1、传统的ifelse使程序逻辑混乱，可调试性和可维护性非常差。业务规则与程序代码分离，可维护性非常好。高效的规则匹配算法，提高了代码执行效率。,为什么要使用规则引擎,Jboss的开源项目全Java开发的，可以很好的java项目结合采用了Rete规则匹配算法，规则匹配效率高拥有简单易用的规则语法有强大的社区支持,Drools简介,过生日，积分加10分，并且将当月交易翻倍后再计算积分package com.drools.demo.point import com.drools.demo.point.PointDomain; rule birthdayPoint/ 过生日，则加10分，并且将当月交易翻
2、倍后再计算积分salience 100lock-on-active truewhen$pointDomain : PointDomain(birthDay = true)then$pointDomain.setPoint($pointDomain.getPoint()+10);$pointDomain.setBuyNums($pointDomain.getBuyNums()*2);$pointDomain.setBuyMoney($pointDomain.getBuyMoney()*2);$pointDomain.setBillThisMonth($pointDomain.getBillThi
3、sMonth()*2); end,Drools规则实例,package：对一个规则文件而言，package是必须定义的，必须放在规则文件第一行。特别的是，package的名字是随意的，不必必须对应物理路径，跟java的package的概念不同，这里只是逻辑上的一种区分。同样的package下定义的function和query等可以直接使用。import：导入规则文件需要使用到的外部变量，这里的使用方法跟java相同，但是不同于java的是，这里的import导入的不仅仅可以是一个类，也可以是这个类中的某一个可访问的静态方法。rule：定义一个规则。rule “ruleName“。一个规则可以包
4、含三个部分：属性部分：定义当前规则执行的一些属性等，比如是否可被重复执行、过期时间、生效时间等。条件部分，即LHS，定义当前规则的条件，如when Message(); 判断当前workingMemory中是否存在Message对象。结果部分，即RHS，这里可以写普通java代码，即当前规则条件满足后执行的操作，可以直接调用Fact对象的方法来操作应用。,Drools语法,no-loop : 定义当前的规则是否不允许多次循环执行，默认是false，也就是当前的规则只要满足条件，可以无限次执行。lock-on-active true：通过这个标签，可以控制当前的规则只会被执行一次，因为一个规则的
5、重复执行不一定是本身触发的，也可能是其他规则触发的，所以这个是no-loop的加强版。当然该标签正规的用法会有其他的标签的配合，后续提及。date-expires：设置规则的过期时间，默认的时间格式：“日-月-年”，中英文格式相同，但是写法要用各自对应的语言，比如中文：“29-七月-2010“，但是还是推荐使用更为精确和习惯的格式，这需要手动在java代码中设置当前系统的时间格式，后续提及。属性用法举例：date-expires “2011-01-31 23:59:59“ / 这里我们使用了更为习惯的时间格式date-effective：设置规则的生效时间，时间格式同上。duration：规则
6、定时，duration 3000 3秒后执行规则salience：优先级，数值越大越先执行，这个可以控制规则的执行顺序。,Drools语法,何时使用决策表如果规则能够被表达为模板+数据的格式，那你应该考虑使用决策表。决策表中的每一行就是对应模板的一行数据，将产生一个规则。 运行决策表Drools引擎所部署的系统中执行决策表。首先，决策表转换成的Drools规则语言（DRL），然后执行规则引擎需求。这意味着它是可能的业务规则的变更，无需停止和启动，或重新部署任何软件。,drools Decision Table(决策表),drools Decision Table(决策表),Drools组件,D
7、rools 是业务逻辑集成平台，被分为4个项目：Drools Guvnor (BRMS/BPMS)：业务规则管理系统Drools Expert (rule engine)：规则引擎，drools的核心部分Drools Flow (process/workflow)：工作流引擎Drools Fusion (cep/temporal reasoning)：事件处理,Drools规则流,JBoss规则引擎已经提供了一些功能来定义规则的执行顺序，例如salience、activation groups等等。当处理海量的规则时，管理规则激发的顺序会变得很复杂。规则流允许你指定一个规则评估的流程。这允许你
8、指定哪些规则应该按照先后顺序或并发的评估，指定规则评估的先决条件等等。,Drools规则流,Drools规则流,Drools事件,从drools视图来看，事件就是一个特殊的事实（fact）。我们说，所有的事件都是事实，但是所有的事实并不都是事件。 通常不可变:事件是在应用程序域中状态改变的记录。强时间约束：规则涉及的事件通常需要多个事件的相互关系，尤其某个事件相对其他事件发生的时间点的时间关系。可管理的生命周期：由于上两个事件特征的原因，事件通常在一个有限的时间窗（Time Window）匹配事件和事实。 滑动窗（ sliding windows）的使用：由于所有的事件都有关联的时间戳，可以定
9、义并使用滑动窗，让事件在特定的一段时间有效。,Drools事件,$eventA : EventA( this before 3m30s, 4m $eventB ) 也就是： 3m30s = $eventB.startTimestamp - $eventA.endTimeStamp = 4m $eventA : EventA( this after 3m30s, 4m $eventB ) 也就是： 3m30s = $eventA.startTimestamp - $eventB.endTimeStamp = 4m $eventA : EventA( this meets $eventB ) 也就
10、是： abs( $eventB.startTimestamp - $eventA.endTimestamp ) = 0,Drools专家系统,RBES包括三部分： Rule Base（knowledge base） Working Memory（fact base） Inference Engine。引擎包括三部分： 模式匹配器（Pattern Matcher） 议程（Agenda） 执行引擎（Execution Engine）,Drools专家系统,Java规则引擎的结构示意图,相关概念：（1）事实（Fact）：对象之间及对象属性之间的关系（2）规则（rule）：是由条件和结论构成的推理语句
11、，一般表示为if.Then。一个规则的if部分称为LHS，then部分称为RHS。（3）模式（module）：就是指IF语句的条件。这里IF条件可能是有几个更小的条件组成的大条件。模式就是指的不能在继续分割下去的最小的原子条件。,RETE算法,RETE推理网络的生成过程： 简单点说，就是从规则集规则1，规则2中拿出一条来，根据一定算法，变成RETE推理网络的节点。不断循环将所有规则都处理完，RETE推理网络就生成了。 这里的一定算法具体过程如下： 1、创建root节点（根节点），推理网络的入口。 2、拿到规则1，从规则1中取出模式1（前面说了，模式就是最小的原子条件，所以规则模式的关系是1：n
12、）。a)检查模式1中的参数类型，如果是新类型，添加一个类型节点。b)检查模式1对应的Alpha节点是否存在，如果存在记录下节点的位置；如果没有，将模式1作为一个Alpha节点加入到网络中。同时根据Alpha节点建立Alpah内存表。c)重复b，直到处理完所有模式。d)组合Beta节点：Beta(2)左输入节点为Alpha(1)，右输入节点为Alpha(2)Beta(i)左输入节点是Beta(i-1),右输入节点为Alpha(i)e)重复d，直到所有Beta节点处理完毕f)将动作Then部分封装成最后节点做为Beta（n） 3、重复2，直到所有规则处理完毕,RETE算法,RETE算法,RETE算法,谢谢,
