规则引擎

在《 Drools7 规则引擎视频教程 》的交流群中，有同学提出这样的问题：如果不想使用Drools官方提供的Workbench和KIE-Server进行规则的管理，而自行进行相应系统研发，该如何设计相应的平台架构呢？ 首先，我们必须承认，Drools官方提供的Workbench和KIE-Server的确很厚重，而且对部署环境也有要求，想抛弃它们是很正常的。但如果你的团队没有太多的时间投入，选择使用它们也是不错的。 其次，如果真的想自己开发对应的规则管理平台，那你需要做的事情就仿照它们、抄它们的思路，并简化实现它们。 下面的图是在《 Drools规则引擎Workbench实战 》视频教程中为大家分析的Drools官方几个系统的功能与角色。 既然我们了解了各个系统的功能，那么抄起来就容易多了。下面，为大家提供一个如果自己实现Workbench和Kie Server相关的系统的架构图。 在图中，主要分四部分左上角类似KIE Server的功能、右上角类似Workbench的功能、左下角总和了Workbench和KIE Server的一些功能、右下角为业务系统功能。其中，图中两个红框中的功能也可以合并成一个，提供完整的Workbench的功能。 Drools技术视频 CSDN学院：《 Drools7 规则引擎视频教程 》 CSDN学院： 《Drools7系列优惠套餐》 CSDN学院：

因项目需要，看了下drools规则引擎。写了一个比较简单的drools的drl规则和决策表实现的例子。 规则说明： 　　网络商城要举办活动（奖励额外积分）， 　　订单原价金额在 　　100以下, 不加分 　　100-500 加100分 　　500-1000 加500分 　　1000 以上 加1000分 1.建立最基本的 Drools 项目结构并引入必须的类库。 （这里采用 junit 来执行单元测试）。 创建一个 Java Project ，建立 maven 形式的源码包。 2.定义实体类Order.java 1 import java.util.Date; 2 3 public class Order { 4 private Date bookingDate;// 下单日期 5 6 private int amout;// 订单原价金额 7 8 private User user;// 下单人 9 10 private int score;//积分 11 12 public Order(Date bookingDate,int amout, User user, int score){ 13 this.bookingDate = bookingDate; 14 this.amout = amout; 15 this.user = user; 16 this.score =

小明是一家互联网公司的软件工程师，他们公司为了吸引新用户经常会搞活动，小明常常为了做活动加班加点很烦躁，这不今天呀又来了一个活动需求，我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分，购买的越多送的积分越多，用户可以使用积分来兑换相应的商品，我们这次活动的力度很大，肯定会吸引很多的用户参加，产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想，又tm来这套，这次需求又要变更多少次呢？表面上还的配合，说赶紧把规则给我们吧，早点开发早点上线，小王说这次需求老简单啦，估计你们两个小时就搞定了，不信你看需求文档。 用户购买的金额和对应送多少积分的规则如下: 100元以下, 不加分 100元-500元 加100分 500元-1000元 加500分 1000元 以上 加1000分 小明一看，这需求果然简单呀，作为一个工作了两三年的程序员来讲，这不就是小case，半天搞定，送积分的心代码如下： public void execute() throws Exception { List<Order> orderList = getInitData(); for (int i=0; i<orderList.size(); i++){ Order order = orderList.get(i); if (order.getAmout() <= 100){

Drools是一个基于java的规则引擎，开源的，可以将复杂多变的规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件中，使得规则的变更不需要修正代码重启机器就可以立即在线上环境生效。 1、Drools语法 开始语法之前首先要了解一下drools的基本工作过程，通常而言我们使用一个接口来做事情，首先要穿进去参数，其次要获取到接口的实现执行完毕后的结果，而drools也是一样的，我们需要传递进去数据，用于规则的检查，调用外部接口，同时还可能需要获取到规则执行完毕后得到的结果。在drools中，这个传递数据进去的对象，术语叫 Fact对象。Fact对象是一个普通的java bean，规则中可以对当前的对象进行任何的读写操作，调用该对象提供的方法，当一个java bean插入到workingMemory中，规则使用的是原有对象的引用，规则通过对fact对象的读写，实现对应用数据的读写，对于其中的属性，需要提供getter setter访问器，规则中，可以动态的往当前workingMemory中插入删除新的fact对象。 规则文件可以使用 .drl文件，也可以是xml文件，这里我们使用drl文件。 规则语法： package ：对一个规则文件而言，package是必须定义的，必须放在规则文件第一行。特别的是，package的名字是随意的，不必必须对应物理路径

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 简介 官网地址： http://drools.org/ 关于Drools（官网简介直接Copy过来） Drools is a Business Rules Management System (BRMS) solution. It provides a core Business Rules Engine (BRE), a web authoring and rules management application (Drools Workbench) and an Eclipse IDE plugin for core development. 最近有个消费返现和后付费保险类型项目，要求根据不同规则进行消费返现及保险静默投保etc. ，为避免过多硬编码ifelse逻辑判断，影响程序可读性及削弱程序可扩展性，因此引入了Drools规则引擎。 至于规则引擎到底是啥，在这里就不赘述了，google一下，你就知道。 Code实现 下面基于一个简单的Mock User Register模拟流程，简单介绍一下关于Spring+Drools集成实现流程。 需求说明 新用户规则： 1.系统Mock生成用户注册数据，并进入Drools规则引擎处理; 2.对于新注册用户设定用户锁定状态，并初始用户等级为3级，覆盖新用户标识为非；

