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背景

笔者最近在研究、使用Java规则引擎Drools，主要工作分两部分：1. Java EE环境下的Drools、Workbench的使用；2. Drools android环境的移植工作，本篇博客主要也是按照这两部分内容分别介绍的。

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一、Drools基本概念

1.1 规则引擎

Drools是Java规则引擎，关于规则引擎的定义，笔者从百度百科摘录了如下定义

规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。

从规则的定义可知，一个完整的规则引擎应该包含：

1. 规则定义
2. 规则解析
3. 决策执行

笔者调研过各种java规则引擎，大多数轻量级规则引擎包含上述的两种及全部。各类引擎也都是在一种或者多种领域个性化，扩充能力。

图1 规则引擎引入前后架构对比

1.2 Drools简介

Drools的定义，笔者也从百度百科摘录了定义，结果如下

Drools（JBoss Rules ）具有一个易于访问企业策略、易于调整以及易于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。

Drools有如下特点：

1. 完全开源现在仍在持续更新；
2. 基于Charles Forgy的RETE算法的规则引擎的实现；
3. 使用XML的、 节点表达If–Then句式，而里面可以嵌入上述语言的代码作为判断语句和执行语句。

图2 引擎框架简图

二、Drools基本用法

2.1 规则文件

下面是一个标准的drl文件

// 图书优惠规则
package book.discount
import com.saic.entity.Order
import com.saic.entity.Constantfunction void hello(int price){System.out.println(("cost down "+price));
}
declare Constant endquery "origin price larger than 100"$order : Order( originalPrice > 100 )
end// 规则一：所购图书总价在100元以下的没有优惠
rule RULE_1when$order: Order(originalPrice < 100) // 匹配模式，到规则引擎中（工作内存）查找Order对象，命名为$orderor $order: Order(realPrice >= 500)then$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice());System.out.println("成功匹配到规则一，所购图书总价在100元以下无优惠");
end

从一个标准文件，可以看出：

1. 一个规则文件包含：包名、引用、自定义函数、查询、对象申明、规则体等；
2. 一个规则体包含规则名、LHS、RHS;
3. 绑定变量名：[绑定变量名：Object(Field 约束)];
4. 规则文件与Java可以实现双向调用;
5. 有一点需要注意的是，运算符(+、-、*、/、%)与java优先级相同.
   drl文件引用的Java文件如下：

package com.saic.entity;public class Order {private Double originalPrice; // 订单原始价格，即优惠前的价格private Double realPrice; // 订单真实价格，即优惠后的价格public Double getOriginalPrice() {return originalPrice;}public void setOriginalPrice(Double originalPrice) {this.originalPrice = originalPrice;}public Double getRealPrice() {return realPrice;}public void setRealPrice(Double realPrice) {this.realPrice = realPrice;}
}

2.2 配置文件

规则文件创建完成以后，需要配置xml文件方便引擎去识别、加载规则到内存中。对于初学者一般使用kmodule.xml配置引擎信息。Drools还支持一些高阶配置比如change-set。下面内容为一个kmodel.xml配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kmodule xmlns="http://jboss.org/kie/6.0.0/kmodule"><!--name:指定kbase的名称，可以任意，但是需要唯一packages:指定规则文件的目录，需要根据实际情况填写，否则无法加载到规则文件default:指定当前kbase是否为默认--><kbase name="myKbase1" packages="rules"><!--name:指定ksession的名称，可以任意，但需要唯一default:指定当前session是否为默认--><ksession name="ksession-rule" default="true"/></kbase>
</kmodule>

1. kmodule.xml文件存放在src/main/resources/META-INFO文件夹下。一个kmodule.xml配置中可包含多个KieBase，每一个KieBase都有name属性，可以取任意字符串，但不能重名；
2. KieBase有一个packages属性，其内容指向src/main/resources目录下文件夹的名称，规则引擎会根据packages定义的内容查找规则文件(文件夹下有子文件夹不会被加载);
3. 每一个KieSession都有一个名称，名称可以是任意字符串，但不能重复。

2.3 数据驱动

规则创建完毕，规则被装载入内存后，需要数据驱动整个引擎工作，这个数据Drools命名为Fact。规则运算时需要用到应用系统中的数据，将这些对象设置到Fact对象中，然后将其插入Working Memory中，一个Fact通常是一个具有getter方法和setter方法的POJO对象，通过getter方法和setter方法可以方便的对Fact对象进行操作，所以可以通俗的把Fact对象理解为规则与应用系统数据交互的桥梁或者通道。下面事例代码描述了如何操作Fact对象，引擎匹配规则。

public class AccountTest {@Testpublic void testAccount() {KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();// 获取Kie容器对象（默认容器对象KieContainer kieContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();// 从Kie容器对象中获取会话对象（默认session对象KieSession kieSession = kieContainer.newKieSession();Account account = new Account();account.setBalance(88);kieSession.insert(account);int count = kieSession.fireAllRules();System.out.println("总共执行了" + count + "条规则");kieSession.dispose();}
}

三、Drools进阶用法

3.1 DSL语言

Drools领域语言又称作自然语言，它是业务人员通过dslr文件编写的规则文件，通过文字描述来实现业务规则。DSL是Drools提供的一种可通过非正规的规则语法编写的规则文件，使用DSL领域语言时，需要创建.dsl和.dslr两个文件，核心是*.dsl文件。
DSL机制是允许定制conditional expressions(条件表达式LHS)和consequence actions(结果值RHS)，也可以替换全局变量。使用DSL功能可以分成下面四步：

