【drools系列】1、什么是规则引擎?
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。
规则引擎即是: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!

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:
- 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;
- 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。
因此它具有以下优点:
- 业务人员和研发人员各司其职;
- 稳定层和变化层分离,这是一种优秀的设计模式;
- 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;
- 部分规则引擎甚至带有设计器(如drools),还可解决我们 “简式建模” 的需求。
三、主流规则引擎
市面上主流的规则引擎包括:
| 序号 | 名称 | 开源情况 | 流行度 | 运行模式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | llog | 商业 | 非常出名 | / | 价格昂贵,不推荐 |
| 2 | 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。 |
| 3 | esayRule | 开源 | github 2.6k | 嵌入式 | 支持yml、java、注解方式配置规则,但是后两者无法实现动态加载。 |
| 4 | qlexpress | 开源 | github 2.3k | 嵌入式 | 支持java方式书写规则,且支持动态加载,但加载比较耗时。后续还有Aviator、Vincio均是类似性质,故不予赘述。 |
| 5 | uRule | 商业 | github 1.1k | 嵌入式、分离式 | 除了部分开源外,其他方面基本和drools差不多,也是一套完整的 BMRS系统,且是国内开发,学习和使用门槛更低。 |
| 6 | logstash | 开源 | 出名 | 分离式 | 它不算规则引擎,但也放这儿了。想到它也是做数据处理,且支持正则、模式匹配等简单数据处理。也许某些公司某些场景,就刚刚就能用上。 |
| 7 | jess | 商业 | 文档巨少 | / | 不推荐 |
| 8 | jruleengine | 开源 | 国内几乎没咋用 | 嵌入式 | 不推荐 |
| 9 | jlisa | 商业 | 同上 | / | 不推荐 |
| 10 | esper | 开源 | github 659 | 嵌入式 | 不推荐 |
| 11 | 自研 | / | / | / | / |
PS:
顶书在drools和esper权衡下,选择了drools! 原因是自研需投入大量人力物力,做的稳定好用还需时间,所以自研被否了,而esper热度较低,担心没人维护。美团在drools和esayrule权衡下,选择了activi^_^!
因此,我们下一篇文章主要看看drools的一个大体架构,以及踩坑笔记。

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