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Tiny模板引擎的实现方式原来是采用的编译方式，最近发生了一些问题，因此我觉得有必要把编译方式调整为解释方式，为此就开始了此次实现活动。
当时采用编译方式，主要是考虑到编译方式在运行时不必再去遍历语法树，因此就采用了编译方式。但是在实际应用当中，出现了如下问题：
由于采用的是编译方式，这个时候就存在在一个选择，即：Java源代码落地或不落地的选择。如果Java文件不落地，则在有问题的时候，如果想要进行代码调试（虽然这种场景并不多见），那么就没有源代码可供调试。如果Java代码落地，则会存在一个问题，那就是资源文件在磁盘文件中产生冲突的问题。
同样的问题对于class文件也存在，如果不落地，那么每次应用重启动的时候，都要重新编译这些文件以产生class文件；如果落地，则也会产生冲突的问题。
当然，Tiny模板引擎通过增加一个配置项，解决了这个冲突的问题，但是由于增加了一个配置项，从客观上增加了维护人员的工作量，也容易造成当维护人员不了解这里面的道道，忘记设置从而导致在一台服务器中部署多个Tiny应用时多个应用中的模板文件生成的java文件和class文件的冲突，从而导致出现问题。
采用编译方式的时候，由于每个模板文件都要生成一个类，每个宏也要生成一个类，在宏调用过程中，也要生成一些类。（本来是可以不生成这些类的，但是由于Tiny模板引擎支持了一些非常有用的特性，所以宏调用时时采用编译方式，就要生成一些内嵌类来完成）。这样，就会生成大量的Java类，从工程非常大的时候，就会导致PermSize战胜非常大。尤其是在系统还在调试的时候，模板文件变化的时候，就要重新编译生成新的类，为了避免必须重新启动应用服务器才能生生效，因此采用了自己编写ClassLoader的方式来达到即时刷新的问题，但是由于Java的垃圾回收机制，决定了垃圾不是及时回收的，但是由于每个类都要有一个ClassLoader来支持，以便及时替换，因此这会进一步放大内存的占用。
由于Tiny模板引擎中提供了宏，而这些宏可以独立存在，因此在应用启动的时候就必须加载所有的宏到内存中，以便查找。所以就导致第一次启动的时候，由于要编译所有的宏文件并加载之，导致启动速度非常慢。在以后的启动的时候，也必须检测模板文件与生成的类是否一致，是否有被修改过，当a项目规模比较大的时候，这个时间也是比较长的。尤其是在开发期，启动时间增加10秒，都会让开发人员感觉到难以忍受。
采用编译方式的问题，在访问上也有一些问题。
为了提升应用启动时间，只有宏文件是在启动时预选编译好并加载了的，而模板文件和布局文件则没有这种待遇，这就导致如果在访问的时候，第一次访问的时候，需要编译模板文件为java文件，再把java文件编译为class文件，如果这次访问还用到了布局文件，还import了其它的模板文件，那么悲剧了，第一个访问者可能要多等待几秒钟的时间。同时，为了避免多次编译情况的地生，还要增加同步锁，这样会进一步影响到访问的效率。
具体还没有测试过ClassLoader太多对性能有多大的影响，但是毛估估是有一定影响的，毕竟要增加查找的层数。干的活多了，干的活慢了也是自然的，人是这样，计算机也是同样的道理。
由于采用解释方式，因此不必生成java源文件和class文件，因此也就不存在文件路径冲突的问题；同样也不存在PermSize和众多ClassLoader大量占用内存的问题。
由于采用解释方式，第一次加载，只定性扫描部分关系的内容即可，因此扫描速度非常快；只有在直接执行的时候，才需要更详细的处理，同时由于不需要进行编译，不需要做同步处理，因此加载速度会比编译方式高许多，尤其是和编译方式的第一次加载时间相比。
访问速度方面的问题，我原来的感觉来说，感觉编译方式会快一些，毕竟它不用再云遍历语法树，但是实际执行下来，感觉解释方式大致有一倍左右的提升，我分析了一下原因，大致可以认为是如下原因：1.由于Java的优化策略，导致使用频率高的访问会进行深度性能优化，采用解释方式，由于用到的就是那几个函数，因此可以很快满足Java虚拟机的要求，更早的进行深度优化；2.由于解释方式和编译方式相比，可以采用更优化的解决方案，因此遍历语法树的时间由避免做一些事情弥补回来了，因此感受性能反而更高一点点。总之，这次编译改解释，的效果还是明显的，各方面全面让我满意，尤其是前面担心的执行效率方面也有大概50%左右的提升是让我喜出望外的。还有一个意外之喜是通过把编译方式改成解释执行方式，代码规模缩小了近一半，由原来的8000+行，变成4000+行。同时，由于不必要依赖JDT，antlr也只要依赖runtime包即可，还顺便减少了3M的WAR包大小。
OK，说了这么多，那就说说这次改造过程。
由于团队去岛国旅游，当时把这个任务交给一个留守同学来完成，但是前后两周的时候，没有提交出我满意的结果，由于看不到后续完成的时间节点，没有办法，只好我老先生亲自动手来完成了，OK开工，相信仔细阅读下面一节内容的同学，会对ANTLR解释引擎的开发有深入了解，甚至拿我的代码照葫芦画瓢，直接就可用。
解释引擎总控类是解释引擎的核心，由于这个东东是为了Tiny模板引擎定制编写的，因此如果有同学要拿来改造，请照葫芦画瓢即可。由于类不大，我就直接贴源码上来，以便亲们理解和我下面讲解。
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public class TemplateInterpreter {
TerminalNodeProcessor[] terminalNodeProcessors = new TerminalNodeProcessor[200];
Map<Class<ParserRuleContext>, ContextProcessor> contextProcessorMap = new HashMap<Class<ParserRuleContext>, ContextProcessor>();
OtherTerminalNodeProcessor otherNodeProcessor = new OtherTerminalNodeProcessor();
public void addTerminalNodeProcessor(TerminalNodeProcessor processor) {
terminalNodeProcessors[processor.getType()] = processor;
}
public void addContextProcessor(ContextProcessor contextProcessor) {
contextProcessorMap.put(contextProcessor.getType(), contextProcessor);
}
public TinyTemplateParser.TemplateContext parserTemplateTree(String sourceName, String templateString) {
char[] source = templateString.toCharArray();
ANTLRInputStream is = new ANTLRInputStream(source, source.length);
// set source file name, it will be displayed in error report.
is.name = sourceName;
TinyTemplateParser parser = new TinyTemplateParser(new CommonTokenStream(new TinyTemplateLexer(is)));
return parser.template();
}
