一、背景

资金平台概述

为了监控集团各业务线的资金来源和去向，资金部需每天分析所有账户出金和入金情况。为此，我们提供了资金管理平台，该平台拥有账户收支流水和账单拉取等功能，以及现金流打标能力，为资金部提供更加精准的现金流分析。

需求场景

资金管理平台作为发起方，以账户维度请求支付系统下载渠道账单(不同渠道传参不同)，解析流水落库后做现金流打标。

系统交互简图

抛出问题

上述需求中资金平台请求支付系统下载账单功能这一点，考虑到不同渠道的账户，请求传参不同，该场景如何做功能设计？

实现方案

方案 1(简写)：无脑堆 if else

缺点：每新增一个渠道，都要在原有代码基础上添加参数处理逻辑，导致代码臃肿，难以维护，难以支持系统的持续演进和扩展。违反开闭原则，修改会对原有功能产生影响，增加了引入错误的风险。

 /** * 资金系统请求支付系统下载渠道账单 * * @param instCode 渠道名 * @param instAccountNo 账户 * @return 同步结果 */ public String applyFileBill(String instCode, String instAccountNo) { // 不同渠道入参组装 FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO(); if ("支付宝".equals(instCode)) { channelReq.setBusinessCode("ALIPAY_" + instAccountNo + "_BUSINESS"); channelReq.setPayTool(4); channelReq.setTransType(50); } else if ("微信".equals(instCode)) { channelReq.setBusinessCode("WX_" + instAccountNo); channelReq.setPayTool(3); channelReq.setTransType(13); } else if ("通联".equals(instCode)) { channelReq.setBusinessCode("TL_" + instAccountNo); channelReq.setPayTool(5); channelReq.setTransType(13); } // ... 可以继续添加其他渠道的处理逻辑 // 请求支付系统拉取账单文件，同步返回处理中，异步MQ通知下载结果 BaseResult<FileBillResDTO> result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill(channelReq, "资金账单下载"); return "处理中"; } 

方案 2：策略模式优化

优点：符合开闭原则，新增渠道接入时，只需创建新的具体策略实现类并实现接口即可，无需修改原有代码，系统灵活性和可扩展性较好。

缺点：每接入一个新渠道，还是存在代码开发和部署的工作量，且随着渠道接入数量的增加，策略类数量增多，代码维护成本变高。

 // 定义策略接口 public interface IChannelApplyFileStrategy { /** * 渠道匹配策略 * * @param instCode 渠道名 * @return 是否匹配 */ boolean match(String instCode); /** * 入参组装 * * @param instAccountNo 账户 * @return 请求支付入参 */ FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo); } // 不同渠道具体策略类 @Component public class AlipayChannelApplyFileStrategy implements IChannelApplyFileStrategy { @Override public boolean match(String instCode) { return "支付宝".equals(instCode); } @Override public FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo) { FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO(); channelReq.setBusinessCode("ALIPAY_" + instAccountNo + "_BUSINESS"); channelReq.setPayTool(4); channelReq.setTransType(50); return channelReq; } } @Component public class WechatChannelApplyFileStrategy implements IChannelApplyFileStrategy { @Override public boolean match(String instCode) { return "微信".equals(instCode); } @Override public FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo) { FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO(); channelReq.setBusinessCode("WX_" + instAccountNo); channelReq.setPayTool(3); channelReq.setTransType(13); return channelReq; } } @Component public class TlbChannelApplyFileStrategy implements IChannelApplyFileStrategy { @Override public boolean match(String instCode) { return "通联".equals(instCode); } @Override public FileBillReqDTO assembleReqData(String instAccountNo) { FileBillReqDTO channelReq = new FileBillReqDTO(); channelReq.setBusinessCode("TL_" + instAccountNo); channelReq.setPayTool(5); channelReq.setTransType(13); return channelReq; } } // 调用类 @Component public class ChannelApplyFileClient { // IOC属性自动注入策略实现类集合 @Resource private List<IChannelApplyFileStrategy> iChannelApplyFileStrategies; @Resource private CNRegionDataFetcher cnRegionDataFetcher; public String applyFileBill(String instCode, String instAccountNo) { // 不同渠道入参组装 IChannelApplyFileStrategy strategy = iChannelApplyFileStrategies.stream().filter(item -> item.match(instCode)).findFirst().orElse(null); FileBillReqDTO channelReq = strategy.assembleReqData(instAccountNo); // 请求支付系统拉取账单文件，同步返回处理中，异步MQ通知下载结果 BaseResult<FileBillResDTO> result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill(channelReq, "资金账单下载"); return "处理中"; } } 

