四川可扩展性决策引擎原理

URule Pro决策引擎概述：URule Pro决策引擎可采用的两种运行模式：一种是客户端服务器模式；另一种是嵌入式模式。客户端服务器模式是指规则的设计、定义以及编译都在服务器上，而客户端只是负责从服务器上获取编译好的规则包运行，所以对于客户端来说即可以是标准的Java Web应用，也可以是非Web的Java应用，但对于服务器来说则必须是一个标准的Java Web应用。嵌入式模式是指规则的设计、定义、编译以及实际规则包的运行都发生在当前运行环境中，所以嵌入式应用必须是一个标准的Java Web应用。URule Pro决策引擎条件右边值与条件左边值类似。四川可扩展性决策引擎原理

在URule Pro决策引擎中，无论是普通规则，还是循环规则，属性定义部分都是一样的，而且与向导式规则中普通规则和循环规则保持一致。如果不记得属性有哪些可以通过ALT+"/"键打开代码提示，选择需要的属性即可，多个属性之间可以用空格或","号分隔，具体属性中英文名及描述见规则属性部分介绍。属性赋值通过”=“实现，多个属性之间需要添加空格或回车，对于String类型的属性值需要添加双引号包裹，日期类型要采用“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式来定义，布尔类型则直接输入true或false。山东Unix决策引擎功能决策树又称为规则树，是URule Pro决策引擎中提供的一种构建规则的方式。

URule Pro决策引擎聚合节点：聚合节点就是用来聚合由分支节点拆分出来的多个子的规则流的，所以有聚合节点，就一定要有分支节点，但有分支节点却不一定需要聚合节点（但如果设置了参数，或配置了分支节点的“启用多线程”属性值为“是”时，分支节点就启用了多线程执行功能，这样分支节点下一定需要一个聚合节点，否则会出现错误），对于URule Pro的决策流来说，拆分出子的决策流后是否有聚合节点是可选的，但聚合节点的出现则一定要有分支节点来配合，否则聚合节点就没有意义了。

目前在URule Pro决策引擎当中支持的动作类型有三种，分别是：打印内容到控制台、变量赋值以及执行方法或函数，所谓的”打印内容到控制台“其实就是将我们需要的信息打印输出到java 控制台，对于内容可以是一个普通的输入值，也可以是一些复杂的值类型或它们的加、减、乘、除组合，及添加括号定义算术运行优先级；变量赋值也就是给当前导入的变量库或参数库的值进行赋值，值类型可以是一个普通的输入值，也可以是一些复杂的值类型或它们的加、减、乘、除组合，及添加括号定义算术运行优先级；之后一种类型的动作是执行方法或函数，要选择执行的方法或函数，前提是我们必须方法所在的动作库文件导入到当前规则文件当中，否则就看不到要执行的方法，一旦选择执行方法后，如果当前方法当中包含参数，那么我们也需要选择相应的值为参数赋值，同样参数的值可以是一个普通的输入值，也可以是一些复杂的值类型或它们的加、减、乘、除组合。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。

URule Pro决策引擎动作库文件介绍：动作库文件的作用是对配置在spring中的bean方法进行映射，使得我们可以直接在规则当中调用这些方法。同样在项目的“库”节点下创建一个动作库文件，可以看到动作库文件内容有三列，分别是动作名称,bean的id定义列，方法名定义列，以及方法对应的参数定义列。在动作库定义的时候需要注意，如果我们规则运行方式采用的是客户端服务器模式，那么必须要保证调用知识包的客户端Spring环境里有这个Bean，且Bean的Id要与动作库定义时的Id保证一至，否则调用会出现错误。点击URule Pro决策引擎知识包工具栏上的“快速测试”按钮就可以对当前知识进行测试。广东微服务决策引擎调试

URule Pro决策引擎提供了支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。四川可扩展性决策引擎原理

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