智能规则引擎调试

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（Discard Action）和包含动作（Include Action）。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。URule Pro规则引擎的特点为充分利用服务器CPU资源，缩短批处理时间。智能规则引擎调试

URule Pro规则引擎嵌入式模式：所谓的嵌入式，是指将URule Pro直接嵌入到我们的Java Web应用当中，作为应用的一部分运行。这种模式的好处是配置起来比较简单；而不好的地方在于因为将URule Pro直接嵌入到我们的应用当中，如果我们有多个涉及到规则引擎的应用， 那么每个应用都需要嵌入一个URule Pro模块，所以更多的时候我们使用的是单独服务模式。URule Pro规则引擎分布式计算模式：分布式计算模式是指将URule Pro部署为一个单独的Java Web应用，在这个应用里定义各个业务系统所需要业务规则，定义好后统一存储到一个规则存储仓库当中。 业务系统要使用规则时只需要指定URule Pro Server的地址即可通过HTTP协议取到目标规则包，然后解析并运行。低成本规则引擎如何操作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。

URULE PRO规则引擎功能有哪些？1、决策集：由一系列单个普通规则以及循环规则构成的，设计器采用图形化方式，通过鼠标点击就可以完成业务规则配置。2、决策表：以表格形式表现业务规则的工具， 通过全可视化、图形化的操作方式，通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。3、交叉决策表：又称决策矩阵，条件部分由纵向和横向两个维度决定，每个维度上都可以添加不限层级的限制条件， 从而可以实现更为复杂的业务规则。4、评分卡：使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件， 每个条件对应不同的分值，实现对目标对象的评分计算。5、决策树：以一种树形结构来表现规则、构建规则的工具，它可以更为形象的表现某些类型的业务规则。6、决策流：用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排，以一种清晰直观的方式运行一个大的复杂的业务规则。

URule Pro规则引擎交叉决策表（决策矩阵）：普通决策表是通过纵向一个维度的条件来实现规则的约束，而交叉决策表（决策矩阵）则是通过横向和纵向两个维度进行条件约束，两个维度交叉生的单元格就是实际业务规则生效的条件，因为这种样式有些类似于我们报表中的交叉表，所以称之为交叉决策表，也叫决策矩阵。可以看到，交叉决策表的特点使得其可以定义更为复杂的交叉类型的业务规则。URule Pro规则引擎决策树：之所以称之为决策树，是因为业务规则以树形方式展现。在URule Pro当中的决策树，是一棵平躺的树，设计成平躺的目的是为了可以展现树的更多内容，更好的利用显示空间。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。

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。URule Pro规则引擎系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。智能规则引擎调试

URule Pro规则引擎采用了基于浏览器的仿真测试机制。智能规则引擎调试

在使用规则引擎的时候，规则往往都是动态变化的，如何在生产系统动态的更新（增删改）规则也是比较重要的一点，因为实现的方式有很多种，但具体选择哪一种要根据实际的业务场景和架构设计进行权衡。规则引擎较中心的部分就是推理引擎，推理引擎的好坏决定了程序在大量的规则和事实进行模式匹配的效率，所以在使用的时候请务必了解推理引擎的匹配模式和匹配算法，目前常见匹配模式有前向链接和后向链接，匹配算法有Rete、Linear、Treat、Leaps。当有多个匹配结果时，规则引擎的矛盾解决策略将会决定规则执行的灵活性，所以规则引擎的矛盾解决策略是需要关注的一点。智能规则引擎调试

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