使用json配置动态区间及动态执行公式

背景

       有时候可能线上一直需要调整公式或者区间以及参数等等，如果使用代码方式，将会变得比较麻烦，可以在redis或者数据库配置一份动态配置，让代码进行解析并执行，可以对公式以及参数等进行动态调节

需求

x 是估值，n是区间 所属值
得分最大值：x-n=批发价得100分
得分最小值：批发价小于x-4n，大于x+n得0分

批发价在区间[x-4n，x-n]使用公式:100-（批发价-（x-n） ）的绝对值/0.03n (注意区间的开闭)

批发价在区间（x-n，x+n]使用公式:100-（批发价-（x-n） ）的绝对值/0.02n

批发价区间划分：（划分逻辑，中位数*0.2/4（满足偏差的最大值等于中位数的20%））
● 10000（批发价）以下 300 (n值)
● 10000-19999 750
● 20000-29999 1250
● 30000-49999 2000
● 50000-79999 3250
● 80000-99999 4500
● 100000-149999 6500
● 150000-199999 9000
● 200000-299999 15000
● 300000-499999 20000
● 500000以上 25000
逻辑1.2：批发价为空/批发等于零售价/批发价大于零售价=0分

实现

json配置

{"realWholesaleScoringSystem": {"description": "评分系统","totalScore": 100,"coefficient": 0.00218727,"scoringCriteria": [{"condition": "批发价小于零售价，在指定区间，动态配置","code": "wholesale_price_lt_retail_price_in_dynamic_range","ranges": [{"min": "x - 4 * n","max": "x - n","inclusiveMin": "closed","inclusiveMinDesc": "区间最小值开闭值","inclusiveMax": "closed","inclusiveMaxDesc": "区间最大值开闭值","scoreFormula": "100 - Math.abs(wholesalePrice - (x - n)) / (0.03 * n)"},{"min": "x - n","max": "x + n","inclusiveMin": "open","inclusiveMinDesc": "区间最小值开闭值","inclusiveMax": "closed","inclusiveMaxDesc": "区间最大值开闭值","scoreFormula": "100 - Math.abs(wholesalePrice - (x - n)) / (0.02 * n)"}],"notInRangeScore": 0,"formulaDescription": "批发价小于零售价在不同区间的得分计算"},      {"condition": "有批发价，等于零售价","code": "wholesale_price_eq_retail_price","score": 60},{"condition": "无批发价或批发价大于零售价","code": "wholesale_price_is_null_or_gt_retail_price","score": 0},{"condition": "有批发价，无零售价","code": "wholesale_price_exists_no_retail_price","score": 100}],"priceRangeSettings-n_value": [{"priceRange": {"minPrice": 0,"maxPrice": 9999,"nValue": 300}},{"priceRange": {"minPrice": 10000,"maxPrice": 19999,"nValue": 750}},{"priceRange": {"minPrice": 20000,"maxPrice": 29999,"nValue": 1250}},{"priceRange": {"minPrice": 30000,"maxPrice": 49999,"nValue": 2000}},{"priceRange": {"minPrice": 50000,"maxPrice": 79999,"nValue": 3250}},{"priceRange": {"minPrice": 80000,"maxPrice": 99999,"nValue": 4500}},{"priceRange": {"minPrice": 100000,"maxPrice": 149999,"nValue": 6500}},{"priceRange": {"minPrice": 150000,"maxPrice": 199999,"nValue": 9000}},{"priceRange": {"minPrice": 200000,"maxPrice": 299999,"nValue": 15000}},{"priceRange": {"minPrice": 300000,"maxPrice": 499999,"nValue": 20000}},{"priceRange": {"minPrice": 500000,"maxPrice": null,"nValue": 25000}}]}
}

