广东规则引擎调试方法

URULE PRO规则引擎仿真测试功能介绍：基于浏览器；对打包后的规则及规则流测试；通过Excel实现数据的批量测试；基于场景，可定义场景关注的输入、输出数据；针对输出数据可设置预期值，实现与规则运行结果的比较；测试完成会输出完整测试报告。URULE PRO规则引擎版本控制：所有规则文件都支持版本控制，可回溯到任意版本；每次发布规则包都会保存为版本，可在运行时在任意版本间切换。URULE PRO规则引擎Java类动态部署支持：支持Spring Bean及Java类的热部署功能；通过浏览器添加Jar包及Spring配置文件；通过流程器点击部署按钮即可实现Jar包及Spring配置文件的动态热加载；动态热加载Spring配置文件及Jar包支持客户端服务器模式。URule Pro规则引擎中提供了决策表等多种类型的业务规则设计工具。广东规则引擎调试方法

规则引擎解决方案浅析：业务配置-条件积木，以及应用的授权逻辑，都有非常多的规则管理，由于业务的变化大，需求迭代快，需要不断的嵌套规则，硬编码开发。基于业务需要，希望能建立规则引擎，将规则代码从业务中抽离出来，降低规则迭代成本，降低if else等的规则嵌套，增强代码的维护性和复用性。开发人员不用过多的关注逻辑判断，可以专注与逻辑处理。有很多规则，如校验是通过if else逻辑硬编码完成，商品目前支持电商、零售等业务部门，无非就是两种情况：一种是商品领域模型的变更，还有一种是规则的变更。可以说，支撑上层业务，业务规则占了需求的半边天。杭州快速规则引擎怎么用URule Pro规则引擎以RETE算法为中心算法。

规则引擎是根据一些算法执行规则的一些列软件系统。规则引擎整合了传入系统的Fact整合和规则整合，从而去触发一个或多个业务操作。规则通常以声明式的方式在业务代码中实现，我们可能以为它很少会被改变。但事实上，这些业务逻辑的判断条件经常会被改变。在拥有大量规则和Fact对象的业务系统中，可能会出现多个Fact输入都会导致同样的输出，这种情况我们通常称作规则矛盾。规则引擎可以采用不同的矛盾解决方案来确定矛盾规则的执行顺序。在规则引擎中，通常有两种执行方式：正向链接：这是一种基于“数据驱动”的形式，基于插入的Fact对象和Fact对象的更新，规则引擎利用可用的Fact推理规则来提取出更多的Fact对象，直到计算出较终目标，较终会有一个或多个规则被匹配，并计划执行。因此，规则引擎始于事实，始于结论。反向链接：这是一种基于“目标驱动”或推理形式，与正向链接相反。反向链条从规则引擎假设的结论开始，如果不能够直接满足这些假设，则搜索可满足假设的子目标。规则引擎会循环执行这一过程，直到证明结论或没有更多可证明的子目标为止。

规则引擎一般具备哪些好处？声明式编程：规则引擎允许您说“该怎么做”，而不是“怎么做”。使用规则可以使表达困难问题的解决方案变得容易，因此可以验证这些解决方案。规则比代码容易阅读。规则系统能够解决非常非常棘手的问题，并解释了解决方案的产生方式以及沿途做出每个“决定”的原因。逻辑与数据分离：数据在域对象中，逻辑在规则中。这从根本上打破了数据和逻辑的耦合，这可能是优点还是缺点。但是解耦逻辑可以更容易维护。可以将逻辑全部组织在一个或多个非常不同的规则文件中，而不是将逻辑分布在许多域对象或控制器中。URule Pro规则引擎中提供了评分卡等多种类型的业务规则设计工具。

规则引擎具备两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。涉及到规则变更时，较好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地方式改变规则，也便于更有信心在测试规则正确性。规则执行：通过规则库数据，通过规则引擎的规则解析、规则编译将可执行代码缓存起来，避免每次和DB交互，然后每次规则的变更也通过ZK或者DCC实时通知给规则执行器。规则执行器的实现方式，可以多种多样，不依赖于规则库的存储方式，可以根据需求，选用URule Pro等第三方引擎。URule Pro规则引擎具有基于多线程的并行批处理的支持。上海协作规则引擎好用吗

URule Pro是一款自主研发纯Java规则引擎。广东规则引擎调试方法

URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，URule Pro中规则的多条件组合也是以图形方式展现，这样即使没有任何编程经验的普通业务人员，也可以轻松上手，完成复杂业务规则的定义。因为所有的业务规则设计器都是基于网页的，且规则的定义都是通过鼠标点击的方式完成，所以对于一个普通的使用者来说，配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro中各种设计器的使用，结合业务需要定义出想要的业务规则。广东规则引擎调试方法

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