以上面两个聚合规定为例，详解aggregator表达式的解析和计算过程，并提出能够优化的中央。
# 计算cpu.used.percent的平均值分子：$(cpu.used.percent)分母：$## 计算cpu.idle + cpu.busy为100的机器个数分子：($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) > 90分母：11. 解析
numberatorStr和denominatorStr别离是分子和分母的表达式字符串；
表达式中带$(的是须要计算的：
// $(cpu.used.percent): true// $#: false// ($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) > 90: true// 1: falseneedComputeNumerator := needCompute(numeratorStr)needComputeDenominator := needCompute(denominatorStr)func needCompute(val string) bool { return strings.Contains(val, "$(")}如果不须要计算，返回的numeratorOperands/numeratorOperators/numeratorComputeMode都为空；
// $(cpu.used.percent)返回 [cpu.used.percent] [] ""// ($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) > 90返回 [cpu.idle cpu.busy] [] ">90"numeratorOperands, numeratorOperators, numeratorComputeMode := parse(numeratorStr, needComputeNumerator)denominatorOperands, denominatorOperators, denominatorComputeMode := parse(denominatorStr, needComputeDenominator) func parse(expression string, needCompute bool) (operands []string, operators []string, computeMode string) { if !needCompute { return } splitCounter, _ := regexp.Compile(`[\$\(\)]+`) items := splitCounter.Split(expression, -1) count := len(items) for i, val := range items[1 : count-1] { if i%2 == 0 { operands = append(operands, val) } else { operators = append(operators, val) } } computeMode = items[count-1] return} 2. 计算
先查问聚合组下的hosts列表，再查host列表的最新指标值，保留到map，以供聚合时应用：
hostnames, err := sdk.HostnamesByID(item.GroupId)//numeratorOperands 和 denominatorOperands 保留了表达式蕴含的指标名称valueMap, err := queryCounterLast(numeratorOperands, denominatorOperands, hostnames, now-int64(item.Step*2), now)聚合过程的代码，对hosts进行遍历，最终失去numberator,denominator,validaCount：
for _, hostname := range hostnames { if needComputeNumerator { numeratorVal, err = compute(numeratorOperands, numeratorOperators, numeratorComputeMode, hostname, valueMap) } if needComputeDenominator { denominatorVal, err = compute(denominatorOperands, denominatorOperators, denominatorComputeMode, hostname, valueMap) } numerator += numeratorVal denominator += denominatorVal validCount += 1}if !needComputeNumerator { if numeratorStr == "$#" { numerator = float64(validCount) } else { numerator, err = strconv.ParseFloat(numeratorStr, 64) }}if !needComputeDenominator { if denominatorStr == "$#" { denominator = float64(validCount) } else { denominator, err = strconv.ParseFloat(denominatorStr, 64) }}第一个表达式的聚合过程：
- 分子：$(cpu.used.percent)须要计算，它查问每个host的cpu.used.percent的值，而后累加到numberator中；
- 分母：$# 不须要计算，它累加host的个数，保留在denominator中；
- 故分子/分母=所有host的cpu.used.percent的平均值
第二个表达式的聚合过程：
- 分子：($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) > 90，它计算每个host的cpu.idle + cpu.busy > 90是否成立，若成立则为1，否则为0，而后累加到numberator中；
- 分母：1 不要计算，denominator=1;
- 故分子/分母=所有host中满足cpu.idle+cpu.busy > 90的个数；
compute()的过程，以最简单的($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) > 90为例：
- operands: 操作数有两个cpu.idle和cpu.busy；
- opearots：操作符有1个+；
- computeMode=">90":布尔判断；
func compute(operands []string, operators []string, computeMode string, hostname string, valMap map[string]float64) (val float64, err error) { .... vals := queryOperands(operands, hostname, valMap) if len(vals) != count { return val, errors.New("value invalid") } sum := vals[0] //操作符仅反对+和- for i, v := range vals[1:] { if operators[i] == "+" { sum += v } else { sum -= v } } //存在布尔判断，判断胜利，val=1 if computeMode != "" { if compareSum(sum, computeMode) { val = 1 } } else { val = sum } return val, nil}布尔的比拟操作也很简略，sum=累加的值，computeMode=">90"，字符串解析失去比拟符：
func compareSum(sum float64, computeMode string) bool { regMatch, _ := regexp.Compile(`([><=]+)([\d\.]+)`) match := regMatch.FindStringSubmatch(computeMode) mode := match[1] val, _ := strconv.ParseFloat(match[2], 64) switch { case mode == ">" && sum > val: case mode == "<" && sum < val: case mode == "=" && sum == val: case mode == ">=" && sum >= val: case mode == "<=" && sum <= val: default: return false } return true}3. 优化
上述的表达式解析和计算，是依照固定的格局解析字符串实现的，比方正则解析>90，先失去>操作符，再失去90操作数。
在具体实现时，能够采纳表达式引擎来优化，比方github.com/antonmedv/expr，这样就不用关注表达式的语法解析，能够将注意力集中于业务流程；毛病是因为应用通用的表达式引擎，执行速度可能没有本人解析快。
应用表达式引擎的demo：github.com/antonmedv/expr
env := map[string]interface{}{ "cpuIdle": 30, "cpuBusy": 40, }code := `( cpuIdle + cpuBusy ) > 50`program, err := expr.Compile(code, expr.Env(env))output, err := expr.Run(program, env)