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1 . 为什么要使用规则引擎
• 传统的 if…else 使程序逻辑混乱，可调试性和可维护性非常
差。
• 业务规则与程序代码分离，可维护性非常好。
• 高效的规则匹配算法，提高了代码执行效率。
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2 . Drools 简介
• Jboss 的开源项目
• 全 Java 开发的，可以很好的 java 项目结合
• 采用了 Rete 规则匹配算法，规则匹配效率高
• 拥有简单易用的规则语法
• 有强大的社区支持
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3 . Drools 规则实例
过生日，积分加 10 分，并且将当月交易翻倍后再计算积分
package com.drools.demo.point
import com.drools.demo.point.PointDomain;
rule birthdayPoint
// 过生日，则加 10 分，并且将当月交易翻倍后再计算积分
salience 100
lock-on-active true
when
$pointDomain : PointDomain(birthDay == true)
then
$pointDomain.setPoint($pointDomain.getPoint()+10);
$pointDomain.setBuyNums($pointDomain.getBuyNums()*2);
$pointDomain.setBuyMoney($pointDomain.getBuyMoney()*2);
$pointDomain.setBillThisMonth($pointDomain.getBillThisMonth()*2);
end
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4 . Drools 语法
package ：对一个规则文件而言， package 是必须定义的，必须放在规则文
件第一行。特别的是， package 的名字是随意的，不必必须对应物理路
径，跟 java 的 package 的概念不同，这里只是逻辑上的一种区分。同样
的 package 下定义的 function 和 query 等可以直接使用。
import ：导入规则文件需要使用到的外部变量，这里的使用方法跟 java 相
同，但是不同于 java 的是，这里的 import 导入的不仅仅可以是一个类，
也可以是这个类中的某一个可访问的静态方法。
rule ：定义一个规则。 rule "ruleName" 。一个规则可以包含三个部分：
属性部分：定义当前规则执行的一些属性等，比如是否可被重复执行、过期
时间、生效时间等。
条件部分，即 LHS ，定义当前规则的条件，如 when Message(); 判断当前
workingMemory 中是否存在 Message 对象。
结果部分，即 RHS ，这里可以写普通 java 代码，即当前规则条件满足后执
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行的操作，可以直接调用
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Fact
推动改进
对象的方法来操作应用。
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5 . Drools 语法
no-loop : 定义当前的规则是否不允许多次循环执行，默认是 false ，也就是
当前的规则只要满足条件，可以无限次执行。
lock-on-active true ：通过这个标签，可以控制当前的规则只会被执行一
次，因为一个规则的重复执行不一定是本身触发的，也可能是其他规则触
发的，所以这个是 no-loop 的加强版。当然该标签正规的用法会有其他的
标签的配合，后续提及。
date-expires ：设置规则的过期时间，默认的时间格式：“日 - 月 - 年”，中英
文格式相同，但是写法要用各自对应的语言，比如中文： "29- 七月 -201
0" ，但是还是推荐使用更为精确和习惯的格式，这需要手动在 java 代码
中设置当前系统的时间格式，后续提及。属性用法举例： date-expires "2
011-01-31 23:59:59" // 这里我们使用了更为习惯的时间格式
date-effective ：设置规则的生效时间，时间格式同上。
duration ：规则定时， duration 3000 3 秒后执行规则
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salience ：优先级，数值越大越先执行，这个可以控制规则的执行顺序。
6 . drools Decision Table( 决策表 )
• 何时使用决策表——如果规则能够被表达为模板 + 数据的格式，那你
应该考虑使用决策表。决策表中的每一行就是对应模板的一行数据，
将产生一个规则。
• 运行决策表—— Drools 引擎所部署的系统中执行决策表。首先，决策
表转换成的 Drools 规则语言（ DRL ），然后执行规则引擎需求。这
意味着它是可能的业务规则的变更，无需停止和启动，或重新部署任
何软件。
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7 . drools Decision Table( 决策表 )
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8 . Drools 组件
Drools 是业务逻辑集成平台，被分为 4 个项目：
Drools Guvnor (BRMS/BPMS) ：业务规则管理系统
Drools Expert (rule engine) ：规则引擎， drools 的核心部分
Drools Flow (process/workflow) ：工作流引擎
