1. 引言

syntax-parser 是一个 JS 版语法解析器生成器，具有分词、语法树解析的能力。

通过两个例子介绍它的功能。

第一个例子是创建一个词法解析器 myLexer：

import { createLexer } from "syntax-parser";

const myLexer = createLexer([
  {
    type: "whitespace",
    regexes: [/^(\s+)/],
    ignore: true
  },
  {
    type: "word",
    regexes: [/^([a-zA-Z0-9]+)/]
  },
  {
    type: "operator",
    regexes: [/^(\+)/]
  }
]);

如上，通过正则分别匹配了 “空格”、“字母或数字”、“加号”，并将匹配到的空格忽略（不输出）。

分词匹配是从左到右的，优先匹配数组的第一项，依此类推。

接下来使用 myLexer：

const tokens = myLexer("a + b");

// tokens:
// [
//   { "type": "word", "value": "a", "position": [0, 1] },
//   { "type": "operator", "value": "+", "position": [2, 3] },
//   { "type": "word", "value": "b", "position": [4, 5] },
// ]

'a + b' 会按照上面定义的 “三种类型” 被分割为数组，数组的每一项都包含了原始值以及其位置。

第二个例子是创建一个语法解析器 myParser：

import { createParser, chain, matchTokenType, many } from "syntax-parser";

const root = () => chain(addExpr)(ast => ast[0]);

const addExpr = () =>
  chain(matchTokenType("word"), many(addPlus))(ast => ({
    left: ast[0].value,
    operator: ast[1] && ast[1][0].operator,
    right: ast[1] && ast[1][0].term
  }));

const addPlus = () =>
  chain("+"), root)(ast => ({
    operator: ast[0].value,
    term: ast[1]
  }));

const myParser = createParser(
  root, // Root grammar.
  myLexer // Created in lexer example.
);

利用 chain 函数书写文法表达式：通过字面量的匹配（比如 + 号），以及 matchTokenType 来模糊匹配我们上面词法解析出的 “三种类型”，就形成了完整的文法表达式。

syntax-parser 还提供了其他几个有用的函数，比如 many optional 分别表示匹配多次和匹配零或一次。

接下来使用 myParser：

const ast = myParser("a + b");

// ast:
// [{
//   "left": "a",
//   "operator": "+",
//   "right": {
//     "left": "b",
//     "operator": null,
//     "right": null
//   }
// }]

2. 精读

按照下面的思路大纲进行源码解读：

• 词法解析
• 词汇与概念
• 分词器
• 语法解析
• 词汇与概念
• 重新做一套 “JS 执行引擎”
• 实现 Chain 函数
• 引擎执行
• 何时算执行完
• “或” 逻辑的实现
• many, optional, plus 的实现
• 错误提示 & 输入推荐
• First 集优化

词法解析

词法解析有点像 NLP 中分词，但比分词简单的时，词法解析的分词逻辑是明确的，一般用正则片段表达。

词汇与概念

• Lexer：词法解析器。
• Token：分词后的词素，包括 value:值、position:位置、type:类型。

分词器

分词器 createLexer 函数接收的是一个正则数组，因此思路是遍历数组，一段一段匹配字符串。

我们需要这几个函数：

class Tokenizer {
  public tokenize(input: string) {
    // 调用 getNextToken 对输入字符串 input 进行正则匹配，匹配完后 substring 裁剪掉刚才匹配的部分，再重新匹配直到字符串裁剪完
  }

  private getNextToken(input: string) {
    // 调用 getTokenOnFirstMatch 对输入字符串 input 进行遍历正则匹配，一旦有匹配到的结果立即返回
  }

  private getTokenOnFirstMatch({
    input,
    type,
    regex
  }: {
    input: string;
    type: string;
    regex: RegExp;
  }) {
    // 对输入字符串 input 进行正则 regex 的匹配，并返回 Token 对象的基本结构
  }
}

tokenize 是入口函数，循环调用 getNextToken 匹配 Token 并裁剪字符串直到字符串被裁完。

语法解析

语法解析是基于词法解析的，输入是 Tokens，根据文法规则依次匹配 Token，当 Token 匹配完且完全符合文法规范后，语法树就出来了。

词法解析器生成器就是 “生成词法解析器的工具”，只要输入规定的文法描述，内部引擎会自动做掉其余的事。

这个生成器的难点在于，匹配 “或” 逻辑失败时，调用栈需要恢复到失败前的位置，而 JS 引擎中调用栈不受代码控制，因此代码需要在模拟引擎中执行。

词汇与概念

• Parser：语法解析器。
• ChainNode：连续匹配，执行链四节点之一。
• TreeNode：匹配其一，执行链四节点之一。
• FunctionNode：函数节点，执行链四节点之一。
• MatchNode：匹配字面量或某一类型的 Token，执行链四节点之一。每一次正确的 Match 匹配都会消耗一个 Token。

