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从事一个解析事件日志的项目,然后根据这些事件的属性更新模型。我一直很懒于“完成它”,而更关心前期优化、精益代码和适当的设计模式。主要是自学实验。我感兴趣的是更有经验的设计师认为哪些模式是相关的,或者什么类型的伪代码对象架构是最好的、最容易维护的等等。
单个日志中可以有 500,000 个事件,大约有 60 种类型的事件,所有这些都共享大约 7 个基本属性,然后根据事件类型具有 0 到 15 个附加属性。事件类型是日志文件每一行中的第二个属性。
所以我已经尝试了一个非常丑陋的命令式解析器,它逐行遍历日志,然后逐行处理事件。然后我尝试了一个使用“nextEvent”模式的词法规范,它在循环中被调用并被处理。然后我尝试了一个普通的旧“解析”方法,它永远不会返回,只是将事件触发到注册的监听器回调。无论事件类型如何,我都尝试过单一回调,以及针对每种事件类型的回调方法。
我尝试了一个包含所有可能属性的联合的基“事件”类。我试图避免“新事件”调用(因为可能有大量事件,并且事件对象通常是短暂的)并且每个类型的回调方法都带有原始属性参数。我已经尝试为 60 种事件类型中的每一种创建一个子类,并使用具有 7 个公共(public)基本属性的抽象事件父类。
我最近尝试更进一步,并使用命令模式为每个事件类型放置事件处理代码。我不确定我是否喜欢这种方法,它真的类似于每种类型的回调方法,只是代码在类型子类中的执行函数内,而不是每种类型的回调方法。
问题是很多模型更新逻辑是共享的,而且很多是特定于子类的,我才开始对整个事情感到困惑。我希望有人至少可以指出我要考虑的方向!
最佳答案
好吧...一方面,而不是具有所有属性联合的单个事件类,或 61 个事件类(1 个基础,60 个子),在变化如此之大的场景中,我很想有一个事件类,它使用属性包(字典、哈希表、w/e 漂浮你的船)来存储事件信息。事件的类型只是放入包中的另一个属性值。我倾向于那样做的主要原因只是因为我不愿意维护任何东西的 60 个派生类。
最大的问题是......在处理事件时,您必须做这些事件。您是否将它们格式化为报告,将它们组织到数据库表中,是否在某些事件发生时唤醒人们……什么?
这是一个事后解析器,还是一个实时事件处理程序?我的意思是,您是在事件进入时监控日志,还是只是在第二天解析日志文件?
关于java - 事件日志解析器的适当设计模式?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/94148/
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