详解：Drools规则引擎探究以及在IOT的应用

前言：我上家公司是做物联网的，任职在IOT部门，业务上针对不同类型的燃气表,水表,报警器等有不同协议，其中又包含不同厂家的表和自己公司的表。针对不同的协议，如何解析不同的协议头帧，根据头帧进行不同的复杂业务处理，后来引入了Drools规则引擎，通过规则的逻辑和数据的分离以及可扩展解决问题。

目前所处为淘系技术部负责天猫奢品的业务，业务背景如下：业务包含天猫奢品频道，奢品折扣频道，天猫奢品官方直营旗舰店，魅力惠旗舰店，魅力惠APP等。基于业务场景下会员分为店铺会员，APP会员，天猫奢品行业会员等，而业务需要进行会员精细化的运营，通过不同的会员等级享受不同的权益，而相同的等级还需要做到根据偏好做到千人多权，如何根据复杂的业务需求变化更加精准的进行匹配，考虑Drools规则的逻辑数据的分离和可扩展性，接下来也会在天猫奢品的相关的会员模块中和组内成员探讨是否适合引入。下面是一些基于业务场景的总结和分享。

引入

▐ 问题引入

天猫奢品业务方为了吸引更多的新客，和提高会员的活跃度，做了一期活动，通过购买天猫奢品频道内的任意商品就赠送特殊积分，积分可以直接兑换限量的奢品商品。假如业务方给的规则如下：

主刃同学一看，这需求果然简单呀，作为团队的核心开发，这不就是小case，5分钟搞定，送赠品的简单代码如下：

public void exchangeGift(Integer points) {if (points < 100) {System.out.println("无商品");} else if (points > 100 && points <= 200) {System.out.println("Dior限量口红");} else if (points > 200 && points <= 300) {System.out.println("TF限量口红");} else if (points > 300 && points <= 400) {System.out.println("SK-II套装");} else if (points > 400 && points <= 500) {System.out.println("MCM双肩包");} else if (points > 500) {System.out.println("RADO雷达限量表");}}

活动进行了一天，运营发现Dior限量版口红被兑换的很多，即将超出预期，业务方根据实际情况想改变规则，规则要求在各个层级上各加200分从而促进更多的消费。

主刃一看改动不大，于是五分钟后修改完代码并经测试后发布上线。活动又进行了一天，运营人员通过后台监控发现提到200分后，用户达成比较少，想再现有基础上再降100分。没办法还的改不是，主刃同学这次把配置数据放入到了阿里集团的配置中心diamond中，当运营改策略的，只要改一下Diamond的值就可以了。

核心代码编程了这样：

public void exchangeGift(Integer points) {if (points < CommDiamondProperty.getInstance().getLevelOne()) {System.out.println("无商品");} else if (points > CommDiamondProperty.getInstance().getLevelOne() && points <= CommDiamondProperty.getInstance().getLevelTwo()) {System.out.println("Dior限量口红");} else if (points > CommDiamondProperty.getInstance().getLevelTwo() && points <= CommDiamondProperty.getInstance().getLevelThree()) {System.out.println("TF限量口红");} else if (points > CommDiamondProperty.getInstance().getLevelThree() && points <= CommDiamondProperty.getInstance().getLevelFour()) {System.out.println("SK-II套装");} else if (points > CommDiamondProperty.getInstance().getLevelFour() && points <= CommDiamondProperty.getInstance().getLevelFive()) {System.out.println("MCM双肩包");} else if (points > CommDiamondProperty.getInstance().getLevelFive()) {System.out.println("RADO雷达限量表");}}

新功能上线后，运营侧提出这次的分层太少了，BD到了更多的好的赠品，需要更加精细化的运营，由以前的5组变成10组，主刃此刻的心情：kao ...

那么是否有什么技术可以将活动规则和代码解耦，不管规则如何变化，执行端不用动。那就是规则引擎，那么规则引擎到底是什么东西呢？我们来看看。

规则引擎

▐ 相关介绍

目前对领域模型的常见抽象方式是面向对象思想，即简单的来说把业务逻辑抽象为对象、对象的属性和对象的方法。这样规则跟整个系统耦合，修改规则需要走全Case的开发测试流程发布流程，对于频繁修改的规则效率比较低，为了解决这个问题就出现了规则引擎。

今天分享的Drools，最早由Jboss开发，目前由Redhat开源的规则引擎，选择分享Drools的原因是它是Redhat的KIE Group中的组件之一，可以比较方便的跟另一个组件JBPM工作流配合用于管理复杂的规则流；同时Drools的推理策略算法在经典Rete算法以及其它算法的基础上做了多个版本的增强，目前支持结合正向推理和反向推理优点的混合推理。