代码实现

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import javax.script.ScriptEngine;
import javax.script.ScriptEngineManager;
import javax.script.ScriptException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class WholesaleScoringSystem {// JavaScript 引擎，用于动态计算公式// 动态执行脚本// 使用 ThreadLocal 为每个线程提供独立的 ScriptEngine 实例private static final ThreadLocal<ScriptEngine> engine = ThreadLocal.withInitial(() ->new ScriptEngineManager().getEngineByName("JavaScript"));// 获取当前线程的 ScriptEngine 实例public static ScriptEngine getScriptEngine() {return engine.get();}// 移除ScriptEngine 实例public static void removeScriptEngine() {engine.remove();}public static void main(String[] args) {// 加载 JSON 配置（可从文件或其他来源获取）String jsonConfig = jsonStr;JSONObject wholesaleScoring = JSONObject.parseObject(jsonConfig).getJSONObject("realWholesaleScoringSystem");// 测试不同场景的评分计算testScenarios(wholesaleScoring);}/*** 测试不同批发价情况下的评分计算** @param wholesaleScoring 真批发评分系统的配置信息*/private static void testScenarios(JSONObject wholesaleScoring) {// 设置零售价和估价值 xLong retailPrice = 50000L;Long x = 50000L;// 预设不同的批发价用于测试
//        Long[] wholesalePrices = {46000L, 48000L, 52000L, 50000L, 55000L, null, 49000L};Long[] wholesalePrices = {1000L, 15000L, 25000L, 45000L, 120000L, 500000L, 46000L, 48000L, 52000L, 50000L, 55000L, null, 49000L};// 遍历每个批发价并计算评分for (Long wholesalePrice : wholesalePrices) {BigDecimal score = computeWholesaleScore(wholesaleScoring, wholesalePrice, retailPrice, x);System.out.println("批发价: " + wholesalePrice + ", 评分: " + score);}}/*** 计算批发评分** @param wholesaleScoring 真批发评分系统的配置信息* @param wholesalePrice   批发价* @param retailPrice      零售价* @param x               估价值* @return 计算后的评分*/private static BigDecimal computeWholesaleScore(JSONObject wholesaleScoring, Long wholesalePrice, Long retailPrice, Long x) {// 获取评分标准的配置信息JSONArray scoringCriteria = wholesaleScoring.getJSONArray("scoringCriteria");// 获取评分系数BigDecimal sourceCoefficient = wholesaleScoring.getBigDecimal("coefficient");// 遍历每个评分标准条件for (Object obj : scoringCriteria) {JSONObject criterion = (JSONObject) obj;String code = criterion.getString("code");switch (code) {case "wholesale_price_lt_retail_price_in_dynamic_range":// 判断批发价是否存在且低于零售价if (wholesalePrice != null && wholesalePrice < retailPrice) {// 根据批发价获取对应的 n 值Long nValue = getNValue(wholesaleScoring.getJSONArray("priceRangeSettings-n_value"), wholesalePrice);if (nValue == null) continue; // 如果没有找到合适的 n 值，跳过该条件// 获取范围设置JSONArray ranges = criterion.getJSONArray("ranges");boolean isInRange = false;// 遍历所有范围，判断批发价是否在范围内for (Object rangeObj : ranges) {JSONObject range = (JSONObject) rangeObj;// 动态计算范围的 min 和 maxBigDecimal min = evaluateExpression(range.getString("min"), new HashMap<String, Object>() {{put("n", nValue);put("x", x);}});BigDecimal max = evaluateExpression(range.getString("max"), new HashMap<String, Object>() {{put("n", nValue);put("x", x);}});// 解析区间的开闭属性String inclusiveMin = range.getString("inclusiveMin");String inclusiveMax = range.getString("inclusiveMax");// 判断批发价是否在当前区间内boolean withinMinBound = "closed".equals(inclusiveMin) ? BigDecimal.valueOf(wholesalePrice).compareTo(min) >= 0 : BigDecimal.valueOf(wholesalePrice).compareTo(min) > 0;boolean withinMaxBound = "closed".equals(inclusiveMax) ? BigDecimal.valueOf(wholesalePrice).compareTo(max) <= 0 : BigDecimal.valueOf(wholesalePrice).compareTo(max) < 0;if (withinMinBound && withinMaxBound) {isInRange = true;// 根据配置的公式计算得分String formula = range.getString("scoreFormula");BigDecimal score = evaluateExpression(formula, new HashMap<String, Object>() {{put("wholesalePrice", wholesalePrice);put("x", x);put("n", nValue);}});return score.multiply(sourceCoefficient); // 返回乘以系数后的得分}}// 如果批发价不在任何指定的范围内，使用 notInRangeScoreif (!isInRange) {return BigDecimal.valueOf(criterion.getDouble("notInRangeScore")).multiply(sourceCoefficient);}}break;case "wholesale_price_eq_retail_price":// 判断批发价是否等于零售价if (wholesalePrice != null && retailPrice != null && wholesalePrice.equals(retailPrice)) {return BigDecimal.valueOf(criterion.getDouble("score")).multiply(sourceCoefficient);}break;case "wholesale_price_is_null_or_gt_retail_price":// 判断批发价是否为空或大于零售价if (wholesalePrice == null || (wholesalePrice != null && retailPrice != null && wholesalePrice > retailPrice)) {return BigDecimal.valueOf(criterion.getDouble("score")).multiply(sourceCoefficient);}break;case "wholesale_price_exists_no_retail_price":// 判断是否有批发价但无零售价if (wholesalePrice != null && retailPrice == null) {return BigDecimal.valueOf(criterion.getDouble("score")).multiply(sourceCoefficient);}break;default:break;}}// 如果没有匹配到任何条件，返回 0 分return BigDecimal.ZERO;}/*** 动态计算表达式的值** @param expression 要计算的表达式* @param variables  