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中筛选出符合需求的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。