规则引擎主要完成的就是将业务规则从代码中分离出来。在规则引擎中，利用规则语言将规则定义为if-then的形式，if中定义了规则的条件，then中定义了规则的结果。规则引擎会基于数据对这些规则进行计算，找出匹配的规则。这样，当规则需要修改时，无需进行代码级的修改，只需要修改对应的规则，可以有效减少代码的开发量和维护量。

Java开源的规则引擎有：Drools、Easy Rules、Mandarax、IBM ILOG。使用最为广泛并且开源的是Drools。

▐ 规则引擎优点

Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人。

声明式编程

使用规则的核心优势在于可以简化对于复杂问题的逻辑表述，并对这些逻辑进行验证（规则比编码具有更好的可阅读性)。规则机制可以解决很复杂的问题，提供一个如何解决问题的说明，并说明每个决策的是如何得出的。
逻辑和数据分离

将业务逻辑都放在规则里的好处是业务逻辑发生变化时，可以更加方便的进行维护。尤其是这个业务逻辑是一个跨域关联多个域的逻辑时。不像原先那样将业务逻辑分散在多个对象或控制器中，业务逻辑可以被组织在一个或多个清晰定义的规则文件中。

数据位于“域对象”中，业务逻辑位于“规则”中。根据项目的种类，这种分离是非常有利的。
速度和可扩展性

网络算法（Rete algorithm），跳跃算法（Leaps algorithm），以及有它们派生出的 Drools 的 Reteoo算法（以及跳跃算法），提供了非常高效的方式根据业务对象的数据匹配规则。

Drools的Rete OO算法已经是一个成熟的算法。在Drools的帮助下，您的应用程序变得非常可扩展。如果频繁更改请求，可以添加新规则，而无需修改现有规则。
知识集中化
通过使用规则，您创建一个可执行的知识库（知识库）。这是商业政策的一个真理点。理想情况下，规则是可读的，它们也可以用作文档。

▐ 规则引擎缺点

复杂性提高

需要学习新的规则语法

引入新组件的风险

▐ 规则引擎的实现

Drools规则引擎的结构示意图：

▐ Rete 算法

Rete 算法最初是由卡内基梅隆大学的 Charles L.Forgy 博士在 1974 年发表的论文中所阐述的算法 , 该算法提供了专家系统的一个高效实现。自 Rete 算法提出以后 , 它就被用到一些大型的规则系统中 , 像 ILog、Jess、JBoss Rules 等都是基于 RETE 算法的规则引擎。

Rete 在拉丁语中译为”net”，即网络。Rete 匹配算法是一种进行大量模式集合和大量对象集合间比较的高效方法，通过网络筛选的方法找出所有匹配各个模式的对象和规则。

其核心思想是将分离的匹配项根据内容动态构造匹配树，以达到显著降低计算量的效果。Rete 算法可以被分为两个部分：规则编译和规则执行。当Rete算法进行事实的断言时，包含三个阶段：匹配、选择和执行，称做 match-select-act cycle。

Reta网络节点图如下所示：

fact: 对象之间及对象属性之间的关系，例如Product类及其类目下的points、gift属性等Root。

Node：根节点，Rete网络入口。

Type Node：对应不同的fact对象，也就是规则用到的POJO，每个fact就是一个TypeNode节点Alpha Node ：对应规则里的每个条件，例如规则条件Product(points < 100)中，points<100就是一个AlphaNode

Beta Node：用于组合两个fact的alpha条件或BetaNode与fact条件的组合。

LeftInputAdapter Node：用来对2个规则队形进行比较，将一个single Object 转化为一个单对象数组（因为BetaNode左边入口往往是一个list规则队形），传播到 JoinNode 节点。

Join Node ：用于聚合BetaNode节点的结果。

Drools 中的 Rete 算法被称为 ReteOO，表示 Drools 为面向对象系统（Object Oriented systems）增强并优化了 Rete 算法。在 Drools 中，规则被存放在 Production Memory（规则库）中，推理机要匹配的 facts（事实）被存在 Working Memory（工作内存）中。当时事实被插入到工作内存中后，规则引擎会把事实和规则库里的模式进行匹配，对于匹配成功的规则再由 Agenda 负责具体执行推理算法中被激发规则的结论部分，同时 Agenda 通过冲突决策策略管理这些冲突规则的执行顺序，Drools 中规则冲突决策策略有：(1) 优先级策略 (2) 复杂度优先策略 (3) 简单性优先策略 (4) 广度策略 (5) 深度策略 (6) 装载序号策略 (7) 随机策略。