表达式中使用的变量，以键值对的形式传入* @return 计算结果*/private static BigDecimal evaluateExpression(String expression, Map<String, Object> variables) {try {ScriptEngine scriptEngine = getScriptEngine();// 将所有变量放入引擎上下文for (Map.Entry<String, Object> entry : variables.entrySet()) {scriptEngine.put(entry.getKey(), entry.getValue());}// 计算表达式并返回结果BigDecimal result = BigDecimal.valueOf(((Number) scriptEngine.eval(expression)).doubleValue());removeScriptEngine();return result;} catch (ScriptException e) {e.printStackTrace();return BigDecimal.ZERO;}}/*** 根据批发价在价格范围设置中获取对应的 n 值** @param priceRangeSettings 价格范围设置* @param wholesalePrice 批发价* @return 对应的 n 值*/private static Long getNValue(JSONArray priceRangeSettings, Long wholesalePrice) {// 遍历价格范围设置，以确定 n 值for (Object obj : priceRangeSettings) {JSONObject rangeSetting = (JSONObject) obj;JSONObject priceRange = rangeSetting.getJSONObject("priceRange");Long minPrice = priceRange.getLong("minPrice");Long maxPrice = priceRange.containsKey("maxPrice") ? priceRange.getLong("maxPrice") : Long.MAX_VALUE;// 如果批发价在范围内，则返回相应的 n 值if (wholesalePrice >= minPrice && wholesalePrice <= maxPrice) {return priceRange.getLong("nValue");}}return null; // 若没有找到匹配的范围，则返回 null}private static final String jsonStr = "{\n" +"  \"realWholesaleScoringSystem\": {\n" +"    \"description\": \"评分系统\",\n" +"    \"totalScore\": 100,\n" +"    \"coefficient\": 0.00218727,\n" +"    \"scoringCriteria\": [\n" +"      {\n" +"        \"condition\": \"批发价小于零售价，在指定区间，动态配置\",\n" +"        \"code\": \"wholesale_price_lt_retail_price_in_dynamic_range\",\n" +"        \"ranges\": [\n" +"          {\n" +"            \"min\": \"x - 4 * n\",\n" +"            \"max\": \"x - n\",\n" +"            \"inclusiveMin\": \"closed\",\n" +"            \"inclusiveMinDesc\": \"区间最小值开闭值\",\n" +"            \"inclusiveMax\": \"closed\",\n" +"            \"inclusiveMaxDesc\": \"区间最大值开闭值\",\n" +"            \"scoreFormula\": \"100 - Math.abs(wholesalePrice - (x - n)) / (0.03 * n)\"\n" +"          },\n" +"          {\n" +"            \"min\": \"x - n\",\n" +"            \"max\": \"x + n\",\n" +"            \"inclusiveMin\": \"open\",\n" +"            \"inclusiveMinDesc\": \"区间最小值开闭值\",\n" +"            \"inclusiveMax\": \"closed\",\n" +"            \"inclusiveMaxDesc\": \"区间最大值开闭值\",\n" +"            \"scoreFormula\": \"100 - Math.abs(wholesalePrice - (x - n)) / (0.02 * n)\"\n" +"          }\n" +"        ],\n" +"        \"notInRangeScore\": 0,\n" +"        \"formulaDescription\": \"批发价小于零售价在不同区间的得分计算\"\n" +"      },      {\n" +"        \"condition\": \"有批发价，等于零售价\",\n" +"        \"code\": \"wholesale_price_eq_retail_price\",\n" +"        \"score\": 60\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"condition\": \"无批发价或批发价大于零售价\",\n" +"        \"code\": \"wholesale_price_is_null_or_gt_retail_price\",\n" +"        \"score\": 0\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"condition\": \"有批发价，无零售价\",\n" +"        \"code\": \"wholesale_price_exists_no_retail_price\",\n" +"        \"score\": 100\n" +"      }\n" +"    ],\n" +"    \"priceRangeSettings-n_value\": [\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 0,\n" +"          \"maxPrice\": 9999,\n" +"          \"nValue\": 300\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 10000,\n" +"          \"maxPrice\": 19999,\n" +"          \"nValue\": 750\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 20000,\n" +"          \"maxPrice\": 29999,\n" +"          \"nValue\": 1250\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 30000,\n" +"          \"maxPrice\": 49999,\n" +"          \"nValue\": 2000\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 50000,\n" +"          \"maxPrice\": 79999,\n" +"          \"nValue\": 3250\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 80000,\n" +"          \"maxPrice\": 99999,\n" +"          \"nValue\": 4500\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 100000,\n" +"          \"maxPrice\": 149999,\n" +"          \"nValue\": 6500\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 150000,\n" +"          \"maxPrice\": 199999,\n" +"          \"nValue\": 9000\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 200000,\n" +"          \"maxPrice\": 299999,\n" +"          \"nValue\": 15000\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 300000,\n" +"          \"maxPrice\": 499999,\n" +"          \"nValue\": 20000\n" +"        }\n" +"      },\n" +"      {\n" +"        \"priceRange\": {\n" +"          \"minPrice\": 500000,\n" +"          \"maxPrice\": null,\n" +"          \"nValue\": 25000\n" +"        }\n" +"      }\n" +"    ]\n" +"  }\n" +"}\n";
}

运行效果

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