Solon Expression Language (SnEL)：轻量高效的Java表达式引擎

一、SnEL 是什么？

Solon Expression Language（简称SnEL）是 Solon 生态体系中的轻量级表达式引擎，专为Java开发者设计。它采用独特的"求值表达式"模型，通过简洁的语法实现复杂逻辑处理，同时保持极高的执行效率和安全性。
项目地址：

• Gitee: https://gitee.com/noear/solon-expression
  
• GitHub: https://github.com/noear/solon-expression
  

二、核心特性解析

1. 安全可靠的表达式引擎

• 无副作用设计：禁止new实例化、控制语句等危险操作
  
• 上下文隔离：通过StandardContext严格管控变量访问范围
  

2. 丰富的表达式能力

1. // 复杂逻辑表达式示例
2. String expr = """
3.     ((age > 18 AND salary < 5000) OR NOT isMarried)
4.     AND tags IN ['vip','premium']
5.     OR level == 'gold'""";

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支持功能主要包括：

• 基础运算：算术、比较、逻辑运算
  
• 集合操作：IN/NOT IN集合判断
  
• 嵌套访问：多级对象属性/方法调用
  
• 静态方法：直接调用类静态方法
  
• 三元运算：条件表达式支持
  

更多参考官网：《SnEL 求值表达式语法和能力说明》
3. 独创的模板引擎

双模式模板处理：

1. // 求值表达式模板
2. SnEL.evalTmpl("订单总额：#{order.amount * 0.95}");
4. // 属性表达式模板（带默认值）
5. SnEL.evalTmpl("配置参数：${server.timeout:3000}");

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三、企业级功能深度解析

1. 上下文增强方案

1. // 标准Map上下文
2. Map<String,Object> ctx = new HashMap<>();
3. ctx.put("user", userService.getCurrent());
5. // 增强型Bean上下文
6. StandardContext context = new StandardContext(userEntity);
7. context.properties(configProps); // 绑定配置属性
9. // 虚拟root访问
10. SnEL.eval("root.id > 1000", context);

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2. 多场景表达式转换

基于AST的通用转换接口：

1. Expression expr = SnEL.parse("age > 18 AND status=='active'");
3. // 转换为Redis查询语法
4. String redisFilter = RedisFilterTransformer.getInstance().transform(expr);
6. // 转换为Elasticsearch DSL
7. Map<String,Object> esQuery = ElasticsearchFilterTransformer.getInstance().transform(expr);
9. // 输出语法树结构
10. PrintUtil.printTree(expr);

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转换器类型输出示例应用场景Redis(@age:[18 +inf] @status:{active})缓存查询Milvus((metadata["age"] > 18) and (metadata["status"] == "active"))向量数据库Elasticsearch{bool={must=[{range={age={gt=18}}}, {term={status={value=active}}}]}}全文检索SQLWHERE age > 18 AND status='active'数据库查询四、典型应用场景

• 动态规则引擎：金融风控规则配置
  
• 智能路由：微服务调用条件路由
  
• 低代码平台：表单校验逻辑动态配置
  
• 数据分析：实时数据过滤与计算
  

五、快速入门

1. 添加依赖

1. <dependency>
2.     <groupId>org.noear</groupId>
3.     solon-expression</artifactId>
4.     <version>最新版本</version>
5. </dependency>

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2. 基础用法示例

1. public class Demo {
2.     public static void main(String[] args) {
3.         Map<String,Object> context = new HashMap<>();
4.         context.put("price", 99.5);
5.         context.put("discount", 0.8);
6.         
7.         Object result = SnEL.eval("price * discount > 50", context);
8.         System.out.println("是否符合条件：" + result);
9.     }
10. }

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3. 性能优化建议

• 复用解析结果：对固定表达式使用 SnEL.parse() 缓存 AST
  
• 上下文优化：复杂对象优先使用 StandardContext
  
• 避免频繁解析：高并发场景预编译表达式
  

六、企业实践案例

案例1：电商促销系统

1. // 动态计算促销条件
2. String rule = """
3.     (user.level IN ['VIP','SVIP'] OR order.amount > 1000)
4.     AND inventory.stock > 0
5.     AND NOT blacklist.contains(user.id)""";
6.    
7. Boolean rst = SnEL.eval(rule, context);

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案例2：物联网数据处理

1. // 设备数据过滤规则
2. String filter = """
3.     (data.temperature > 38.5 OR data.humidity < 20)
4.     AND meta.deviceType == 'medical'""";
6. // 转换为MQTT Topic过滤语法（需要自已定制 IotTransformer）
7. String mqttFilter = IotTransformer.transform(SnEL.parse(filter));

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