阅读更多 前言 在很多企业的 IT 业务系统中，经常会有大量的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。为了适应这样的需求，我们的 IT 业务系统应该能快速且低成本的更新。适应这样的需求，一般的作法是将业务规则的配置单独拿出来，使之与业务系统保持低耦合。目前，实现这样的功能的程序，已经被开发成为规则引擎。 规则引擎是一种推理引擎，它是根据已有的事实，从规则知识库中匹配规则，并处理存在冲突的规则，执行最后筛选通过的规则。因此，规则引擎是人工智能（AI）研究领域的一部分，具有一定的选择判断性、人工智能性和富含知识性。目前，比较流行的规则引擎有商业规则引擎 iLog 和开源规则引擎 drools。本文将对开源规则引擎 drools 做详细介绍，并通过分析一个在汽车保险行业中的实际应用案例，让读者对开源规则流引擎有一个更深刻的理解。 1. 基于 rete 算法的规则引擎 在 AI 领域，产生式系统是一个很重要的理论，产生式推理分为正向推理和逆向推理产生式，其规则的一般形式是：IF 条件 THEN 操作。rete 算法是实现产生式系统中正向推理的高效模式匹配算法，通过形成一个 rete 网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的时间冗余性和结构相似性特征 [8]，提高系统模式匹配效率。本文将介绍的 Drools 引擎就是利用 rete 算法对规则进行分析，形成

小明是一家互联网公司的软件工程师，他们公司为了吸引新用户经常会搞活动，小明常常为了做活动加班加点很烦躁，这不今天呀又来了一个活动需求，我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分，购买的越多送的积分越多，用户可以使用积分来兑换相应的商品，我们这次活动的力度很大，肯定会吸引很多的用户参加，产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想，又tm来这套，这次需求又要变更多少次呢？表面上还的配合，说赶紧把规则给我们吧，早点开发早点上线，小王说这次需求老简单啦，估计你们两个小时就搞定了，不信你看需求文档。 用户购买的金额和对应送多少积分的规则如下: 100元以下, 不加分 100元-500元 加100分 500元-1000元 加500分 1000元 以上 加1000分 小明一看，这需求果然简单呀，作为一个工作了两三年的程序员来讲，这不就是小case，半天搞定，送积分的心代码如下： public void execute() throws Exception { List<Order> orderList = getInitData(); for (int i=0; i<orderList.size(); i++){ Order order = orderList.get(i); if (order.getAmout() <= 100){

1. 基于 rete 算法的规则引擎 在 AI 领域，产生式系统是一个很重要的理论，产生式推理分为正向推理和逆向推理产生式，其规则的一般形式是：IF 条件 THEN 操作。rete 算法是实现产生式系统中正向推理的高效模式匹配算法，通过形成一个 rete 网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的时间冗余性和结构相似性特征 [8]，提高系统模式匹配效率。本文将介绍的 Drools 引擎就是利用 rete 算法对规则进行分析，形成 rete 网络，对模式进行匹配。 1.1 rete 算法研究 1.1.1 rete 算法概述 Rete 算法最初是由卡内基梅隆大学的 Charles L.Forgy 博士在 1974 年发表的论文中所阐述的算法 , 该算法提供了专家系统的一个高效实现。自 Rete 算法提出以后 , 它就被用到一些大型的规则系统中 , 像 ILog、Jess、JBoss Rules 等都是基于 RETE 算法的规则引擎 [7] 。 Rete 在拉丁语中译为”net”，即网络。Rete 匹配算法是一种进行大量模式集合和大量对象集合间比较的高效方法，通过网络筛选的方法找出所有匹配各个模式的对象和规则。 其核心思想是将分离的匹配项根据内容动态构造匹配树，以达到显著降低计算量的效果。Rete 算法可以被分为两个部分：规则编译和规则执行 [7] 。当 Rete 算法进行事实的断言时

根据业务需求，需要一些规则校验。 此篇使用规则引擎Drools结合工作流引擎Activiti来实现一个简单的规则校验。 activiti.cfg.xml配置： <property name="customPostDeployers"> <list> <bean class="org.activiti.engine.impl.rules.RulesDeployer" /> </list> </property> gradle配置： //Drools compile 'org.drools:knowledge-api:6.4.0.Final' compile 'org.drools:drools-compiler:6.4.0.Final' compile 'org.drools:drools-core:6.4.0.Final' compile 'org.mvel:mvel2:2.2.8.Final' 1.Activiti流程定义 2.创建Drools规则文件 LiumiRules.drl 3.用错误测试数据测试，校验不通过 4.用正确测试数据测试，校验通过 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1386987/blog/740399

java语言开发的开源业务规则引擎 DROOLS（JBOSS RULES ）具有一个易于访问企业策略、易于调整以及易于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。 用XML节点来规范If--Then句式和事实的定义，使引擎干起活来很舒服。 而使用Java,Groovy等原生语言来做判断和执行语句，让程序员很容易过渡、移植，学习曲线很低。 来源： https://www.cnblogs.com/softidea/p/11977097.html