深圳复查规则测试用规则引擎优点

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，但是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规则引擎中提供了决策集等多种类型的业务规则设计工具。深圳复查规则测试用规则引擎优点

规则引擎解决方案浅析：业务配置-条件积木，以及应用的授权逻辑，都有非常多的规则管理，由于业务的变化大，需求迭代快，需要不断的嵌套规则，硬编码开发。基于业务需要，希望能建立规则引擎，将规则代码从业务中抽离出来，降低规则迭代成本，降低if else等的规则嵌套，增强代码的维护性和复用性。开发人员不用过多的关注逻辑判断，可以专注与逻辑处理。有很多规则，如校验是通过if else逻辑硬编码完成，商品目前支持电商、零售等业务部门，无非就是两种情况：一种是商品领域模型的变更，还有一种是规则的变更。可以说，支撑上层业务，业务规则占了需求的半边天。简易规则引擎注意事项锐道URule Pro规则引擎可以运行在Windows、Linux、Unix等类型的操作系统之上。

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）。

规则引擎的特点如下：使用规则引擎编写规则跟写业务代码或中间件代码有很大的不同，当然这些不同也是规则引擎的特点，使用规则引擎让你在编程的时候更关注于“什么时候，要做什么”（决策点的制定）。灵活规则矛盾管理机制可以让规则的执行更加多变且可控，以此可以解决非常复杂的问题，对规则执行的路径进行记录，可以让问题的解决方式具有可追溯性。规则引擎可以帮助你将逻辑和数据解耦，数据放入领域模型中，逻辑放入规则中（如果你的应用程序在使用规则引擎时并没有将逻辑和数据模型解耦，那么你可能就需要考虑下你的设计是否有问题）。规则引擎会将规则集中化到知识库，这将会使逻辑更加集中化。锐道URule Pro规则引擎采用了基于浏览器的仿真测试机制。

URule Pro规则引擎规则更新介绍：在分布式计算模式下规则包的更新有两种方式：一种是主动推送方式；一种为定时更新的方式。主动推送方式是指URule Pro Server在规则包更新后，会主动将更新后的规则包通过HTTP协议推送到配置好的各种业务系统应用的缓存当中，这样各个业务系统中的规则包就可以与Server中的规则包时刻保持一致， 但这种推送方式要求对应的各个业务系统应用必须是一个标准Java Web应用，否则这种推送无法实现，如果您的业务系统应用是一个Java应用，而非一个标准的Java Web应用，那么要更新规则包就不能采用这种推送方式，而需要使用定时更新的方式。锐道URule Pro规则引擎采用业内流行的纯浏览器编辑模式。广东Linux规则引擎如何操作

锐道URule Pro规则引擎中提供了决策集等多种类型的业务规则设计工具。深圳复查规则测试用规则引擎优点

URULE PRO规则引擎功能介绍如下：向导式规则：通过鼠标点击即可完成复杂业务规则定制，同时支持循环规则。脚本式规则：使用URULE中提供的DSL，定义中文、英文或中英文混合的规则脚本。决策表：以决策表形式定义特定复杂类型规则，通过鼠标点击即可完成条件或动作配置。交叉决策表：带有交叉结构的决策表，可从横向和纵向两个维度定义规则。决策树：以可视化、树形结构表现业务规则。决策树：以可视化、树形结构表现业务规则。复杂评分卡：可以对多对象多属性添加组合条件，从而实现更为复杂的评分功能。规则流：实现对若干复杂业务规则的编排执行。深圳复查规则测试用规则引擎优点

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