杭州复查规则测试用规则引擎教学

规则引擎一般具备了哪些优点？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。锐道URule Pro规则引擎中规则的多条件组合也是以图形方式展现。杭州复查规则测试用规则引擎教学

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。北京Windows规则引擎热部署方法配合教学视频两到三天即可完全掌握锐道URule Pro规则引擎中各种设计器的使用。

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。

规则引擎通常具备哪些好处？速度和可扩展性：Rete算法，Leaps算法及其后代提供了非常有效的方式来将规则模式与域对象数据进行匹配。当数据集变化很小时，这些规则特别有效，因为规则引擎可以记住过去的匹配项。具备良好的实战证明。知识集中：通过使用规则，您可以创建可执行的知识库（知识库）。这意味着，规则具有很高的可读性，因此它们也可以用作文档。工具整合：诸如Eclipse之类的工具（以及基于Web的用户界面）提供了编辑和管理规则以及获得即时反馈，验证和内容帮助的方法。还提供审计和调试工具。锐道URule Pro规则引擎中提供了交叉决策表（决策矩阵）等多种类型的业务规则设计工具。

URule Pro规则引擎当中提供了向导式规则集、决策表、脚本式规则集、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流八种类型的业务规则设计工具。向导式规则集：规则集也叫决策集，是由一系列单个普通规则以及循环规则构成的，规则集设计器采用全向导方式，通过鼠标点击就可以完成规则配置。脚本式规则集：如果使用URule Pro的是一名程序员，那么在编写规则的时候，可能会更倾向于使用脚本方式业定义业务规则。在URule Pro当中向导式规则集能实现的功能脚本式规则集全部可以实现，反之亦然。锐道URule Pro规则引擎以RETE算法为中心算法。深圳锐道规则引擎安装方法

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规则引擎的工作机制：规则引擎从队列管理器中依次接收信息元，然后依规则的定义顺序检查信息元所带规则集中的规则。规则引擎检查第1个规则并对其条件过滤器求值，如果值为假，所有与此规则相关的动作皆被忽略并继续执行下一条规则。如果第二条规则的过滤器值为真，所有与此规则相关的动作皆依定义顺序执行，执行完毕继续下一条规则。该信息元中的所有规则执行完毕后，信息元将被销毁，然后从队列管理器接收下一个信息元。在这个过程中并未考虑两个特殊动作：放弃动作和包含动作。放弃动作如果被执行，将会跳过其所在信息元中接下来的所有规则，并销毁所在信息元，规则引擎继续接收队列管理器中的下一个信息元。包含动作其实就是动作中包含其它现存规则集的动作。包含动作如果被执行，规则引擎将暂停并进入被包含的规则集，执行完毕后，规则引擎还会返回原来暂停的地方继续执行。这一过程将递归进行。杭州复查规则测试用规则引擎教学

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