0.1 版权声明

测试驱动开发与设计模式相结合的开发方式，能产生清晰的结构，弹性的设计，水到渠成地还带来稳定的代码。这里对JSON过滤库的介绍，是为了说明这种方式的好处，也是对《测试驱动开发与设计模式 - 从入门到精通》一文的补充。

JSON过滤库作为A公司项目的一部分完成，版权属于A公司。

0.2 设计目的

这个库的目的是用 “Json字符串” 匹配 “Json过滤字符串”，如果匹配，则认为过滤成功，否则失败。

Json字符串是符合Json规范的字符串，Json过滤字符串则是符合MongoDB查询操作规范的字符串。

比如Json字符串如下：

{
    "name":"ron",
    "sex":"male",
    "position": 
    {
        "x":100,
        "y":200
    }
}

如果过滤字符串如下，则是成功的，因为sex属性和position.x属性是匹配的。

{"sex":{"$eq","male"},"position":{"x":{"$lte":100}}

如果过滤如下，则是失败的，因为name属性不匹配。

{"name":{"$eq":"josh"}}

Constraint是条件约束。CommonConstraint是一般条件，CompositeConstraint是组合条件，也就是其他条件的组合，这个其他条件可以是一般条件，也可以是组合条件。
CommonConstraint包括EqContraint，LteConstraint，RegexConstraint等，分别对应MongoDB的$eq，$lte, $regex；
CustomedConstraint也是CommonConstraint，它是用户自定义的类型；
CompositeConstraint包括AndConstraint，OrConstraint，和NotConstraint等，分别对应MongoDB的$and, $or, $not。

Json字符串实际上是一棵树，而“Json过滤字符串”则是两棵树，一棵是属性树，另一棵是条件树，后者按照Constraint的位置挂接在前一棵上。这里用ConstraintTree表示“Json过滤字符串”的树(它的数据表示是ConstraintTreeData)，而Node就是树节点；
Attribute是属性树的节点，ConstraintTreeData用root属性引用属性树；
Constraint是条件树的节点，所有的条件最后组合成为一个AndConstraint，保存在ConstraintTreeData的subs成员中；
实际上这里支持多组条件的，也就是有多个条件树，所以ConstraintTreeData.subs是一个map。既然有多组条件，就需要对它们编号，所以从AndConstraint派生出Subscriber，保存这个编号。

Visitor提供一个方便遍历ConstraintTreeData节点的接口；
Visitor还包含VistorData，保存过滤的状态和结果。VisitorData是每线程构建的，所以可以用同一个ContraintTree实例并行做多个过滤。
Traverser同时遍历ContraintTreeData的树（通过Visitor），和传入的Json字符串，剔除不满足的Subscriber，留下满足条件的。这实际上是反向过滤。
当然，如果Subscriber只有一个，而且被剔除了，那就说明Json字符串不符合条件，反向过滤也就是正向过滤了。

与Filter/FilterFactory一样，PhasedFilter/FilterFactory也是对外的接口。不过，PhasedFilter支持多步骤的过滤。也就是Json字符串可以分几次输入。