北京规则引擎教学

在使用规则引擎的时候，规则往往都是动态变化的，如何在生产系统动态的更新（增删改）规则也是比较重要的一点，因为实现的方式有很多种，但具体选择哪一种要根据实际的业务场景和架构设计进行权衡。规则引擎较中心的部分就是推理引擎，推理引擎的好坏决定了程序在大量的规则和事实进行模式匹配的效率，所以在使用的时候请务必了解推理引擎的匹配模式和匹配算法，目前常见匹配模式有前向链接和后向链接，匹配算法有Rete、Linear、Treat、Leaps。当有多个匹配结果时，规则引擎的矛盾解决策略将会决定规则执行的灵活性，所以规则引擎的矛盾解决策略是需要关注的一点。URule Pro是一款自主研发纯Java规则引擎。北京规则引擎教学

URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎，使用者通过浏览器打开URule Pro规则设计器来定义业务规则，完成后的业务规则文件会被存储在规则存储仓库中（在URule Pro当中规则存储仓库既可以是文件系统中的某个目录，也可以存储于数据库当中）。规则文件调用时引擎会从规则存储仓库里把指定的规则文件取出，再通过规则构建引擎对规则进行解析、编译，之后由规则执行引擎执行并返回结果。实际使用时，有三种使用URule Pro的方式，分别是嵌入式模式、分布式计算模式以及单独服务模式。江苏简易规则引擎如何安装在URule Pro规则引擎当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号。

URule Pro规则引擎规则更新：在分布式计算模式下规则包的更新有两种方式：一种是主动推送方式；一种为定时更新的方式。主动推送方式是指URule Pro Server在规则包更新后，会主动将更新后的规则包通过HTTP协议推送到配置好的各种业务系统应用的缓存当中，这样各个业务系统中的规则包就可以与Server中的规则包时刻保持一致， 但这种推送方式要求对应的各个业务系统应用必须是一个标准Java Web应用，否则这种推送无法实现，如果您的业务系统应用是一个Java应用，而非一个标准的Java Web应用，那么要更新规则包就不能采用这种推送方式，而需要使用定时更新的方式。

规则引擎的工作机制：规则引擎从队列管理器中依次接收信息元，然后依规则的定义顺序检查信息元所带规则集中的规则。规则引擎检查第1个规则并对其条件过滤器求值，如果值为假，所有与此规则相关的动作皆被忽略并继续执行下一条规则。如果第二条规则的过滤器值为真，所有与此规则相关的动作皆依定义顺序执行，执行完毕继续下一条规则。该信息元中的所有规则执行完毕后，信息元将被销毁，然后从队列管理器接收下一个信息元。在这个过程中并未考虑两个特殊动作：放弃动作（Discard Action）和包含动作（Include Action）。放弃动作如果被执行，将会跳过其所在信息元中接下来的所有规则，并销毁所在信息元，规则引擎继续接收队列管理器中的下一个信息元。包含动作其实就是动作中包含其它现存规则集的动作。包含动作如果被执行，规则引擎将暂停并进入被包含的规则集，执行完毕后，规则引擎还会返回原来暂停的地方继续执行。这一过程将递归进行。URule Pro规则引擎中规则的多条件组合也是以图形方式展现。

规则引擎相关构件：信息服务（Information Services）：信息服务产生信息元对象。每个信息服务产生它自己类型相对应的信息元对象。即特定信息服务根据信息元所产生每个信息元对象有相同的格式，但可以有不同的属性和规则集。需要注意的是，在一台机器上可以运行许多不同的信息服务，还可以运行同一信息服务的不同实例。但无论如何，每个信息服务只产生它自己类型相对应的信息元。规则集（Rule Set）：顾名思义，规则集就是许多规则的整合。每条规则包含一个条件过滤器和多个动作。一个条件过滤器可以包含多个过滤条件。条件过滤器是多个布尔表达式的组合，其组合结果仍然是一个布尔类型的。在程序运行时，动作将会在条件过滤器值为真的情况下执行。除了一般的执行动作，还有三类比较特别的动作，它们分别是：放弃动作（Discard Action）、包含动作（Include Action）和使信息元对象内容持久化的动作。URule Pro规则引擎功能包括评分卡等。北京锐道规则引擎在线体验

业务人员也可以轻松上手URule Pro规则引擎开发业务规则。北京规则引擎教学

URULE PRO规则引擎功能有哪些？1、决策集：由一系列单个普通规则以及循环规则构成的，设计器采用图形化方式，通过鼠标点击就可以完成业务规则配置。2、决策表：以表格形式表现业务规则的工具， 通过全可视化、图形化的操作方式，通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。3、交叉决策表：又称决策矩阵，条件部分由纵向和横向两个维度决定，每个维度上都可以添加不限层级的限制条件， 从而可以实现更为复杂的业务规则。4、评分卡：使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件， 每个条件对应不同的分值，实现对目标对象的评分计算。5、决策树：以一种树形结构来表现规则、构建规则的工具，它可以更为形象的表现某些类型的业务规则。6、决策流：用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排，以一种清晰直观的方式运行一个大的复杂的业务规则。北京规则引擎教学

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