Drools规则引擎

▐ Drools介绍

官网：http://www.drools.org/
官方文档：http://www.drools.org/learn/documentation.html

Drools 是一个基于Charles Forgy's的RETE算法的，易于访问企业策略、易于调整以及易于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师人员或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从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语言编写的开放源码规则引擎，使用Rete算法对所编写的规则求值。Drools允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非XML的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将Java代码直接嵌入到规则文件中，这令Drools的学习更加吸引人。

▐ Drools相关概念

事实（Fact）：对象之间及对象属性之间的关系
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。
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。

Drools通过事实、规则和模式相互组合来完成工作，drools在开源规则引擎中使用率最广，但是在国内企业使用偏少，保险、支付行业使用稍多。

▐ 解决问题

Drools有专门的规则语法drl，就是专门描述活动的规则是如何执行的，按照主刃的需求规则如下：

rule.drl文件内容如下：

package com.alibaba.rulesimport com.alibaba.Orderrule "zero"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(point <= 300)thenSystem.out.println("无赠品");doSth($s);
endrule "giftOne"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(amout > 300 && amout <= 500)thenSystem.out.println("Dior限量口红");doSth($s);
endrule "giftTwo"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(amout > 500 && amout <= 700)thenSystem.out.println("TF限量口红");doSth($s);
endrule "giftThree"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(amout > 700 && amout <= 900)thenSystem.out.println("SK-II套装");doSth($s);
endrule "giftFour"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(amout > 900 && amout <= 1100)thenSystem.out.println("MCM双肩包");doSth($s);
endrule "giftFive"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(amout > 1100)thenSystem.out.println("RADO雷达限量表");doSth($s);
end

说明：

package 与Java语言类似，drl的头部需要有package和import的声明,package不必和物理路径一致。
import 导出java Bean的完整路径，也可以将Java静态方法导入调用。
rule 规则名称，需要保持唯一件,可以无限次执行。
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 将lock-on-active属性的值设置为true,可避免因某些Fact对象被修改而使已经执行过的规则再次被激活执行。
salience 用来设置规则执行的优先级,salience 属性的值是一个数字,数字越大执行优先级越高, 同时它的值可以是一个负数。默认情况下,规则的 salience 默认值为 0。如果不设置规则的 salience 属性,那么执行顺序是随机的。
when 条件语句，就是当到达什么条件的时候
then 根据条件的结果，来执行什么动作
end 规则结束

这个规则文件就是描述了，当符合什么条件的时候，应该去做什么事情，每当规则有变动的时候，我们只需要修改规则文件，然后重新加载即可生效。

这里需要有一个配置文件告诉代码规则文件drl在哪里，在drools中这个文件就是kmodule.xml，放置到resources/META-INF目录下。

kmodule.xml内容如下：

<kmodule xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns="http://www.drools.org/xsd/kmodule"><configuration><property key="drools.evaluator.supersetOf" value="org.mycompany.SupersetOfEvaluatorDefinition"/></configuration><kbase name="KBase1" default="true" eventProcessingMode="cloud" equalsBehavior="equality" declarativeAgenda="enabled" packages="org.domain.pkg1"><ksession name="KSession2_1" type="stateful" default="true"/><ksession name="KSession2_2" type="stateless" default="false" beliefSystem="jtms"/></kbase><kbase name="KBase2" default="false" eventProcessingMode="stream" equalsBehavior="equality" declarativeAgenda="enabled" packages="org.domain.pkg2, org.domain.pkg3" includes="KBase1"><ksession name="KSession3_1" type="stateful" default="false" clockType="realtime"><fileLogger file="drools.log" threaded="true" interval="10"/><workItemHandlers><workItemHandler name="name" type="org.domain.WorkItemHandler"/></workItemHandlers><calendars><calendar name="monday" type="org.domain.Monday"/></calendars><listeners><ruleRuntimeEventListener type="org.domain.RuleRuntimeListener"/><agendaEventListener type="org.domain.FirstAgendaListener"/><agendaEventListener type="org.domain.SecondAgendaListener"/><processEventListener type="org.domain.ProcessListener"/></listeners></ksession></kbase>
</kmodule>

说明：

Kmodule 中可以包含一个到多个 kbase,分别对应 drl 的规则文件。
Kbase 需要一个唯一的 name,可以取任意字符串。
packages 为drl文件所在resource目录下的路径。注意区分drl文件中的package与此处的package不一定相同。多个包用逗号分隔。默认情况下会扫描 resources目录下所有(包含子目录)规则文件。
kbase的default属性,标示当前KieBase是不是默认的,如果是默认的则不用名称就可以查找到该 KieBase,但每个 module 最多只能有一个默认 KieBase。
kbase 下面可以有一个或多个 ksession,ksession 的 name 属性必须设置,且必须唯一。

rules.drl中下方相关规则内容既可,如果活动规则动态的添加、减少也可以相应的去增加、减少规则文件既可，再也不用去动代码了。

rule "xxx"no-loop truelock-on-active truesalience 1when$s : Order(amout > yy)thenSystem.out.println("xxxx");doSth();
end

