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一、什么是规则引擎
当我们在对复杂的业务进行开发时，程序本身逻辑代码和业务代码互相嵌套、错综复杂，同时维护成本高，可拓展性差。
可降低复杂业务逻辑组件复杂性、降低应用程序的维护和可扩展性成本的组件！
如下图：
规则引擎实际上就是一个推理引擎，用于匹配facts（事实，我们可以理解为输入数据）和rules（规则），以推出结论。
二、为什么使用规则引擎
背景：业务规则经常变化，系统需依据业务的变化，实现快速、低成本的迭代更新。因此，为了快速、低成本的更新，我们需将逻辑代码和业务代码进行解耦：
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研发人员（不需懂业务）开发维护程序部分，同时测试通过后，后续不会经常变化改动；
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业务人员可直接管理这些业务规则，同时不需要研发人员的参与。
三、主流规则引擎对比
| 名称 | 开源情况 | 运行模式 | 备注 |
| drools | 开源 github 3.2k | 嵌入式、分离式 | 支持可视化等整个配套，是一个完整的BMRS系统（业务规则管理系统），同时其生态很活跃。 |
| esayRule | 开源 github 2.6k | 嵌入式 | 简单易上手,支持yml、json、java、注解方式配置规则，但是后两者无法实现动态加载。 |
四、drools规则引擎运行模式
1.嵌入式
单个业务引入规则引擎核心后,规则、事实数据、规则引擎的产生与运行都在一个工程中,规则引擎无法对其他服务使用
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优点：简单、便于调试
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缺点：只取核心，轻量的同时，也失去了分离式的业务逻辑完全隔离、以及分离式的高可用、设计器等优势。
1.1 drools规则引擎代码示例
// 定义一个Facts类型,期望 creditScore>8时风控通过 || monthlySalary>10000时风控通过
@Data
@AllArgsConstructor
public class User {
/**
* 姓名
*/
private String name;
/**
* 芝麻信用分
*/
private Double creditScore;
/**
* 月收入
*/
private BigDecimal monthlySalary;
}// resources/rules目录下创建 RiskRule.drl后缀文件,编写规则作为Rules
package riskRule
import com.example.ruleengine.drools.User
rule "risk_rule_creditScore"
when
$u:User(creditScore > 8)
then
System.out.println($u.getName() + " 芝麻分大于8,风控通过.");
drools.halt();
end
rule "risk_rule_monthlySalary"
when
$u:User(monthlySalary > 10000)
then
System.out.println($u.getName() + " 月薪>10000,风控通过.");
drools.halt();
end// 测试类及输出结果
@Test
void testRisk() {
User user_1 = new User("USER_01", 6.25, new BigDecimal(100000));
User user_2 = new User("USER_02", 8.35, new BigDecimal(100000));
kieSession.insert(user_1);
kieSession.fireAllRules();
//输出: USER_01 月薪>10000,风控通过.
kieSession.insert(user_2);
kieSession.fireAllRules();
//输出: USER_02 芝麻分大于8,风控通过.
kieSession.dispose();
}2.分离式 drools
如果我们期望将规则引擎执行系统与业务服务分离,为各个服务提供规则决策的能力使决策层与业务层分离,drools全家桶中是具备这样的组件去支撑的.
解决了什么问题:
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稳定层和变化层分离,业务侧与规则引擎分离;
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变化层支持可视化或配置化的方式，快速进行业务规则的增删改操作，甚至支持热插拔和热更新。以减少冗长的开发和测试周期；
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drools带有规则设计器，还可解决我们 “简式建模” 的需求。
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能够将复杂Facts实体与规则单独打jar包进行业务决策区分.
包含哪些组件以及作用:
WorkBench(规则设计器+规则存储管理+git+maven)
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可快速创建规则项目，该项目即托管在WB内置的GIT仓库中；
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可看到规则项目的目录结构，以及修改任意文件夹中的一个文件；
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可看到每个规则项目的提交者有哪些，以及最近提交统计图；
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可看到每个规则项目的GIT远程克隆地址（支持GIT、SSH和HTTP方式将项目拉到本地）；
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可设置规则项目的远程Maven仓库和本地仓库（类似操纵pom.xml的<repository>）；
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可点击build或build&install，将规则项目打包/安装到本地maven仓库（看作gitlab集成了Jenkins）；
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可点击depoy将打好的包，扔到Kie-Server上面生成规则服务；
Kie-Server(规则引擎容器) + 规则引擎core(drools核心)
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Kie-Server就相当于tomcat、jboss等容器，负责规则加载、执行以及对外接口, 所有的kjar（规则项目）都会实例化为KieContainer对象。同时Kie-Server对外提供restful接口，接受Facts对象，并将其扔给KieContainer对象进行规则处理，然后返回给调用者。
五、drools分离式架构运行图
六、其他
kie server集群部署图
workBench集群架构图
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