 2);
    
                //注册类型识别器 识别特性 DemoStringEnumType
                demoStrFilterCore.RegistEnumTypeIdentifier(new IdentifyDemoString());
    
                //添加过滤器 过滤掉不是整数的字符串
                demoStrFilterCore.AddFilter(new DemoStringContentFilter());
    
                //初始化数据源
                var ls = new List<string> { "123", "246", "b", "15", "16", "a32" };
    
                //执行过滤
                var result = demoStrFilterCore.GetFilteredResult(ls);
    
                //打印结果
                Console.WriteLine(string.Join(",", result.Keys));
    
                Console.ReadKey();
            }

收获

  抽象出通用的部分,让开发人员只关注于业务是框架存在的一大必要因素。本文提出的过滤方案具有很高的扩展性,有兴趣的同学可以下载demo研究下。

 

posted @ 2015-02-26 16:30  fzl  阅读(1331)  评论(0编辑  收藏  举报