规则管理

圣杯和银弹：让业务人员写业务逻辑，技术人员写业务功能。

规则类

一、编写方式

概念	定义	用法	适用场景
`DRL`	`Drools Rule Language`：Drools 规则语言，用于编写业务规则，包括条件（when）和动作（then），来描述复杂的业务逻辑。	在 `.drl` 文件中书写规则，并通过 Drools 引擎解析执行。	适用于复杂的业务逻辑定义场景，如保险费率、信用评分、营销活动规则等。
`DSL/DSLR`	`Domain-Specific Language` (DSL) 用于将复杂的 DRL 规则转化为更人类友好的自然语言表达，通过 DSL 模板生成的规则文件称为 DSLR。	通过 DSL 编写自然语言描述的规则，系统将其转换为 DSLR（.dslr 文件），最终生成可执行的 DRL。	适用于非技术人员定义规则的场景，尤其适合业务人员进行规则编写和修改的场合，降低技术门槛。
`YAML`	`YAML Ain't Markup Language`：一种轻量的配置文件格式，常用于配置 Drools 引擎中的规则参数、条件和执行动作。	使用 YAML 文件描述 Drools 规则参数或条件，并通过解析器转换为 DRL 规则或其他格式来执行。	适用于规则、条件及其他 Drools 配置项经常变动且易于管理的场景，尤其在 DevOps 环境中使用 YAML 更为便捷。
`DMN/FEEL`	`Decision Model and Notation` (DMN) 是一种业务决策模型标准，`Friendly Enough Expression Language` (FEEL) 是其表达语言。DMN 模型常用于规则自动化。	使用 DMN 表或决策模型定义复杂业务决策，FEEL 用于条件表达，主要在 `.dmn` 文件中描述。	适用于需要业务人员直观查看决策逻辑和条件的场景，尤其适合金融、保险等行业，通过决策表直观展示业务决策规则。
`BPMN`	`Business Process Model and Notation`：业务流程建模语言，用于结合业务规则引擎描述业务流程的图形化表示法，显示业务流程的流转和规则执行。	使用 BPMN 流程图建模业务流程，并通过 Drools 引擎结合决策节点进行执行。	适用于需要结合业务流程自动化和规则引擎的场景，如审批流、订单处理和工作流自动化等。
`PMML`	`Predictive Model Markup Language`：一种 XML 标准，用于描述和交换机器学习模型或预测模型，Drools 可以与其结合进行模型预测和规则执行。	将 PMML 模型导入 Drools，通过规则引擎结合机器学习模型进行预测和决策。	适用于需要通过预测模型进行规则处理的场景，例如风险分析、信用评分、欺诈检测等场合。

二、代码示例

1. `DRL 代码示例`

java

rule "Apply Senior Discount"
when
    $customer: Customer(age > 65)
then
    $customer.applyDiscount(10);
end

解释：此 DRL 规则表示当客户的年龄大于 65 岁时，给予 10% 的折扣。

2. `DSL/DSLR 代码示例`

DSL 文件内容：

text

# Simple DSL example file

[when]There is a Customer=$c: Customer()
[when]- with age between {low:\d*} and {high:\d*}=age >= {low}, age <= {high}
[then]Apply a {discount} percent discount=modify($c) { setDiscount({discount}) };

DSRL 文件内容：

text

There is a Customer
- with age between 65 and 100
Apply a 10 percent discount

生成的 DRL 文件：

java

rule "Apply Discount to Senior Customers"
when
    $c: Customer(age >= 65, age <= 100)
then
    modify($c) { setDiscount(10) };
end

解释：DSL 文件使用自然语言表达了条件和动作，最后由 Drools 转换为 DRL 规则，用于执行业务逻辑。

3. `YAML 代码示例`

yaml

rules:
  - name: "Apply Senior Discount"
    condition: "age > 65"
    action: "applyDiscount(10)"

解释：此 YAML 文件描述了一个简单的规则：当客户年龄大于 65 时，执行折扣动作 applyDiscount(10)。

4. `DMN/FEEL 代码示例`

DMN XML 文件：

xml

<decision id="SeniorDiscount" name="Senior Discount Decision">
  <input id="CustomerAge" name="age"/>
  <decisionTable>
    <inputExpression id="AgeInput" name="age">
      <text>age</text>
    </inputExpression>
    <rule>
      <inputEntry>
        <text>age > 65</text>
      </inputEntry>
      <outputEntry>
        <text>applyDiscount(10)</text>
      </outputEntry>
    </rule>
  </decisionTable>
</decision>

解释：这是一个 DMN 决策表，使用 FEEL 表达式定义客户年龄大于 65 时应用 10% 折扣的决策规则。

5. `BPMN 代码示例`

BPMN 流程定义：

xml

<bpmn:process id="DiscountProcess" name="Discount Process">
  <bpmn:exclusiveGateway id="AgeCheck" name="Check Age">
    <bpmn:conditionExpression xsi:type="bpmn:tFormalExpression">age > 65</bpmn:conditionExpression>
  </bpmn:exclusiveGateway>
  <bpmn:task id="ApplyDiscount" name="Apply Discount">
    <bpmn:incoming>AgeCheck</bpmn:incoming>
    <bpmn:outgoing>EndEvent</bpmn:outgoing>
  </bpmn:task>
</bpmn:process>

解释：BPMN 定义了一个业务流程，当客户年龄超过 65 时，流程流转至 Apply Discount 节点，应用折扣。

6. `PMML 代码示例`

PMML 模型定义：

xml

<PMML version="4.3">
  <MiningModel>
    <MiningSchema>
      <MiningField name="age"/>
      <MiningField name="income"/>
    </MiningSchema>
    <Output>
      <OutputField name="risk" feature="predictedValue"/>
    </Output>
  </MiningModel>
</PMML>

