浙江URule Pro规则引擎功能

规则引擎使用场景有哪些？1、用于页面，流程，扩展点实现的选择；输出结果：实现的位置；2、编排无数的条件积木和行为积木，达到业务逻辑计算，券库存消减的目的；输出结果：商品重计算后的价格；3、通过订单，售后单，会员等信息编排和判断，达到多因子决策给出较佳答案的效果；输出结果：响应式回答/营销推荐，也或分步骤完成某类表单（售后申请，或工单提交）；4、过订单消息的触发，和商业化协议的元数据输入，形成结构化的计费记录；输出结果：计费凭证；通用的业务规则引擎，不和自己的业务藕合，提供一个通用的规则引擎是可行的。业务人员也可以轻松上手锐道URule Pro规则引擎开发业务规则。浙江URule Pro规则引擎功能

URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎，使用者通过浏览器打开URule Pro规则设计器来定义业务规则，完成后的业务规则文件会被存储在规则存储仓库中（在URule Pro当中规则存储仓库既可以是文件系统中的某个目录，当然也可以存储于数据库当中）。规则文件调用时引擎会从规则存储仓库里把指定的规则文件取出，再通过规则构建引擎对规则进行解析、编译，之后由规则执行引擎执行并返回结果。实际使用时，有三种使用URule Pro的方式，分别是嵌入式模式、分布式计算模式以及单独服务模式。上海Linux规则引擎热部署方法锐道URule Pro规则引擎中提供了决策树等多种类型的业务规则设计工具。

与人类的思维相对应，规则推理引擎存在两种推理方式：演绎推理（Forward-Chaining）和归纳推理（Backward-Chain-ing）。演绎法从一个初始的事实出发，不断地应用规则得出结论（或执行指定的动作）。而归纳法则是根据假设，不断地寻找符合假设的事实。Rete 算法是目前效率较高的 一个 For-ward-Chaining 推理算法，许多 Java 规则引擎都是基于 Rete 算法来进行推理计算的。其中心推理步骤如下：⑴ 将初始数据（fact）输入Working Memory。⑵ 使用 Pattern Matcher 比较规则库（rule base）中的规则（rule）和数据（fact）。⑶ 如果执行规则存在矛盾（conflict），即同时开启了多个规则，将矛盾的规则放入矛盾整合。⑷ 解决矛盾，将开启的规则按顺序放入Agenda。⑸ 使用执行引擎执行 Agenda 中的规则。重复步骤 2 至 5，直到执行完毕所有Agenda 中的规则。

URule Pro规则引擎规则更新介绍：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。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。

规则引擎具备了两个重要模块：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。锐道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。浙江URule Pro规则引擎功能

锐道URule Pro规则引擎具有规则库在线导入、导出，热部署的支持。浙江URule Pro规则引擎功能

规则引擎是根据一些算法执行规则的一系列软件系统。规则引擎整合了传入系统的Fact整合和规则整合，从而去触发一个或多个业务操作。规则通常以声明式的方式在业务代码中实现，我们可能以为它很少会被改变。但事实上，这些业务逻辑的判断条件经常会被改变。在拥有大量规则和Fact对象的业务系统中，可能会出现多个Fact输入都会导致同样的输出，这种情况我们通常称作规则矛盾。规则引擎可以采用不同的矛盾解决方案来确定矛盾规则的执行顺序。在规则引擎中，通常有两种执行方式：正向链接：这是一种基于“数据驱动”的形式，基于插入的Fact对象和Fact对象的更新，规则引擎利用可用的Fact推理规则来提取出更多的Fact对象，直到计算出较终目标，较终会有一个或多个规则被匹配，并计划执行。因此，规则引擎始于事实，始于结论。反向链接：这是一种基于“目标驱动”或推理形式，与正向链接相反。反向链条从规则引擎假设的结论开始，如果不能够直接满足这些假设，则搜索可满足假设的子目标。规则引擎会循环执行这一过程，直到证明结论或没有更多可证明的子目标为止。浙江URule Pro规则引擎功能

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