重新做一套 “JS 执行引擎”

为什么要重新做一套 JS 执行引擎？看下面的代码：

const main = () =>
  chain(functionA(), tree(functionB1(), functionB2()), functionC());

const functionA = () => chain("a");
const functionB1 = () => chain("b", "x");
const functionB2 = () => chain("b", "y");
const functionC = () => chain("c");

假设 chain('a') 可以匹配 Token a，而 chain(functionC)) 可以匹配到 Token c。

当输入为 a b y c 时，我们该怎么写 tree 函数呢？

我们期望匹配到 functionB1 时失败，再尝试 functionB2，直到有一个成功为止。

那么 tree 函数可能是这样的：

function tree(...funs) {
  // ... 存储当前 tokens
  for (const fun of funs) {
    // ... 复位当前 tokens
    const result = fun();
    if (result === true) {
      return result;
    }
  }
}

不断尝试 tree 中内容，直到能正确匹配结果后返回这个结果。由于正确的匹配会消耗 Token，因此需要在执行前后存储当前 Tokens 内容，在执行失败时恢复 Token 并尝试新的执行链路。

这样看去很容易，不是吗？

然而，下面这个例子会打破这个美好的假设，让我们稍稍换几个值吧：

const main = () =>
  chain(functionA(), tree(functionB1(), functionB2()), functionC());

const functionA = () => chain("a");
const functionB1 = () => chain("b", "y");
const functionB2 = () => chain("b");
const functionC = () => chain("y", "c");

输入仍然是 a b y c，看看会发生什么？

线路 functionA -> functionB1 是 a b y 很显然匹配会通过，但连上 functionC 后结果就是 a b y y c，显然不符合输入。

此时正确的线路应该是 functionA -> functionB2 -> functionC，结果才是 a b y c！

我们看 functionA -> functionB1 -> functionC 链路，当执行到 functionC 时才发现匹配错了，此时想要回到 functionB2 门也没有！因为 tree(functionB1(), functionB2()) 的执行堆栈已退出，再也找不回来了。

所以需要模拟一个执行引擎，在遇到分叉路口时，将 functionB2 保存下来，随时可以回到这个节点重新执行。

实现 Chain 函数

用链表设计 Chain 函数是最佳的选择，我们要模拟 JS 调用栈了。

const main = () => chain(functionA, [functionB1, functionB2], functionC)();

const functionA = () => chain("a")();
const functionB1 = () => chain("b", "y")();
const functionB2 = () => chain("b")();
const functionC = () => chain("y", "c")();

上面的例子只改动了一小点，那就是函数不会立即执行。

chain 将函数转化为 FunctionNode，将字面量 a 或 b 转化为 MatchNode，将 [] 转化为 TreeNode，将自己转化为 ChainNode。

我们就得到了如下的链表：

ChainNode(main)
    └── FunctionNode(functionA) ─ TreeNode ─ FunctionNode(functionC)
                                      │── FunctionNode(functionB1)
                                      └── FunctionNode(functionB2)

至于为什么 FunctionNode 不直接展开成 MatchNode，请思考这样的描述：const list = () => chain(',', list)。直接展开则陷入递归死循环，实际上 Tokens 数量总有限，用到再展开总能匹配尽 Token，而不会无限展开下去。

那么需要一个函数，将 chain 函数接收的不同参数转化为对应 Node 节点：

const createNodeByElement = (
  element: IElement,
  parentNode: ParentNode,
  parentIndex: number,
  parser: Parser
): Node => {
  if (element instanceof Array) {
    // ... return TreeNode
  } else if (typeof element === "string") {
    // ... return MatchNode
  } else if (typeof element === "boolean") {
    // ... true 表示一定匹配成功，false 表示一定匹配失败，均不消耗 Token
  } else if (typeof element === "function") {
    // ... return FunctionNode
  }
};

createNodeByElement 函数源码

引擎执行

引擎执行其实就是访问链表，通过 visit 函数是最佳手段。

const visit = tailCallOptimize(
  ({
    node,
    store,
    visiterOption,
    childIndex
  }: {
    node: Node;
    store: VisiterStore;
    visiterOption: VisiterOption;
    childIndex: number;
  }) => {
    if (node instanceof ChainNode) {
      // 调用 `visitChildNode` 访问子节点
    } else if (node instanceof TreeNode) {
      // 调用 `visitChildNode` 访问子节点
      visitChildNode({ node, store, visiterOption, childIndex });
    } else if (node instanceof MatchNode) {
      // 与当前 Token 进行匹配，匹配成功则调用 `visitNextNodeFromParent` 访问父级 Node 的下一个节点，匹配失败则调用 `tryChances`，这会在 “或” 逻辑里说明。
    } else if (node instanceof FunctionNode) {
      // 执行函数节点，并替换掉当前节点，重新 `visit` 一遍
    }
  }
);

