广东团队规则引擎

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：放弃动作和包含动作。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。锐道URule Pro规则引擎功能包括决策树等。广东团队规则引擎

规则引擎可以被理解为一种高性能的解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。规则引擎技术将规则与业务逻辑相分离，它提供了声明式的“编程”方式来指明要作什么，而不是怎么做。运行时，规则引擎必须对这些业务规则进行解释。可以将规则引擎理解为一种高性能的解释程序，其中包含 if-then 命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。因此，大多数规则引擎使用“Rete”算法，并支持演绎和归纳。北京协作规则引擎如何使用锐道URule Pro规则引擎中所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器。

规则引擎通常具备哪些好处？速度和可扩展性：Rete算法，Leaps算法及其后代提供了非常有效的方式来将规则模式与域对象数据进行匹配。当数据集变化很小时，这些规则特别有效，因为规则引擎可以记住过去的匹配项。具备良好的实战证明。知识集中：通过使用规则，您可以创建可执行的知识库（知识库）。这意味着，规则具有很高的可读性，因此它们也可以用作文档。工具整合：诸如Eclipse之类的工具（以及基于Web的用户界面）提供了编辑和管理规则以及获得即时反馈，验证和内容帮助的方法。还提供审计和调试工具。

规则引擎具备了两个重要模块：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。锐道URule Pro规则引擎中规则的多条件组合也是以图形方式展现。

规则引擎使用场景有哪些？1、用于页面，流程，扩展点实现的选择；输出结果：实现的位置；2、编排无数的条件积木和行为积木，达到业务逻辑计算，券库存消减的目的；输出结果：商品重计算后的价格；3、通过订单，售后单，会员等信息编排和判断，达到多因子决策给出较佳答案的效果；输出结果：响应式回答/营销推荐，也或分步骤完成某类表单（售后申请，或工单提交）；4、过订单消息的触发，和商业化协议的元数据输入，形成结构化的计费记录；输出结果：计费凭证；通用的业务规则引擎，不和自己的业务藕合，提供一个通用的规则引擎是可行的。锐道URule Pro规则引擎功能包括决策表等。北京协作规则引擎如何使用

锐道URule Pro是一款自主研发纯Java规则引擎。广东团队规则引擎

URule Pro规则引擎单独服务模式介绍：单独服务模式是规则引擎的传统运行模式，那就是把规则的调用以一个Restful服务的形式对外提供，客户端可以是Java、C#、C++或Javascript，客户端只需要把标准的JSON格式的输入数据提交给规则服务器，服务器调用规则计算完成后会以JSON格式作为响应返回。Restful服务支持安全验证， 提供完善的调用测试页面，同时对于输入数据，还支持复杂的JSON数据嵌套，以较大限度满足复杂业务需求；对于大批量并发调用，URule Pro提供完整的集群支持。广东团队规则引擎

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