1. 创建规则文件PersonDSL.dsl，代码如下：

[when] There is a person = $p:Person()
[when] - id greater than {id:\d*} = id > {id}
[then] 学校将张三安排到"{className}"=$p.setClassName("{className}");
[then] print = System.out.println("You are beautiful!");

2. 创建规则文件isDSL.dslr,代码如下：

package rulesTwo;
import com.saic.entity.Person;
expander personDSL.dsl
rule 'test-dsl'whenThere is a person- id greater than 10then学校将张三安排到"3 grade"print
end

3. 配置kmodule.xml,如下我们的规则文件放在src/main/resources/rulesTwo目录下，我们packages配置为rulesTwo。

<kmodule xmlns="http://jboss.org/kie/6.0.0/kmodule"><!--name:指定kbase的名称，可以任意，但是需要唯一packages:指定规则文件的目录，需要根据实际情况填写，否则无法加载到规则文件default:指定当前kbase是否为默认--><kbase name="dsl" packages="rulesTwo"><ksession name="isDSL"/></kbase>
</kmodule>

4. Fact更新，规则匹配代码类似于2.3章节，这里暂不做赘述。

3.2 其他

Drools还有另外一些高级用法：决策表、规则模版、规则流等，受限于篇幅这里暂不做介绍，感兴趣的读者可以自行翻阅相关文档了解。

四、Workbench

Workbench是KIE组件中的元素，也称为KIE-WEB,是Drools-WB与JBPM-WB的集合体，是一个WEB-IDE，是一个可视化的规则编辑器。Workbench功能十分强大，不仅提供一系规则编辑器，还可以编辑JavaBean。

1. workbench部署：
   Workbench是一个war包，可以部署在tomcat和wildfly中。笔者本地部署的workbench版本为kie-drools-wb-6.5.0.Final，经多轮测试发现该war包只有在tomcat8以下的版本才能正常部署。
   

图3 登录账号后主页面

2. 编辑
   第一步：创建一个新的空间及项目
   创建WorkbenchJava工程与项目如图4所示。
   

图4 创建工程与项目

第二步：创建一个Person数据对象和一个决策树

图5 决策树与数据对象在workbeanch中的显示 图6描述的是在workbench编辑页面创建Person数据对象，图7描述的是在workbench编辑页面创建javaTree向导决策树。图5为工程列表界面。

图6：创建Person对象

图7：创建决策树

3. Workbeanch部署
   点击Build & Deploy按钮将工程编辑成jar包，部署在本地maven仓库。图8描述的是workbench项目部署功能。
   

图8：Workbeanch部署

4. 动态加载
   workbench部署以后，我们的客户端可以调用Drools的KieScanner的依赖包动态更新规则库，事例代码如下所示：

public class TestWorkbench {@Testpublic void testWorkbench() {KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();ReleaseId releaseId = kieServices.newReleaseId("com.WorkbenchJava", "Workbench4Java", "1.0.0");KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer(releaseId);KieScanner kieScanner = kieServices.newKieScanner(kieContainer);kieScanner.start(1000L);while (true) {try {KieSession kieSession = kieContainer.newKieSession();Person person = new Person();person.setAge(30);person.setName("张三");kieSession.insert(person);int count = kieSession.fireAllRules();System.out.println("Java调用workbench，自动扫描共执行了" + count + " 条规则");System.out.println("解决后的结果为： "+ person.getClassName());Thread.sleep(1000L);} catch (Exception ex) {ex.printStackTrace();}}}
}

五、android端集成

Drools为Java EE项目，主要运行在服务器。笔者为android开发，尝试在android端集成Drools相关功能。
笔者的开发的软件环境为：

1. android 9.0
2. Drools版本 5.2

笔者在android上实现了android的集成，亲测可以实现规则文件的热更新。

六、类比其他Java规则引擎

市面上的Java规则引擎很多，笔者将他们分成两类，重量级和轻量级两类。重量级规则引擎功能完备，依赖较多，轻量级依赖少包的体积小。下面罗列了几个规则引擎及其优点，具体使用哪种引擎需要根据自己的业务需求决定。
1)重量级:

1. Ilog JRules ：最知名商业规则管理系统
2. Drools：开源，最活跃
3. Visual Rules：最早国内商业规则管理系统

2)轻量级：

1. Aviator:
   专用脚本语言AviatorScript
   asm模式与解释器模式
2. Easy rule:
   支持Java和yml两种方式调用
   支持注解
   支持规则组合
3. QLExpress:
   支持表达式缓存，性能优秀
   安全可控

七、应用场景与展望

规则引擎应用广泛，之前主要应用在在服务端设备。随着移动互联时代的到来，越来越多的移动设备也是用了规则引擎，使用方式笔者认为大体分为三类：

1. 自研规则引擎，比如语音DM；
2. 完全使用开源规则引擎，例android集成Drools，Drools功能完善，但是比较重，学习成本高，灵活度有所欠缺；
3. 使用规则引擎部分功能，高合汽车场景引擎采用QLExpress做规则判断，其余功能自研，这类方案自由度大一些。

随着智能座舱概念成为主流，越来越多的车载应用需要支持动态配置，规则引擎的引用也是越来越多，使用者需要根据业务需求选择合适的规则引擎。