分布式规则引擎热部署方法

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规则引擎是一款国产智能风控决策引擎。分布式规则引擎热部署方法

URule Pro规则引擎具有强大的功能：在URule Pro当中，提供规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流等八种类型的业务规则设计工具，从各个角度满足复杂业务规则设计的需要。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。北京审计规则引擎调试方法URule Pro规则引擎功能包括决策表等。

规则引擎的优点：将业务规则、业务处理代码分离开来，复杂的业务规则不用硬编码到应用代码中，降低了系统、业务处理的复杂度。规则引擎只关心业务规则，相对单独，可以由业务分析人员来管理、维护，开发人员无需陷入到复杂业务规则的理解、实现中，分工合作、专人专事有效提升效率。业务规则变更时无需修改业务处理代码，直接修改知识库中的业务规则即可，减少了硬编码业务规则带来的维护、扩展成本，可以快速实现需求。将业务规则单独保存在知识库中，便于统一管理、维护，不重启业务服务就可以对业务规则进行扩展、修改，十分方便。说明：更新规则时不需要重启业务服务|应用，但需要重启规则引擎或者使用事件通知、下发之类的机制让规则引擎重新加载修改过的规则。

URule Pro规则引擎单独服务模式：单独服务模式是规则引擎的传统运行模式，那就是把规则的调用以一个Restful服务的形式对外提供，客户端可以是Java、C#、C++或Javascript，客户端只需要把标准的JSON格式的输入数据提交给规则服务器，服务器调用规则计算完成后会以JSON格式作为响应返回。Restful服务支持安全验证， 提供完善的调用测试页面，同时对于输入数据，还支持复杂的JSON数据嵌套，以较大限度满足复杂业务需求；对于大批量并发调用，URule Pro提供完整的集群支持。URule Pro应该是目前市面上独特一款能进行可视化科学计算的规则引擎。

URULE PRO规则引擎中决策流功能介绍：提供基于浏览器技术的决策流设计器；在浏览器中通过鼠标拖曳完成决策流设计；提供可与单元个规则文件、决策表文件或规则包直接绑定的流程节点，以快速实现规则编排；提供流程中常用的路由判断、串行、并行、脚本执行及Java方法执行等各种类型的流程节点，较大限度满足各种复杂业务规则的编排。URULE PRO规则引擎两种规则包更新方式：非Web客户端采用定时扫描服务端是否有规则包更新方式来获取服务端规则包；Web客户端采用服务端推送方式，时刻与服务端规则包保持一致。URule Pro规则引擎功能包括交叉决策表等。四川审批规则引擎教学

URule Pro规则引擎中提供了决策表等多种类型的业务规则设计工具。分布式规则引擎热部署方法

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。分布式规则引擎热部署方法

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