一、为什么要使用规则引擎
有三天营运想弄一个积分策略，估算额外积分金额，规则如下:
订单原价金额100以下,不加分；
100-500加100分；
500-1000加500分；
1000以上加1000分；
传统java业务实现如下：
public class JavaScoreExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
List orderList = getInitData();
for (int i=0; i 100 && order.getAmout() <= 500){
order.setScore(100);
addScore(order);
}else if(order.getAmout() > 500 && order.getAmout() <= 1000){
order.setScore(500);
addScore(order);
}else{
order.setScore(1000);
addScore(order);
}
}
}
private static void addScore(Order o){
System.out.println("用户" + o.getUser().getName() + "享受额外增加积分: " + o.getScore());
}
private static List getInitData() throws Exception {
List orderList = new ArrayList();
DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
{
Order order = new Order();
order.setAmout(80);
order.setBookingDate(df.parse("2015-07-01"));
User user = new User();
user.setLevel(1);
user.setName("Name1");
order.setUser(user);
orderList.add(order);
}
{
Order order = new Order();
order.setAmout(200);
order.setBookingDate(df.parse("2015-07-02"));
User user = new User();
user.setLevel(2);
user.setName("Name2");
order.setUser(user);
orderList.add(order);
}
return orderList;
}
} 这时侯因为市场需求变化，又要调整规则时侯，则又要进行业务层面的代码更改、部署，非常麻烦。
假如我们可以把决策规则从应用程序中分离下来，将对系统提供很大的便利！
由此，诞生了规则引擎！如下如所示：
规则引擎优势：
对系统的使用人员
把业务策略（规则）的创建、修改和维护的权力交给业务总监
提升业务灵活性
强化业务处理的透明度，业务规则可以被管理
降低对IT人员的依赖程度
防止将来升级的风险
对IT开发人员
简化系统构架，优化应用
提升系统的可维护性和维护成本
便捷系统的整合
降低编撰“硬代码”业务规则的成本和风险
目前市面上比较热门的规则引擎有几款：
IlogJRules是最有名的商用BRMS；
Drools是最活跃的开源规则引擎；
Jess是Clips的java实现，就如JRuby之于Ruby，是AI系的代表；
VisualRules（旗正规则引擎）国外商业规则引擎品牌。
本文将注重介绍Drools。
二、什么是Drools
Drools是一个基于CharlesForgy’s的RETE算法的，便于访问企业策略、易于调整以及便于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速率快、效率高。
业务剖析师人员或初审人员可以借助它轻松查看业务规则，因而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。
Drools是用Java语言编撰的开放源码规则引擎，使用Rete算法对所编撰的规则求值。Drools准许使用申明形式抒发业务逻辑。可以使用非XML的本地语言编撰规则，因而易于学习和理解。而且，还可以将Java代码直接嵌入到规则文件中，这令Drools的学习愈加吸引人。
三、Drools实战
下边我们将使用drools把一部份中估算额外积分金额规则从代码中剥离下来：
github传送门：：
1、引入pom文件
org.drools
drools-core
7.0.0.Final
org.drools
drools-compiler
7.0.0.Final
org.drools
drools-decisiontables
7.0.0.Final
org.drools
drools-templates
7.0.0.Final
org.kie
kie-api
7.0.0.Final
2、在src/main/resources/ruls新建Point-rules.drl规则文件：
package rules
import com.neo.drools.entity.Order
rule "zero"
no-loop true
lock-on-active true
salience 1
when
$s : Order(amout <= 100)
then
$s.setScore(0);
update($s);
end
rule "add100"
no-loop true
lock-on-active true
salience 1
when
$s : Order(amout > 100 && amout <= 500)
then
$s.setScore(100);
update($s);
end
rule "add500"
no-loop true
lock-on-active true
salience 1
when
$s : Order(amout > 500 && amout <= 1000)
then
$s.setScore(500);
update($s);
end
rule "add1000"
no-loop true
lock-on-active true
salience 1
when
$s : Order(amout > 1000)
then
$s.setScore(1000);
update($s);
end3、src/main/resources/META-INF新建配置文件kmodule.xml：
4、最后在程序中调用规则，即可实现：
/**
* 计算额外积分金额 规则如下: 订单原价金额
* 100以下, 不加分
* 100-500 加100分
* 500-1000 加500分
* 1000 以上 加1000分
*
* @param args
* @throws Exception
*/
public static final void main(final String[] args) throws Exception{
// KieServices is the factory for all KIE services
KieServices ks = KieServices.Factory.get();
// From the kie services, a container is created from the classpath
KieContainer kc = ks.getKieClasspathContainer();
execute( kc );
}
public static void execute( KieContainer kc ) throws Exception{
// From the container, a session is created based on
// its definition and configuration in the META-INF/kmodule.xml file
KieSession ksession = kc.newKieSession("point-rulesKS");
List orderList = getInitData();
for (int i = 0; i < orderList.size(); i++) {
Order o = orderList.get(i);
ksession.insert(o);
ksession.fireAllRules();
// 执行完规则后, 执行相关的逻辑
addScore(o);
}
ksession.dispose();
}
private static void addScore(Order o){
System.out.println("用户" + o.getUser().getName() + "享受额外增加积分: " + o.getScore());
}
private static List getInitData() throws Exception {
List orderList = new ArrayList();
DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
{
Order order = new Order();
order.setAmout(80);
order.setBookingDate(df.parse("2015-07-01"));
User user = new User();
user.setLevel(1);
user.setName("Name1");
order.setUser(user);
order.setScore(111);
orderList.add(order);
}
{
Order order = new Order();
order.setAmout(200);
order.setBookingDate(df.parse("2015-07-02"));
User user = new User();
user.setLevel(2);
user.setName("Name2");
order.setUser(user);
orderList.add(order);
}
return orderList;
} 结果输出：
总结：
应用场景
·为提升效率，管理流程必须手动化，虽然现代商业规则异常复杂。
·市场要求业务规则时常变化，系统必须根据业务规则的变化快速、低成本的更新。
·为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管系统中的规则，不须要程序开发人员参与。
作用与优点：
·将业务规则与业务系统分离，前馈合；
·实现自然语言描述规则逻辑，业务人员便于理解；
·可视化的规则订制、审批、查询及管理；
·能有效的提升实现复杂逻辑的代码的可维护性；
·应付特殊状况，即顾客一开始没有提及要将业务逻辑考虑在内；
·符合组织对敏捷或迭代开发过程的使用；
下文将继续讲解，drools基础句型，以及使用springboot集成drools企业级开发，并实现热加载规则！
传送门：《规则引擎Drools之springboot集成、热加载》
