SparkSQL源码分析系列03-Antlr4分析测试

SparkSQL主要通过Antlr4定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，最后将SQL转化为抽象语法树。所以有必要先了解下Antlr4的工作流程。

ANTLR4是什么？

ANTLR 是 ANother Tool for Language Recognition 的缩写，官网：https://www.antlr.org/
它是一款强大的语法分析器生成工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。
包括：自动生成词法分析器 (Lexer)、语法分析器 (Parser) 和树分析器 (Tree Parser)。

词法分析器（Lexer）：词法分析器的工作是分析量化那些本来毫无意义的字符流，将他们翻译成离散的字符组（也就是一个一个的Token），供语法分析器使用。
语法分析器（Parser）：语法分析器将把收到的Tokens组织起来，并转换成语法规则定义的所允许的结构。
树分析器 (tree parser）：树分析器可以用于对语法分析生成的抽象语法树进行遍历，并能执行一些相关的操作。

解析流程图：
在这里插入图片描述

IDEA新建maven工程，导入如下依赖，注意antlr版本和安装的antlr插件版本保持一致。
使用 ANTLR 的专门语法写一个简单的词法语法解析文件，并根据此文件自动生成相关词法语法解析的java文件。
将编写的文件放到resources文件夹下，实现一个简答的数字加法功能：AddExpr.g4
```
grammar AddExpr;

// parser
stat : expr;

//定义表达式 ：expr 表达式可以是数字（INT），也可以是加法运算表达式
expr : expr op='+' expr   # AddSub
    | INT                 # int
    ;

//lexer
INT : [0-9]+ ;  // 运算数为整数的任意组合
ADD : '+' ;  //加法
```
在编写的AddExpr.g4文件上右键，选择 Configure ANTLR

填写代码生成的位置和包名

在编写的AddExpr.g4文件上右键，选择 Configure ANTLR Recognizer，就会在配置好的目录下生成代码了。

在test文件夹下建一个测试文件，以测试刚才生成的java代码
在这里插入图片描述
AddExprTest

import com.addexpr.AddExprBaseVisitor;
import com.addexpr.AddExprLexer;
import com.addexpr.AddExprParser;
import org.antlr.v4.runtime.ANTLRInputStream;
import org.antlr.v4.runtime.CommonTokenStream;
import org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTree;

public class AddExprTest {
    public static void run(String expr) {

        //对每一个输入的字符串，构造一个 ANTLRStringStream 流 in
        ANTLRInputStream in = new ANTLRInputStream(expr);

        //用 in 构造词法分析器 lexer，词法分析的作用是产生记号
        AddExprLexer lexer = new AddExprLexer(in);

        //用词法分析器 lexer 构造一个记号流 tokens
        CommonTokenStream tokens = new CommonTokenStream(lexer);

        //再使用 tokens 构造语法分析器 parser,至此已经完成词法分析和语法分析的准备工作
        AddExprParser parser = new AddExprParser(tokens);

        //最终调用语法分析器的规则 stat，完成对表达式的验证
        ParseTree tree = parser.stat();
        System.out.println("------------------AstTree-------------------");
        System.out.println(tree.toStringTree(parser));

        //遍历语法树--返回null
        AddExprBaseVisitor<Integer> visitor = new AddExprBaseVisitor<>();
        visitor.visit(tree);
        System.out.println(visitor.visit(tree));

        //原生的visitor遍历树结果返回null，并不是想要的结果，需要自定义重新实现
        //MyAddVisitor类就对应SparkSQL中的ASTBuild类
        MyAddVisitor myAddVsitor = new MyAddVisitor();
        System.out.println(myAddVsitor.visit(tree));
    }

    public static void main(String[] args) {
        String s = "1+2";
        run(s);
    }
}

从代码运行结果中可以看出，原生的visitor遍历树结果返回null，并不是想要的结果，实际使用过程中，需要自定义重新实现visitor遍历方法，实际上，Spark源码中也是做的重新实现。代码中的 MyAddVisitor 类就对应SparkSQL中的 ASTBuild 类，就是自定义的实现类。代码如下：

MyAddVisitor

import com.addexpr.AddExprBaseVisitor;
import com.addexpr.AddExprParser;

/**
 * 自定义的Visitor实现类
 */
public class MyAddVisitor extends AddExprBaseVisitor<Integer> {

    @Override
    public Integer visitStat(AddExprParser.StatContext ctx) {
        return visitChildren(ctx);
    }

    @Override
    public Integer visitAddSub(AddExprParser.AddSubContext ctx) {

        Integer left = visit(ctx.expr(0));        //获取左边表达式最终值
        Integer right = visit(ctx.expr(1));       //获取右边表达式最终值

        return left + right;
    }

    @Override
    public Integer visitInt(AddExprParser.IntContext ctx) {
        return Integer.parseInt(ctx.INT().getText());
    }
}