思考

上述两种设计似乎对参数处理能力的抽象力度还不够，是否能将其抽象为一个领域能力，以实现参数处理的动态化或可配置化，而不再依赖于硬编码的参数处理逻辑。

基于这个设计思路，可以进行以下步骤：

• 定义领域模型：确定需要处理的领域对象和领域操作。在这个场景中，领域对象表示不同渠道，领域操作表示参数处理和接口调用。

• 创建配置表：设计一个配置表，用于存储不同渠道和其对应的参数处理策略，该表可以包含渠道名称和策略标识等字段。

• 实现动态参数处理策略：根据配置表的信息，在系统运行时动态加载和执行参数处理策略。可以使用 SpEL 表达式解析和反射的方式来实现。

• 配置关联关系：通过配置表维护渠道和其对应参数处理策略的关联关系。在新增渠道时，只需要在配置表中添加一条新的配置记录，指明渠道名称和对应的策略标识。

通过以上设计思路，可以实现一个可配置的领域能力，提高代码的可维护性和扩展性，同时降低了开发和部署的工作量。配置表的维护也提供了更大的灵活性，使得系统可以快速响应和适应不同渠道的变化和需求。

方案选用

为了实现不同渠道参数的动态化配置，我们引入了 Spring 表达式语言（SpEL）。通过使用 SpEL，我们可以将参数处理逻辑表达为字符串表达式，并在运行时动态地解析和执行表达式，从而实现对不同渠道参数的处理。使用 SpEL 不仅提高了处理参数的灵活性和可配置性，还能更好地遵循面向对象设计原则和领域驱动设计思想，将参数处理视为一个具有独立职责的领域模型。

二、引入SpEL

介绍

SpEL 即 Spring 表达式语言，是一种强大的表达式语言，可以在运行时评估表达式并生成值。SpEL 最常用于 Spring Framework 中的注解和 XML 配置文件中的属性，也可以以编程方式在 Java 应用程序中使用。

SpEL的应用场景

• 动态参数配置：可以通过 SpEL 将应用程序中的各种参数配置化，例如配置文件中的数据库连接信息、业务规则等。通过动态配置，可以在运行时根据不同的环境或需求来进行灵活的参数设置。

• 运行时注入：使用SpEL，可以在运行时动态注入属性值，而不需要在编码时硬编码。这对于需要根据当前上下文动态调整属性值的场景非常有用。

• 条件判断与业务逻辑：SpEL支持复杂的条件判断和逻辑计算，可以方便地在运行时根据条件来执行特定的代码逻辑。例如，在权限控制中，可以使用SpEL进行资源和角色的动态授权判断。

• 表达式模板化：SpEL支持在表达式中使用模板语法，允许将一些常用的表达式作为模板，然后在运行时通过填充不同的值来生成最终的表达式。这使得表达式的复用和动态生成更加方便。

总的来说，SpEL可以提供更大的灵活性和可配置性，使得应用程序的参数配置和逻辑处理更为动态和可扩展。它的强大表达能力和运行时求值特性可以在很多场景下发挥作用，简化开发和维护工作。

简单举例

 /** * 验证数字是否大于10 * * @param number 数字 * @return 结果 */ public String spELSample(int number) { // 创建ExpressionParser对象，用于解析SpEL表达式 ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser(); String expressionStr = "#number > 10 ? 'true' : 'false'"; Expression expression = parser.parseExpression(expressionStr); // 创建EvaluationContext对象，用于设置参数值 StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext(); context.setVariable("number", number); // 求解表达式，获取结果 return expression.getValue(context, String.class); } 

