规则引擎—Drools 语法第一天[学习笔记]

1.为什么要用规则引擎？

eg:商场商品打折(逻辑与规则如下表)

规则编号	购买总金额	折扣
1	total<100	0.9
2	100<= total <500	0.8
3	total>=500	0.7

正常思维如何实现以上逻辑？无非就是if-else分支来判断。

//伪代码

if(total < 100) {
total *= 0.9;
}else if(total < 500) {
total *= 0.8;
}else {
total *= 0.7;
}

此逻辑是通过java代码方式实现的，但存在问题：

硬编码实现业务规则难以维护，难以应对变化，业务规则发生变化需要修改java代码，重启服务才能生效，此操作过于麻烦。

并且每个节日打折方式不同，我们不可能每次都去改java代码，并且重启服务器。所以规则引擎就可以解决我们这样的问题。

2.规则引擎

简介：

规则引擎，全称为业务规则管理系统，由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。在Java中，大多数流行的规则引擎都实现JSR94。

他并不是一种具体的技术框架，而是指一类系统，及业务规则系统。比如：drools、ILog等。

优点：

简化系统架构，优化应用
提高系统的可维护性
减少编写“硬代码”业务规则的成本和风险
应付特殊状况，即客户一开始没有提到要将业务逻辑考虑在内
过将规则引擎分开，它提供了更大的可重用性。

应用场景：

流程分支非常复杂，规则变量庞大
有不确定性的需求，变更频率较高
需要快速做出响应和决策
规则变更期望脱离于开发人员，脱离coding

3.Drools介绍

定义：drools是一款由JBoss组织提供的基于Java语言开发的开源规则引擎，可以将复杂且多变的业务规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件或特定的存储介质中(例如存放在数据库中)，使得业务规则的变更不需要修改项目代码、重启服务器就可以在线上环境立即生效。

在项目中使用Drools，可以直接在IDEA工具中下载Drools插件。

使用：

①单独使用，在pom.xml文件中

//添加依赖
<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-compiler</artifactId><version>7.6.0.Final</version>
</dependency>

也可以集成spring、SpringBoot框架使用，之后会说.......

drools API 开发步骤：

①获取KieServices

②获取KieContainer

③获取KieSession

④Insert fact（事实对象，接收数据的对象实体类）

⑤触发规则 fireAllrules()

⑥关闭KieSession

4.具体入门案例：

业务场景：消费者在商场消费，优惠折扣如下表：

规则编号	购买总金额	折扣
1	total<300	不打折
2	300<= total <500	0.9
3	500<=total<800	0.8
4	total>=800	0.7

开发实现：

①创建maven项目，添加依赖

<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-compiler</artifactId><version>7.10.0.Final</version>
</dependency>
<dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version>
</dependency>

② 在resource文件夹下META-INF中创建kmoudle.xml配置文件（文件名称和位置，固定写法，不可改变）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<kmodule xmlns="http://www.drools.org/xsd/kmodule"><!--name:指定kbase的名称，可以任意，但是需要唯一packages:指定规则文件的目录，需要根据实际情况填写，否则无法加载到规则文件default:指定当前kbase是否为默认--><kbase name="myKbase1" packages="rules" default="true"><!--name:指定ksession名称，可以任意，但是需要唯一default:指定当前session是否为默认--><ksession name="ksession-rule" default="true"/></kbase>
</kmodule>

③创建实体类Goods 创建的对象相当于事实对象。

package com.simia.drools.entity;

/*** 商品*/
public class Goods {private String name；private Double originalPrice;//商品原始价格，即优惠前价格private Double realPrice;//商品真实价格，即优惠后价格
public String toString() {return "Goods{" +"name=" + name +", originalPrice=" + originalPrice +", realPrice=" + realPrice +'}';}public String getName() {return name;}
public void setName(String name) {this.name = name;}
public Double getOriginalPrice() {return originalPrice;}
public void setOriginalPrice(Double originalPrice) {this.originalPrice = originalPrice;}
public Double getRealPrice() {return realPrice;}
public void setRealPrice(Double realPrice) {this.realPrice = realPrice;}
}

fact对象是用来接收数据进入规则引擎与规则匹配进行相对应业务的。

④编写规则文件（在resource->rules->goodsDiscount.drl）

//商品优惠规则
package good.discount
import com.simia.drools.entity.Goods

//规则一：所购总价在300元以下的没有优惠
rule "good_discount_1"when$order:Order(originalPrice < 300)then$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice());System.out.println("成功匹配到规则一：所购总价在300元以下的没有优惠");
end

//规则二：所购总价在300到500元的打9折
rule "good_discount_2"when$order:Order(originalPrice < 500 && originalPrice >= 300)then$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice()*0.9);System.out.println("成功匹配到规则二：所购总价在300到500元的打9折");
end

//规则三：所购总价在500到800元的打8折
rule "good_discount_3"when$order:Order(originalPrice <= 300 && originalPrice >= 200)then$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice()*0.8);System.out.println("成功匹配到规则三：所购总价在500到800元的打8折");
end

//规则四：所购总价在800元以上的打7折
rule "good_discount_4"when$order:Order(originalPrice >= 800)then$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice()*0.7);System.out.println("成功匹配到规则四：所购总价在800元以上的打7折");
end

⑤编写单元测试

@Test
public void test1(){KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();KieContainer kieClasspathContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();//会话对象，用于和规则引擎交互KieSession kieSession = kieClasspathContainer.newKieSession();
//构造订单对象，设置原始价格，由规则引擎根据优惠规则计算优惠后的价格Order order = new Order();order.setOriginalPrice(500D);
//将数据提供给规则引擎，规则引擎会根据提供的数据进行规则匹配kieSession.insert(order);
//激活规则引擎，如果规则匹配成功则执行规则kieSession.fireAllRules();//关闭会话kieSession.dispose();
System.out.println("优惠前原始价格：" + order.getOriginalPrice() +"，优惠后价格：" + order.getRealPrice());
}

总结：由此入门案例可以发现drools工具就是来写drl规则文件的，那drl写业务规则和java代码写有什么区别呢？

drl文件写业务规则，可以不用重新启动服务，就可以直接使用，实现业务规则的动态化管理。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。而java硬代码达不到。

5.规则引擎总结

构成：

Working Memory：工作内存，drools规则引擎会从Working Memory中获取数据并和规则文件中定义的规则进行模式匹配，所以我们开发的应用程序只需要将我们的数据插入到Working Memory中即可，例如本案例中我们调用kieSession.insert(order)就是将order对象插入到了工作内存中。

Fact：事实，是指在drools 规则应用当中，将一个普通的JavaBean插入到Working Memory后的对象就是Fact对象，例如本案例中的Order对象就属于Fact对象。Fact对象是我们的应用和规则引擎进行数据交互的桥梁或通道。

Rule Base：规则库，我们在规则文件中定义的规则都会被加载到规则库中。

Pattern Matcher：匹配器，将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，匹配成功的规则将被激活并放入Agenda中。

Agenda：议程，用于存放通过匹配器进行模式匹配后被激活的规则。

Execution Engine：执行引擎，执行Agenda中被激活的规则。

规则引擎执行过程：

kie介绍

通过上面的核心API可以发现，大部分类名都是以Kie开头。Kie全称为Knowledge Is Everything，即"知识就是一切"的缩写，是Jboss一系列项目的总称。如下图所示，Kie的主要模块有OptaPlanner、Drools、UberFire、jBPM。

通过上图可以看到，Drools是整个KIE项目中的一个组件，Drools中还包括一个Drools-WB的模块，它是一个可视化的规则编辑器。