由于 visit 函数执行次数至多可能几百万次，因此使用 tailCallOptimize 进行尾递归优化，防止内存或堆栈溢出。

visit 函数只负责访问节点本身，而 visitChildNode 函数负责访问节点的子节点（如果有），而 visitNextNodeFromParent 函数负责在没有子节点时，找到父级节点的下一个子节点访问。

function visitChildNode({
  node,
  store,
  visiterOption,
  childIndex
}: {
  node: ParentNode;
  store: VisiterStore;
  visiterOption: VisiterOption;
  childIndex: number;
}) {
  if (node instanceof ChainNode) {
    const child = node.childs[childIndex];
    if (child) {
      // 调用 `visit` 函数访问子节点 `child`
    } else {
      // 如果没有子节点，就调用 `visitNextNodeFromParent` 往上找了
    }
  } else {
    // 对于 TreeNode，如果不是访问到了最后一个节点，则添加一次 “存档”
    // 调用 `addChances`
    // 同时如果有子元素，`visit` 这个子元素
  }
}

const visitNextNodeFromParent = tailCallOptimize(
  (
    node: Node,
    store: VisiterStore,
    visiterOption: VisiterOption,
    astValue: any
  ) => {
    if (!node.parentNode) {
      // 找父节点的函数没有父级时，下面再介绍，记住这个位置叫 END 位。
    }

    if (node.parentNode instanceof ChainNode) {
      // A       B <- next node      C
      // └── node <- current node
      // 正如图所示，找到 nextNode 节点调用 `visit`
    } else if (node.parentNode instanceof TreeNode) {
      // TreeNode 节点直接利用 `visitNextNodeFromParent` 跳过。因为同一时间 TreeNode 节点只有一个分支生效，所以它没有子元素了
    }
  }
);

可以看到 visitChildNode 与 visitNextNodeFromParent 函数都只处理好了自己的事情，而将其他工作交给别的函数完成，这样函数间职责分明，代码也更易懂。

有了 vist visitChildNode 与 visitNextNodeFromParent，就完成了节点的访问、子节点的访问、以及当没有子节点时，追溯到上层节点的访问。

visit 函数源码

何时算执行完

当 visitNextNodeFromParent 函数访问到 END 位 时，是时候做一个了结了：

• 当 Tokens 正好消耗完，完美匹配成功。
• Tokens 没消耗完，匹配失败。
• 还有一种失败情况，是 Chance 用光时，结合下面的 “或” 逻辑一起说。

“或” 逻辑的实现

“或” 逻辑是重构 JS 引擎的原因，现在这个问题被很好解决掉了。

const main = () => chain(functionA, [functionB1, functionB2], functionC)();

比如上面的代码，当遇到 [] 数组结构时，被认为是 “或” 逻辑，子元素存储在 TreeNode 节点中。

在 visitChildNode 函数中，与 ChainNode 不同之处在于，访问 TreeNode 子节点时，还会调用 addChances 方法，为下一个子元素存储执行状态，以便未来恢复到这个节点继续执行。

addChances 维护了一个池子，调用是先进后出：

function addChances(/* ... */) {
  const chance = {
    node,
    tokenIndex,
    childIndex
  };

  store.restChances.push(chance);
}

与 addChance 相对的就是 tryChance。

下面两种情况会调用 tryChances：

• MatchNode 匹配失败。节点匹配失败是最常见的失败情况，但如果 chances 池还有存档，就可以恢复过去继续尝试。
• 没有下一个节点了，但 Tokens 还没消耗完，也说明匹配失败了，此时调用 tryChances 继续尝试。

我们看看神奇的存档回复函数 tryChances 是如何做的：

function tryChances(
  node: Node,
  store: VisiterStore,
  visiterOption: VisiterOption
) {
  if (store.restChances.length === 0) {
    // 直接失败
  }

  const nextChance = store.restChances.pop();

  // reset scanner index
  store.scanner.setIndex(nextChance.tokenIndex);

  visit({
    node: nextChance.node,
    store,
    visiterOption,
    childIndex: nextChance.childIndex
  });
}

tryChances 其实很简单，除了没有 chances 就失败外，找到最近的一个 chance 节点，恢复 Token 指针位置并 visit 这个节点就等价于读档。

addChance 源码

tryChances 源码

many, optional, plus 的实现

这三个方法实现的也很精妙。

先看可选函数 optional:

export const optional = (...elements: IElements) => {
  return chain([chain(...elements)(/**/)), true])(/**/);
};