处理过程分析

给定一个字符串最终解析成一个值，这中间至少经历：字符串->语法分析->生成表达式对象->添加执行上下文->执行此表达式对象->返回结果。

关于 SpEL 的几个概念：

• 表达式（“干什么”）：SpEL 的核心，所以表达式语言都是围绕表达式进行的。

• 解析器（“谁来干”）：用于将字符串表达式解析为表达式对象。

• 上下文（“在哪干”）：表达式对象执行的环境，该环境可能定义变量、定义自定义函数、提供类型转换等等。

• Root 根对象及活动上下文对象（“对谁干”）：Root 根对象是默认的活动上下文对象，活动上下文对象表示了当前表达式操作的对象。

处理流程：

• 表达式解析：首先，SpEL 对表达式进行解析，将其转换为内部表示形式即抽象语法树（AST）或者其他形式的中间表示。

• 上下文设置：在表达式求值之前，需要设置上下文信息。上下文可以是一个对象，它包含了表达式中要引用的变量和方法。通过将上下文对象传递给表达式求值引擎，表达式可以访问并操作上下文中的数据。

• 表达式求值：一旦表达式被解析和上下文设置完成，SpEL 开始求值表达式。求值过程遵循 AST 的结构，从根节点开始，逐级向下遍历并对每个节点进行求值。求值过程可能涉及递归操作，直到所有节点都被求值。

• 结果返回：表达式求值的结果作为最终结果返回给调用者。返回结果可以是任何类型，包括基本类型、对象、集合等。

三、SpEL应用实战

配置表设计

维护渠道和其对应参数处理策略的关联关系：

渠道表

渠道 API 表

说明： 每新增一个渠道接入时不需要进行代码开发，只需在配置表中维护关联关系。根据 inst_code 匹配对应策略标识 channel_code，根据策略标识找到具体参数处理策略表达式。

实现动态参数处理策略

 // 定义解析工具类 @Slf4j @Service @CacheConfig(cacheNames = CacheNames.EXPRESSION) public class ExpressionUtil { private final ExpressionParser expressionParser = new SpelExpressionParser(); // 创建上下文对象，设置自定义变量、自定义函数 public StandardEvaluationContext createContext(String instAccountNo){ StandardEvaluationContext context = new StandardEvaluationContext(); context.setVariable("instAccountNo", instAccountNo); // 注册自定义函数 this.registryFunction(context); return context; } // 注册自定义函数 private void registryFunction(StandardEvaluationContext context) { try { context.addPropertyAccessor(new MapAccessor()); context.registerFunction("yuanToCent", ExpressionHelper.class.getDeclaredMethod("yuanToCent", String.class)); context.registerFunction("substringBefore", StringUtils.class.getDeclaredMethod("substringBefore",String.class,String.class)); } catch (Exception e) { log.info("SpEL函数注册失败:", e); } } // 开启缓存，使用解析器解析表达式，返回表达式对象 @Cacheable(key="'getExpressionWithCache:'+#cacheKey", unless = "#result == null") public Expression getExpressionWithCache(String cacheKey, String expressionString) { try { return expressionParser.parseExpression(expressionString); } catch (Exception e) { log.error("SpEL表达式解析异常,表达式:[{}]", expressionString, e); throw new BizException(ReturnCode.EXCEPTION.getCode(),String.format("SpEL表达式解析异常:[%s]",expressionString),e); } } } // 定义解析类： @Slf4j @Service public class ExpressionService { @Resource private ExpressionUtil expressionUtil; public FileBillReqDTO transform(ChannelEntity channel, String instAccountNo) throws Exception { // 获取上下文对象(变量设置、函数设置) StandardEvaluationContext context = expressionUtil.createContext(instAccountNo); // 获取支付请求类对象 FileBillReqDTO target = ClassHelper.newInstance(FileBillReqDTO.class); // t_channel_api表配置的api映射表达式 for (ChannelApiEntity api : channel.getApis()) { // 通过反射获取FileBillReqDTO类属性名对象 Field field = ReflectionUtils.findField(FileBillReqDTO.class, api.getFieldCode()); // 表达式 String expressionString = api.getFieldExpression(); // 开启缓存，使用解析器解析表达式，返回表达式对象 Expression expression = expressionUtil.getExpressionWithCache(api.fieldExpressionKey(), expressionString); // 通过表达式对象获取解析后的结果值 Object value = expression.getValue(context, FileBillReqDTO.class); // 将结果通过反射赋值给FileBillReqDTO对象中指定属性字段 field.setAccessible(true); field.set(target, value); } // 返回解析赋值后的完整对象 return target; } } // 调用类 @Component public class ChannelApplyFileClient { @Resource private CNRegionDataFetcher cnRegionDataFetcher; @Resource private ExpressionService expressionService; @Resource private ChannelRepository channelRepository; public String applyFileBill(String instCode, String instAccountNo) { // 根据渠道码查询t_channel、t_channel_api表，返回ChannelEntity对象 ChannelEntity channel = channelRepository.findByInstCode(instCode); // 通过SpEL解析t_channel_api表中表达式，并将值赋值给对应属性中，返回完整请求对象 FileBillReqDTO channelReq = expressionService.transform(channel, instAccountNo); // 请求支付系统拉取账单文件，同步返回处理中，异步MQ通知下载结果 BaseResult<FileBillResDTO> result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill(channelReq, "资金账单下载"); return "处理中"; } } 

