湖北分布式规则引擎调试方法

任何一个规则引擎都需要很好地解决规则的推理机制和规则条件匹配的效率问题。规则条件匹配的效率决定了引擎的性能，引擎需要迅速测试工作区中的数据对象，从加载的规则集中发现符合条件的规则，生成规则执行实例。当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会开启原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。URule Pro规则引擎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。湖北分布式规则引擎调试方法

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。四川Java规则引擎使用方法URule Pro规则引擎以RETE算法为中心算法。

URule Pro规则引擎规则更新：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。

使用规则引擎可以给系统带来如下优势：高灵活性：在规则保存在知识库中，可以在规则变动轻易做出修改。容易掌控：规则比过程代码更易于理解，因此可以有效地来弥补业务分析师和开发人员之间的沟通问题。降低复杂度：在程序中编写大量的判断条件，很可能是会造成一场噩梦。使用规则引擎却能够通过一致的表示形式，更好的处理日益复杂的业务逻辑。可重用性：规则集中管理，可提高业务的规则的可重用性。而且，传统的代码程序通常会添加不必要的变数，很然进行重复利用。需要留意的是，在业务规则没有太多变动，业务规则比较简单的情况下，是没有必要使用规则引擎的。URule Pro规则引擎的特点为可与项目中用户或角色快速关联。

规则引擎使用场景：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。URule Pro规则引擎是基于浏览器的可视化规则设计器。江苏复杂规则设计用规则引擎调试

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。湖北分布式规则引擎调试方法

规则引擎一般具备哪些优点？说明设施：规则系统能够记录规则引擎做出的决定以及做出决定的原因，从而有效地提供了“解释工具”。可理解的规则：通过创建对象模型以及（可选）为问题域建模的领域特定语言，您可以设置自己编写与自然语言非常接近的规则。以自己的语言表达自己的逻辑，可以让非技术领域的**容易理解，并且所有程序都经过检查，而技术知识则隐藏在常规代码中。在规则引擎中，利用规则语言将规则定义为 if-then 的形式，if 中定义了规则的条件，then 中定义了规则的结果。规则引擎会基于数据对这些规则进行计算，找出匹配的规则。这样，当规则需要修改时，无需进行代码级的修改，只需要修改对应的规则，可以有效减少代码的开发量和维护量。湖北分布式规则引擎调试方法

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