广东科学计算规则引擎在线体验

规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作的引擎。规则引擎相关构件：信息元（Information Unit）：信息元是规则引擎的基本建筑块，它是一个包含了特定事件的所有信息的对象。这些信息包括：消息、产生事件的应用程序标识、事件产生事件、信息元类型、相关规则集、通用方法、通用属性以及一些系统相关信息等等。队列管理器（Queue Manager）：队列管理器用来管理来自不同信息服务的信息元对象的队列。URule Pro规则引擎可基于导入的Excel中多条数据进行批量测试。广东科学计算规则引擎在线体验

URule Pro规则引擎规则更新：定时更新方式是指具体调用规则的业务系统，可以通过相应的参数配置，周期性的检查URule Pro Server上当前业务系统用到的规则包是否有更新，如果有则主动从Server上取下来并序列化成Java对应缓存到当前业务系统中备用，如果没有更新则不做任何操作。所以如果您的业务系统是一个非Java Web应用，那么更新规则包可以采用定时更新的方式实现；相反如果您的业务系统是一个标准的Java Web应用，那么主动推送和定时更新两种方式都可以，当然主动推送的方式更为合适。杭州协作规则引擎调试业务人员也可以轻松上手URule Pro规则引擎开发业务规则。

规则引擎具备两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。涉及到规则变更时，较好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地方式改变规则，也便于更有信心在测试规则正确性。规则执行：通过规则库数据，通过规则引擎的规则解析、规则编译将可执行代码缓存起来，避免每次和DB交互，然后每次规则的变更也通过ZK或者DCC实时通知给规则执行器。规则执行器的实现方式，可以多种多样，不依赖于规则库的存储方式，可以根据需求，选用URule Pro等第三方引擎。

URule Pro规则引擎当中提供了向导式规则集、脚本式规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流八种类型的业务规则设计工具。向导式规则集：规则集也叫决策集，是由一系列单个普通规则以及循环规则构成的，规则集设计器采用全向导方式，通过鼠标点击就可以完成规则配置。脚本式规则集：如果使用URule Pro的是一名程序员，那么在编写规则的时候，可能会更倾向于使用脚本方式业定义业务规则。在URule Pro当中向导式规则集能实现的功能脚本式规则集全部可以实现，反之亦然。URule Pro规则引擎可支持自然语言，可编写纯中文脚本式规则。

规则引擎的工作机制：规则引擎从队列管理器中依次接收信息元，然后依规则的定义顺序检查信息元所带规则集中的规则。规则引擎检查第1个规则并对其条件过滤器求值，如果值为假，所有与此规则相关的动作皆被忽略并继续执行下一条规则。如果第二条规则的过滤器值为真，所有与此规则相关的动作皆依定义顺序执行，执行完毕继续下一条规则。该信息元中的所有规则执行完毕后，信息元将被销毁，然后从队列管理器接收下一个信息元。在这个过程中并未考虑两个特殊动作：放弃动作（Discard Action）和包含动作（Include Action）。放弃动作如果被执行，将会跳过其所在信息元中接下来的所有规则，并销毁所在信息元，规则引擎继续接收队列管理器中的下一个信息元。包含动作其实就是动作中包含其它现存规则集的动作。包含动作如果被执行，规则引擎将暂停并进入被包含的规则集，执行完毕后，规则引擎还会返回原来暂停的地方继续执行。这一过程将递归进行。URule Pro规则引擎可进行几乎所有类型的可视化的科学计算。江苏审批规则引擎调试

URULE PRO规则引擎权限控制：完整的权限控制功能。广东科学计算规则引擎在线体验

什么时候使用规则引擎？1、当问题对于正常的开发模式或编程方式而言很繁琐，可能问题并不复杂，但却没有一个比较简单优雅的方式来解决它。2、当问题过于复杂的时候，无法找出一个明确的算法来解决的时候。3、当问题的解决方案不断在发生变化的时候。4、允许让领域**（非技术人员）根据实际市场情况、业务场景自行解决的时候。就编程而言，如果你的代码里有很多的if else switch以及大量的策略存在，而且它的逻辑可能会经常修改（可能是修复bug调整，可能正常业务变动的调整）为了让大家更好的理解，这里举一个实际的业务场景：比如某大型超市举办万元现金抽奖活动，活动具体内容为，在7天内从客单价满99元的顾客中，抽出10位顾客作为中奖者。为了达到更好的活动效果，必须在活动第1天就有人中奖，活动的之后1天仍然有至少一个中奖名额，活动期间运营人员可以根据超市内的客流量来动态调整中奖概率（人越多的时候，有人中奖，活动效果将会呈指数级增长）。广东科学计算规则引擎在线体验

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