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规则引擎基本参数
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规则引擎企业商机

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。URULE PRO规则引擎是一款基于Java的规则引擎。湖北复查规则测试用规则引擎优点

URule Pro规则引擎应用介绍:脚本式规则集编辑器是一个基于浏览器技术的脚本编辑器、提供了完善的关键字及BOM信息提示、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等功能。在脚本式规则编辑器里,既可以定义英文关键字脚本式规则,也可以定义中文关键字的脚本式规则,还可以定义中英文混合关键字的脚本式规则。决策表:与普通的规则集(决策集)相比,决策表是通过一个二维表的方式来定义一批规则,在URule Pro当中,一张决策表分为左右两部分,左边部分是条件部分,右边部分为条件满足后的动作部分,同样,决策表设计器也是基于浏览器支持构建,通过鼠标点击就可以完成整个决策表的定义。分布式规则引擎如何使用URule Pro规则引擎是一款国产智能风控决策引擎。

使用规则引擎的注意事项有哪些?在不同的架构设计中,对规则引擎的使用是不同的,在单一应用架构中,你需要把规则嵌入到应用中,在大型的分布式应用场景中,你也可以将规则引擎当作一个公共服务存在,但此时对规则服务的设计将便会变得更加苛刻,特别是在将逻辑和数据方面需要彻底解耦,否则任何服务的业务数据的变动都将会对规则服务产生影响,这种影响是不必要的而且可能会让规则服务丧失可维护性并失去控制。在设计之初除了规则和数据的解耦之外,规则与规则之间耦合关系也需要关注,因为规则之间的强耦合会导致应用越来越难维护但这里并不是说规则之间的弱耦合或解耦和就是好的,强耦合是不好的,适度设计)。ps:规则之间的强耦合就是一个规则的触发肯定会导致另外一个规则触发。

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规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具,全部基于浏览器实现。

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。在URule Pro规则引擎中通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义。杭州Java规则引擎热部署方法

URule Pro规则引擎以RETE算法为中心算法。湖北复查规则测试用规则引擎优点

URULE PRO规则引擎仿真测试功能介绍:基于浏览器;对打包后的规则及规则流测试;通过Excel实现数据的批量测试;基于场景,可定义场景关注的输入、输出数据;针对输出数据可设置预期值,实现与规则运行结果的比较;测试完成会输出完整测试报告。URULE PRO规则引擎版本控制:所有规则文件都支持版本控制,可回溯到任意版本;每次发布规则包都会保存为版本,可在运行时在任意版本间切换。URULE PRO规则引擎Java类动态部署支持:支持Spring Bean及Java类的热部署功能;通过浏览器添加Jar包及Spring配置文件;通过流程器点击部署按钮即可实现Jar包及Spring配置文件的动态热加载;动态热加载Spring配置文件及Jar包支持客户端服务器模式。湖北复查规则测试用规则引擎优点

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