优点：通过领域能力抽象和 SpEL 的运用，实现参数处理的动态化或可配置化，不再依赖于硬编码的参数处理逻辑，提高代码的可维护性和扩展性，同时降低了开发和部署的工作量，更好地遵循面向对象设计原则和领域驱动设计思想，成为一个具有独立职责的领域模型。

四、扩展-其他应用-Excel解析

需求

资金平台需从不同的渠道下载账单，并对账单进行解析，解析后的数据落入流水表。注意不同渠道的账单的头字段和格式存在差异。

方案

传统的方式中，解析 Excel 通常需要通过创建实体类来映射 Excel 的结构和数据。每个实体类代表一个 Excel 行或列，需要手动编写代码来将 Excel 数据解析为相应的实体对象。

而使用 SpEL 方式解析 Excel 则具有更加动态和灵活的特性，避免了显式创建和维护大量的实体类。以下是使用 SpEL 方式动态解析 Excel 的一般步骤：

• 使用 Apache POI 等工具读取 Excel 数据表。

• 根据配置表，将 Excel 中的列与 SpEL 表达式进行关联。

• 使用 SpEL 解析器，在运行时解析这些 SpEL 表达式。

• 将解析后的结果做数据清洗后落表，应用于现金流打标业务。

配置表中维护的关联关系：（表达式中 #source.column 变量表示列与 Excel Sample 列相对应）

Excel Sample：

五、总结

总的来说，SpEL 表达式语言具备动态性、灵活性、可扩展性等优点。结合具体业务需求和系统设计，其可应用于很多系统场景：

• Excel 解析：SpEL 可以用于解析 Excel 表格中的数据。可以使用 SpEL 表达式来指定需要解析的单元格、行、列等等，提取数据并应用相应的逻辑。这使得解析过程更加灵活和可扩展。

• 规则引擎：在使用规则引擎时，SpEL 可以用于定义规则条件和执行动作。通过 SpEL 表达式，可以动态地根据特定的条件对数据进行处理和决策。这使得规则引擎可以根据实际情况在运行时进行灵活的判断和决策。

• 模板引擎：SpEL 可以用于填充模板数据。通过 SpEL 表达式，可以在模板中引用对象的属性、方法或函数。这使得模板引擎可以根据对象的属性动态地生成内容。

• 配置文件解析：SpEL 可以用于解析配置文件中的动态值。通过 SpEL 表达式，可以在配置文件中引用其他属性或方法的值。这使得配置文件具备动态性，可以根据实际情况进行动态的配置和调整。

• 验证规则：在数据验证的场景中，SpEL 可以用于定义验证规则。通过 SpEL 表达式，可以对数据进行复杂的验证和处理。这使得验证过程更加灵活和可配置。

*文/金橙五

 

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