可以看到，可选参数实际上就是一个 TreeNode，也就是：

chain(optional("a"))();
// 等价于
chain(["a", true])();

为什么呢？因为当 'a' 匹配失败后，true 是一个不消耗 Token 一定成功的匹配，整体来看就是 “可选” 的意思。

进一步解释下，如果 'a' 没有匹配上，则 true 一定能匹配上，匹配 true 等于什么都没匹配，就等同于这个表达式不存在。

再看匹配一或多个的函数 plus：

export const plus = (...elements: IElements) => {
  const plusFunction = () =>
    chain(chain(...elements)(/**/), optional(plusFunction))(/**/);
  return plusFunction;
};

能看出来吗？plus 函数等价于一个新递归函数。也就是：

const aPlus = () => chain(plus("a"))();
// 等价于
const aPlus = () => chain(plusFunc)();
const plusFunc = () => chain("a", optional(plusFunc))();

通过不断递归自身的方式匹配到尽可能多的元素，而每一层的 optional 保证了任意一层匹配失败后可以及时跳到下一个文法，不会失败。

最后看匹配多个的函数 many：

export const many = (...elements: IElements) => {
  return optional(plus(...elements));
};

many 就是 optional 的 plus，不是吗？

这三个神奇的函数都利用了已有功能实现，建议每个函数留一分钟左右时间思考为什么。

optional plus many 函数源码

错误提示 & 输入推荐

错误提示与输入推荐类似，都是给出错误位置或光标位置后期待的输入。

输入推荐，就是给定字符串与光标位置，给出光标后期待内容的功能。

首先通过光标位置找到光标的 上一个 Token，再通过 findNextMatchNodes 找到这个 Token 后所有可能匹配到的 MatchNode，这就是推荐结果。

那么如何实现 findNextMatchNodes 呢？看下面：

function findNextMatchNodes(node: Node, parser: Parser): MatchNode[] {
  const nextMatchNodes: MatchNode[] = [];

  let passCurrentNode = false;

  const visiterOption: VisiterOption = {
    onMatchNode: (matchNode, store, currentVisiterOption) => {
      if (matchNode === node && passCurrentNode === false) {
        passCurrentNode = true;
        // 调用 visitNextNodeFromParent，忽略自身
      } else {
        // 遍历到的 MatchNode
        nextMatchNodes.push(matchNode);
      }

      // 这个是画龙点睛的一笔，所有推荐都当作匹配失败，通过 tryChances 可以找到所有可能的 MatchNode
      tryChances(matchNode, store, currentVisiterOption);
    }
  };

  newVisit({ node, scanner: new Scanner([]), visiterOption, parser });

  return nextMatchNodes;
}

所谓找到后续节点，就是通过 Visit 找到所有的 MatchNode，而 MatchNode 只要匹配一次即可，因为我们只要找到第一层级的 MatchNode。

通过每次匹配后执行 tryChances，就可以找到所有 MatchNode 节点了！

再看错误提示，我们要记录最后出错的位置，再采用输入推荐即可。

但光标所在的位置是期望输入点，这个输入点也应该参与语法树的生成，而错误提示不包含光标，所以我们要 执行两次 visit。

举个例子：

select | from b;

| 是光标位置，此时语句内容是 select from b; 显然是错误的，但光标位置应该给出提示，给出提示就需要正确解析语法树，所以对于提示功能，我们需要将光标位置考虑进去一起解析。因此一共有两次解析。

findNextMatchNodes 函数源码

First 集优化

构建 First 集是个自下而上的过程，当访问到 MatchNode 节点时，其值就是其父节点的一个 First 值，当父节点的 First 集收集完毕后，，就会触发它的父节点 First 集收集判断，如此递归，最后完成 First 集收集的是最顶级节点。

篇幅原因，不再赘述，可以看 这张图。

generateFirstSet 函数源码

3. 总结

这篇文章是对 《手写 SQL 编译器》 系列的总结，从源码角度的总结！

该系列的每篇文章都以图文的方式介绍了各技术细节，可以作为补充阅读：

• 精读《手写 SQL 编译器 - 词法分析》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 文法介绍》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 语法分析》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 回溯》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 语法树》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 错误提示》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 性能优化之缓存》
• 精读《手写 SQL 编译器 - 智能提示》

讨论地址是：精读《syntax-parser 源码》 · Issue #133 · dt-fe/weekly

如果你想参与讨论，请点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。

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