public void interpret(TemplateEngineDefault engine, TemplateFromContext templateFromContext, String templateString, String sourceName, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception {
interpret(engine, templateFromContext, parserTemplateTree(sourceName, templateString), pageContext, context, writer);
writer.flush();
}
public void interpret(TemplateEngineDefault engine, TemplateFromContext templateFromContext, TinyTemplateParser.TemplateContext templateParseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception {
for (int i = 0; i < templateParseTree.getChildCount(); i++) {
interpretTree(engine, templateFromContext, templateParseTree.getChild(i), pageContext, context, writer);
}
}
public Object interpretTree(TemplateEngineDefault engine, TemplateFromContext templateFromContext, ParseTree tree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception {
Object returnValue = null;
if (tree instanceof TerminalNode) {
TerminalNode terminalNode = (TerminalNode) tree;
TerminalNodeProcessor processor = terminalNodeProcessors[terminalNode.getSymbol().getType()];
if (processor != null) {
returnValue = processor.process(terminalNode, context, writer);
} else {
returnValue = otherNodeProcessor.process(terminalNode, context, writer);
}
} else if (tree instanceof ParserRuleContext) {
ContextProcessor processor = contextProcessorMap.get(tree.getClass());
if (processor != null) {
returnValue = processor.process(this, templateFromContext, (ParserRuleContext) tree, pageContext, context, engine, writer);
}
if (processor == null || processor != null && processor.processChildren()) {
for (int i = 0; i < tree.getChildCount(); i++) {
Object value = interpretTree(engine, templateFromContext, tree.getChild(i), pageContext, context, writer);
if (value != null) {
returnValue = value;
}
}
}
} else {
for (int i = 0; i < tree.getChildCount(); i++) {
Object value = interpretTree(engine, templateFromContext, tree.getChild(i), pageContext, context, writer);
if (returnValue == null && value != null) {
returnValue = value;
}
}
}
return returnValue;
}
public static void write(Writer writer, Object object) throws IOException {
if (object != null) {
writer.write(object.toString());
writer.flush();
}
}
}
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所以逻辑还是比较清晰，最复杂的核心算法也只有30行，不管是什么样层级的同学，看这些代码都没有任何难度了。
需要交待的一件事情是：为什么ContextProcessor的处理类是用Map保存的，而TerminalNodeProcessor则是用数组？这里主要是为了考虑到TerminalNode都有一个类型，用数据的方式速度更快一些。
上面说到有两个接口，一个是处理TerminalNodeProcessor,另外一个是处理ContextProcessor的，下面交待一下这两个接口。
public interface TerminalNodeProcessor<T extends ParseTree> {
int getType();
Object process(T parseTree, TemplateContext context, Writer writer) throws Exception;
}
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public interface ContextProcessor<T extends ParserRuleContext> {
Class<T> getType();
boolean processChildren();
Object process(TemplateInterpreter interpreter, TemplateFromContext templateFromContext, T parseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, TemplateEngineDefault engine, Writer writer) throws Exception;
}
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至此，整个解析引擎的框架就搭好了，剩下要做的就是去写这些处理器了。
public class DoubleNodeProcessor implements TerminalNodeProcessor<TerminalNode> {
public int getType() {
return TinyTemplateParser.FLOATING_POINT;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TerminalNode terminalNode, TemplateContext context, Writer writer) {
String text=terminalNode.getText();
return Double.parseDouble(text);
}
}
