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2024-08-14 14:07:15   0  举报

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AI智能生成

规则引擎drools

规则引擎

drools

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作者其他创作

大纲/内容

是什么

推理引擎发展而来

嵌入在应用程序中的组件

将业务决策从应用程序代码中分离出来

预定义的语义模块编写业务决策

三步：接受数据输入，解释业务规则，业务决策

why/优点

复杂问题

简化问题

决策树

解耦

业务逻辑和代码分离

组件化管理

高灵活性缩短开发到上线周期, 热更新业务逻辑

高效算法

业务知识集中化

哪些地方使用

复杂的业务逻辑

发现痛点 if/else

经常变化的业务逻辑

奇怪的业务逻辑

灵活的不确定的规则<br>

规则变更期望脱离于开发人员，节假日规则

规则引擎不是为了处理工作流或执行过程，他们有工作流引擎或过程管理工具来处理

缺点

不是一个简单的技术，增加产品、技术学习成本

笨重与复杂

并不能依赖规则热更新满足所有业务判定场景

代码结构解耦，但结构更多样复杂

学习规则语言，建立规则模型，考虑规则的冲突、优先级等

实现方式

脚本引擎

前期改动小，后期维护难度增大

业务流程引擎BPM

门槛太高，改动太大

开源产品

规则引擎

Drools

生态最全最长久

老/笨重

EasyRules

停止维护

LiteFlow

把原来的大逻辑改拆成一个个的小逻辑

脚本语言

groovy

通用的脚本语言

groovy比qlExpress更兼容java语法

qlExpress比groovy更强调功能扩展

qlExpress和groovy性能相当

qlExpress

阿里电商脚本语言

收费产品

urules

场景

理赔自动化

消息中心

商城规则

风控模型配置

toB<br>

toC

自实现方案

待定参考网上方案

step 1

引入规则引擎概念设计系统架构

在各系统中查找痛点使用规则脚本语言

2023年底

step 2

引入或自研规则引擎，团队内运营使用

包含规则引擎UI维护，执行，接入等

...

step 3

开放业务人员在管理界面上维护业务规则<br>

...

step 4

...

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