Drools Fusion (cep/temporal reasoning) ：事件处理
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9 . Drools 规则流
JBoss 规则引擎已经提供了一些功能来定义规则的执行顺序，例
如 salience 、 activation groups 等等。当处理海量的规则
时，管理规则激发的顺序会变得很复杂。规则流允许你指定一
个规则评估的流程。这允许你指定哪些规则应该按照先后顺序
或并发的评估，指定规则评估的先决条件等等。
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10 . Drools 规则流
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11 . Drools 规则流
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12 . Drools 事件
从 drools 视图来看，事件就是一个特殊的事实（ fact ）。我们
说，所有的事件都是事实，但是所有的事实并不都是事件。
• 通常不可变 : 事件是在应用程序域中状态改变的记录。
• 强时间约束：规则涉及的事件通常需要多个事件的相互关系，尤其某个事
件相对其他事件发生的时间点的时间关系。
• 可管理的生命周期：由于上两个事件特征的原因，事件通常在一个有限的
时间窗（ Time Window ）匹配事件和事实。
• 滑动窗（ sliding windows ）的使用：由于所有的事件都有关联的时间
戳，可以定义并使用滑动窗，让事件在特定的一段时间有效。
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13 . Drools 事件
$eventA : EventA( this before[ 3m30s, 4m ] $eventB )
也就是：
3m30s <= $eventB.startTimestamp - $eventA.endTimeStamp <= 4m
$eventA : EventA( this after[ 3m30s, 4m ] $eventB )
也就是：
3m30s <= $eventA.startTimestamp - $eventB.endTimeStamp <= 4m
$eventA : EventA( this meets $eventB )
也就是：
abs( $eventB.startTimestamp - $eventA.endTimestamp ) == 0
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14 . Drools 专家系统
RBES 包括三部分：
• Rule Base （ knowledge base ）
• Working Memory （ fact base ）
• Inference Engine 。
引擎包括三部分：
• 模式匹配器（ Pattern Matcher ）
• 议程（ Agenda ）
• 执行引擎（ Execution Engine ）
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15 . Drools 专家系统
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16 . Java 规则引擎的结构示意图
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17 . RETE 算法
相关概念：
（ 1 ）事实（ Fact ）：对象之间及对象属性之间的关系
（ 2 ）规则（ rule ）：是由条件和结论构成的推理语句，一般表示为 if...
Then 。一个规则的 if 部分称为 LHS ， then 部分称为 RHS 。
（ 3 ）模式（ module ）：就是指 IF 语句的条件。这里 IF 条件可能是有
几个更小的条件组成的大条件。模式就是指的不能在继续分割下去的
最小的原子条件。
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18 . RETE 算法
RETE 推理网络的生成过程：
简单点说，就是从规则集 { 规则 1 ，规则 2........} 中拿出一条来，根据一定算法，
变成 RETE 推理网络的节点。不断循环将所有规则都处理完， RETE 推理网络
就生成了。
这里的一定算法具体过程如下：
1 、创建 root 节点（根节点），推理网络的入口。
2 、拿到规则 1 ，从规则 1 中取出模式 1 （前面说了，模式就是最小的原子条件，
所以规则模式的关系是 1 ： n ）。
a) 检查模式 1 中的参数类型，如果是新类型，添加一个类型节点。
b) 检查模式 1 对应的 Alpha 节点是否存在，如果存在记录下节点的位置；如果
没有，将模式 1 作为一个 Alpha 节点加入到网络中。同时根据 Alpha 节点建立
Alpah 内存表。
c) 重复 b ，直到处理完所有模式。
d) 组合 Beta 节点：
Beta(2) 左输入节点为 Alpha(1) ，右输入节点为 Alpha(2)
Beta(i) 左输入节点是 Beta(i-1), 右输入节点为 Alpha(i)
e) 重复 d ，直到所有 Beta 节点处理完毕
f) 将动作 Then 部分封装成最后节点做为 Beta （ n ）
3 、重复 2 ，直到所有规则处理完毕
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19 . RETE 算法
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20 . RETE 算法
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21 . 谢谢
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