四川科学计算规则引擎优势

在分布式计算模式下， 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统，但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中，而不是URule Pro Server上，所以称之为分布式计算模式。各个业务系统在运行业务规则时，会首先检查要运行规则对应的规则包在本地缓存中是否存在，如果存在则直接使用，不存在则通过配置的URule Pro Server地址向Server发出使用对应规则包的请求， URule Pro Server收到请求后会将指定的规则包序列化成JSON，通过HTTP协议传递给请求的业务系统。业务系统收到传递过来的规则包后，会首先对其进行反序列化，将JSON格式的规则包反序列化为Java对象并在本地缓存下来，然后再使用这个规则包进行业务规则的计算。URule Pro规则引擎系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。四川科学计算规则引擎优势

规则引擎一般具备哪些好处？声明式编程：规则引擎允许您说“该怎么做”，而不是“怎么做”。使用规则可以使表达困难问题的解决方案变得容易，因此可以验证这些解决方案。规则比代码容易阅读。规则系统能够解决非常非常棘手的问题，并解释了解决方案的产生方式以及沿途做出每个“决定”的原因。逻辑与数据分离：数据在域对象中，逻辑在规则中。这从根本上打破了数据和逻辑的耦合，这可能是优点还是缺点。但是解耦逻辑可以更容易维护。可以将逻辑全部组织在一个或多个非常不同的规则文件中，而不是将逻辑分布在许多域对象或控制器中。复查规则测试用规则引擎调试URule Pro规则引擎功能包括决策树等。

URULE PRO规则引擎中各功能介绍：1、脚本式规则：基于浏览器技术的脚本编辑器；完善的关键字及BOM信息提示；简单的DSL语法规范；脚本合法性的实时检测；语法错误提示；适合业务人员使用的中文关键字功能。2、决策表：基于浏览器技术的决策表设计器；通过鼠标点击配置决策表。3、交叉决策表：基于浏览器技术；通过鼠标点击完成通过鼠标点击完成。4、决策树：向导式规则树设计；节点的自动化布局。5、评分卡：专门为评分系统设计。6、复杂评分卡：可实现对多个对象的多个不同属性进行条件组合评分。

URule Pro规则引擎具有强大的功能：在URule Pro当中，提供规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流等八种类型的业务规则设计工具，从各个角度满足复杂业务规则设计的需要。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。在URule Pro规则引擎当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号。

规则引擎工作机制：Java规则引擎对提交给引擎的Java数据对象进行检索，根据这些对象的当前属性值和它们之间的关系，从加载到引擎的规则集中发现符合条件的规则，创建这些规则的执行实例。这些实例将在引擎接到执行指令时、依照某种优先序依次执行。一般来讲，Java规则引擎内部由下面几个部分构成：工作内存（Working Memory）即工作区，用于存放被引擎引用的数据对象整合；规则执行队列，用于存放被开启的规则执行实例;静态规则区，用于存放所有被加载的业务规则，这些规则将按照某种数据结构组织，当工作区中的数据发生改变后，引擎需要迅速根据工作区中的对象现状，调整规则执行队列中的规则执行实例。URule Pro规则引擎的特点为可实现对项目、文件、目录所有类型文件的读写权限控制。深圳复杂规则设计用规则引擎优势

URule Pro规则引擎功能包括决策流等。四川科学计算规则引擎优势

URule Pro规则引擎具有优良的性能：URule Pro后台采用纯Java实现，运行时借鉴Rete了算法的优势，再结合中式规则引擎的特点，自创了一套自己的规则模式匹配算法，这套算法可以从根本上保证规则运行的效率，实现大量复杂业务规则计算时的毫秒级响应。URule Pro规则引擎具有完善的版本控制机制：在URule Pro当中，无论是单个规则文件、或是用户调用的规则包，都提供了完善的版本控制机制。对于规则文件来说只要有需要，可以回退到任何一个历史版本； 对于给用户调用的规则包，可以在不同的历史版本之间灵活切换。四川科学计算规则引擎优势

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