解释：该 PMML 模型用于根据客户年龄和收入预测风险评分。模型可以与 Drools 规则引擎结合，通过规则执行预测和决策。

这些代码示例展示了如何结合 DRL、DSL/DSLR、YAML、DMN/FEEL、BPMN 和 PMML 在不同场景下使用 Drools 引擎，帮助处理复杂的业务规则和决策。

三、编写原则

在编写Drools规则时，需要考虑多个维度以确保规则的可扩展性、灵活性和高效执行。以下是相关编写原则：

1.规则的独立性（Independence）

定义：每条规则应当独立于其他规则，即规则之间的依赖关系应尽量减少。独立性可以确保规则的可扩展性和维护性，同时减少由于规则间的相互影响而引发的复杂性。
示例：针对不同的业务规则，应尽量避免规则之间相互依赖。例如，规则A只处理订单总金额，规则B只处理用户的积分奖励，避免同时在两条规则中修改相同的数据字段。

规则的原子性（Atomicity）

定义：规则应当尽量保持简单，专注于解决一个明确的问题，避免将多个逻辑组合在同一规则中。原子性规则使得问题的调试和定位更加容易，并且可以最大化并发性。
示例：在处理订单时，分为两个原子规则：一个规则处理订单金额是否满足条件，另一个规则处理用户是否有足够的积分，而不是将两者合并在一起。

推理性（Reasoning Chain）

定义：规则链是指通过多个规则进行递进式推理，逐步得出结论。规则链通常用于复杂的推理逻辑中。
示例：在保险理赔系统中，规则1首先确定事故类型；规则2基于事故类型决定责任方；规则3进一步决定赔偿金额。通过逐步推导，构成规则链。

优先级（Salience）

定义：Drools允许为规则设置优先级（salience），从而控制哪些规则先执行。在特殊场景下，规则的执行顺序至关重要。
示例：在订单处理系统中，如果某一规则需要优先处理用户VIP订单，可以将该规则的优先级设定为较高值。

规则的生命周期（Lifecycle）

定义：规则的生命周期包括规则的激活、条件匹配、执行和失效。设计规则时，需要考虑如何使规则在适当的时间段内生效或失效，以避免影响其他流程。
示例：设计一个促销活动规则，该规则只在特定时间段内有效。通过规则生命周期管理，确保在促销活动结束后规则自动失效。

决策表（Decision Table）与决策树（Decision Tree）的选择

决策表：适用于当规则的条件是有限的、且条件组合较多的场景。决策表通过表格结构明确列出条件与结果的组合关系，适合管理大量条件组合。
- 示例：在贷款审批系统中，根据用户的收入水平、信用分数、贷款金额等多维条件组合进行审批，决策表能够直观管理这些条件。
决策树：适用于条件之间具有层次关系的场景。决策树以树状结构的方式逐级分支，从根节点逐步分裂成多个叶节点，每个叶节点代表一个最终的决策结果。
- 示例：在医疗诊断系统中，决策树可以根据病人的症状和体征逐步排除不相关的疾病，最终得出诊断结论。

规则组（Rule Group）

定义：在某些场景下，规则可能需要成组运行，并具有一定的内部顺序。规则组可以对多个相关规则进行逻辑组合，并在规则组内部设置执行优先级。
示例：在电商促销活动中，一组规则用于计算多重优惠，先应用满减活动，再应用打折促销，这时规则组就显得十分重要。

议程组和规则流

定义：Drools 的性能会随着规则数量的增加而下降，因此需要考虑如何优化规则的执行。例如，避免复杂的when条件，使用有效的事实模型设计。
示例：使用agenda-group或ruleflow-group来控制规则执行的顺序，避免一次性加载大量无关规则。

总结：

维度	原则	说明	适用场景
`规则独立性`	避免规则间的相互依赖	保证规则可扩展性，减少维护成本	不同业务逻辑、模块间独立
`规则原子性`	保持规则逻辑简单、专注	增强规则的可调试性和可并发性	单一问题的规则设计
`推理性`	通过规则链实现复杂推理	适用于复杂的业务推导过程，如保险、医疗等系统	递进式推理、复杂逻辑
`优先级（Salience）`	根据业务需求设置规则执行优先级	保证重要规则先执行，避免冲突	VIP订单优先处理等特定场景
`生命周期`	设置规则的生效和失效时间	避免规则无效或错用，提升灵活性	促销活动的有效期规则
`决策表`	管理多条件组合的业务逻辑	适用于有限条件且组合较多的场景	贷款审批、折扣计算
`决策树`	逐步分层的决策结构，逐层细化	条件之间有依赖、具有层次关系的复杂业务逻辑	医疗诊断、分类判断
`规则组`	将相关规则逻辑组合在一起，控制执行顺序	处理多步骤业务逻辑	电商促销活动的多重优惠规则
`议程组和规则流`	避免复杂条件，使用高效的数据模型设计	保证系统高效执行，避免性能瓶颈	大规模规则集的场景

选择依据：

当逻辑是多条件组合时，优先选择 决策表。
当条件有层次关系时，适用 决策树。
对于复杂的业务推导场景，使用 推理链 进行规则链设计。
根据业务场景灵活调整 优先级 和 生命周期。

通过这些原则和策略，可以确保在编写Drools规则时，既能保证系统的灵活性，又能提升规则执行的效率和可维护性。

规则管理 ​

一、编写方式 ​

二、代码示例 ​

1. DRL 代码示例 ​

2. DSL/DSLR 代码示例 ​

3. YAML 代码示例 ​

4. DMN/FEEL 代码示例 ​

5. BPMN 代码示例 ​

6. PMML 代码示例 ​

三、编写原则 ​

总结： ​

选择依据： ​