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这货的意思是：如果是Double类型的数据，就把字符串转换成Double值返回。?public class StringDoubleNodeProcessor implements TerminalNodeProcessor<TerminalNode> {
public int getType() {
return TinyTemplateParser.STRING_DOUBLE;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TerminalNode terminalNode, TemplateContext context, Writer writer) {
String text=terminalNode.getText();
text=text.replaceAll("\\\\\"","\"");
text=text.replaceAll("[\\\\][\\\\]","\\\\");
return text.substring(1, text.length() - 1);
}
}
其它的和这个大同小异，总之非常简单，想看的同学可以自己去看源码，这里就不贴了。
public class ForProcessor implements ContextProcessor<TinyTemplateParser.For_directiveContext> {
public Class<TinyTemplateParser.For_directiveContext> getType() {
return TinyTemplateParser.For_directiveContext.class;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TemplateInterpreter interpreter, TemplateFromContext templateFromContext, TinyTemplateParser.For_directiveContext parseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, TemplateEngineDefault engine, Writer writer) throws Exception {
String name = parseTree.for_expression().IDENTIFIER().getText();
Object values = interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, parseTree.for_expression().expression(),pageContext, context, writer);
ForIterator forIterator = new ForIterator(values);
context.put("$"+name + "For", forIterator);
boolean hasItem = false;
while (forIterator.hasNext()) {
TemplateContext forContext=new TemplateContextDefault();
forContext.setParent(context);
hasItem = true;
Object value = forIterator.next();
forContext.put(name, value);
try {
interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, parseTree.block(),pageContext, forContext, writer);
} catch (ForBreakException be) {
break;
} catch (ForContinueException ce) {
continue;
}
}
if (!hasItem) {
TinyTemplateParser.Else_directiveContext elseDirectiveContext = parseTree.else_directive();
if (elseDirectiveContext != null) {
interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, elseDirectiveContext.block(), pageContext,context, writer);
}
}
return null;
}
}
是不是非常简单？
public class MapProcessor implements ContextProcessor<TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext> {
public Class<TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext> getType() {
return TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext.class;
}
public boolean processChildren() {
return false;
}
public Object process(TemplateInterpreter interpreter, TemplateFromContext templateFromContext, TinyTemplateParser.Expr_hash_mapContext parseTree, TemplateContext pageContext, TemplateContext context, TemplateEngineDefault engine, Writer writer) throws Exception {
List<TinyTemplateParser.ExpressionContext> expressions = parseTree.hash_map_entry_list().expression();
List<TinyTemplateParser.ExpressionContext> expressionContexts = expressions;
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
if (expressions != null) {
for (int i = 0; i < expressions.size(); i += 2) {
String key = interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, expressions.get(i), pageContext,context, writer).toString();
Object value = interpreter.interpretTree(engine, templateFromContext, expressions.get(i + 1),pageContext, context, writer);
map.put(key, value);
}
}
return map;
}
}
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我已经拿了最复杂的两个来讲了，其它的就更简单了，因此就不再贴了，关心的同学们可以去看源代码。
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