▐ 规则中的条件操作符

Drools提供了十二中类型比较操作符：< 、<=、>、>=、==、!=、contains、not contains、memberOf、not memberOf、matches、not matches，并且这些条件都可以组合使用。

条件组合：各种操作符可以组合使用
Fact对象私有属性的操作：RHS中对Fact对象private属性的操作必须使用getter和setter方法，而RHS中则必须要直接用.的方法去使用.
contains：对比是否包含操作，操作的被包含目标可以是一个复杂对象也可以是一个简单的值。
matches：正则表达式匹配，与java不同的是，不用考虑'/'的转义问题
memberOf：判断某个Fact属性值是否在某个集合中，与contains不同的是他被比较的对象是一个集合，而contains被比较的对象是单个值或者对象。

注意：如果条件全部是【&&】可使用【,】来替代，但是两者不能混用。

▐ 规则中的结果部分

insert：往当前workingMemory中插入一个新的Fact对象，会触发规则的再次执行，除非使用no-loop限定；
update：更新
modify：修改，与update语法不同，结果都是更新操作
retract：删除
function：定义一个方法，如：

function void console { System.out.println(); StringUtils.getId();// 调用外部静态方法，StringUtils必须使用import导入，getId()必须是静态方法}

declare：可以在规则文件中定义一个class，使用起来跟普通java对象相似，你可以在RHS部分中new一个并且使用getter和setter方法去操作其属性。

declare Address @author(dyzmj) // 元数据，仅用于描述信息 @createTime(2019-07-08) city : String @maxLengh(100) postno : intend

'@'是元数据定义，用于描述数据的数据~，没什么执行含义。

你可以在RHS部分中使用Address address = new Address()的方法来定义一个对象。

更多语法规则可参考：Drools规则引擎语法

Maven中使用Drools的

▐ 工程结构目录

▐ 依赖文件pom.xml

<!--规则引擎drools-->
<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-core</artifactId><version>7.0.0.Final</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-compiler</artifactId><version>7.0.0.Final</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-decisiontables</artifactId><version>7.0.0.Final</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-templates</artifactId><version>7.0.0.Final</version>
</dependency><dependency><groupId>org.kie</groupId><artifactId>kie-api</artifactId><version>7.0.0.Final</version>
</dependency>

▐ 配置文件kmodule.drl

package com.rules
import model.ProtocolType
dialect "java"rule "jk16"when$protocol : ProtocolType(data matches "^1A12.*16$" )then$protocol.setType("xx燃气表协议");System.out.println("触发规则1："+$protocol.getData());endrule "jkstd"when$protocol : ProtocolType(data matches "18.*26",length == 10)then$protocol.setType("xx水表标准协议");System.out.println("触发规则2："+$protocol.getData());end

▐ 测试程序Main.java

@Slf4j
public class Main {@Testpublic void test() {KieServices ks = KieServices.Factory.get();KieContainer kContainer = ks.getKieClasspathContainer();KieSession kSession = kContainer.newKieSession("ksession-rules");ProtocolType protocolType = new ProtocolType();protocolType.setData("1A1212345616");protocolType.setLength(12);kSession.insert(protocolType);kSession.fireAllRules();kSession.dispose();System.out.println(protocolType);log.info(protocolType.getType());}}

▐ 运行结果

触发规则1：1A1212345616
ProtocolType(data=1A1212345616,length=12,type=xx燃气表协议)
2020-08-19 18:21:35 [main] [io.example.demo.Main.test(Main.java:35)] - [INFO] xx燃气表协议Process finished with exit code 0

▐ Drools中的坑

Drools与SpringBoot集成时，与热部署工具spring-boot-devtools存在类加载器冲突的问题，会导致所有的规则失效。在drools的官方网站中有人提出了这个问题，并认为是个bug，但是drools的开发者认为这不是一个bug。

地址：https://issues.jboss.org/browse/DROOLS-1540

drools用的是lancher classloader,而devtools会把我们自己编写的model认为是会随时更改的类，所以采用的是Restart ClassLoader类加载器进行加载（为了快速进行热部署），devtools会有两个类加载器，一个Classloader加载那些不会改变的类（第三方Jar包），另一个ClassLoader加载会更改的类，称为 Restart ClassLoader。当采用Launcher ClassLoader加载的A 类与Restart Class Loader的A类进行对比时，发现不一致，所以drools引擎自然无法进行识别。

所以解决办法就是将devtools的maven依赖去掉即可，或者采用drools官网中说明的其它方法。

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