Drools
规则引擎
这部分是黑马博学谷的学习视频。下面的笔记也是课堂上的笔记。
作者放在这里是为了方便观看，如有侵权，请联系删除。
注意：SpringBoot版本和Drools版本直接兼容。
Maven仓库：
Drools：https://mvnrepository.com/artifact/org.kie/kie-spring
SpringBoot： https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot
学习视频18年，用SpringBoot是2.0.x 对应的Drools用的7.6.x
公司项目于17年开始 SpringBoot 1.4.5 对应的Drools应该是7.0.x
1. 问题引出
用户需要输入个人信息，如下图所示：
[外链图片存储失败，源站可能有防盗链机制，建议保存图片直接上传(img-3gM6vCub-1642465258446)(…/media/pictures/Drools.assets/image-20200114163727767.png)]
从上图可以看出，用户输入的个人信息包括姓名、性别、年龄、教育背景、电话、公司、职位、月收入、房子、汽车、信用卡等。输入后，单击申请按钮提交。
用户提交申请后，需要在系统的服务端进行（是否有资格申请信用卡），只有通过合法性检查的用户才能成功申请信用卡（注：不同用户可能申请不同的信用卡金额）。
检查用户信息合法性的规则如下：
| 规则编号 | 名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | 检查学历和工资1 | 如果申请人既没有房子也没有车，学历低于大专以下，月薪低于5000，则不合格 |
| 2 | 检查学历和工资2 | 如果申请人既没有房子也没有车，同时受过大专或本科教育，月薪不足3000英镑，则不合格 |
| 3 | 检查学历和工资3 | 如果申请人既没有房子也没有车，学士学位以上，月薪小于2000，以前没有信用卡，那么就不通过 |
| 4 | 检查申请人现有信用卡数量 | 如果申请人现有信用卡数量超过10张，则不通过 |
检查用户信息的合法性后，还需要根据以下几点进行检查确定用户办理的信用卡金额：
| 规则编号 | 名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | 规则1 | 如果申请人有房有车，或者月收入超过2万，信用卡额度为1.5万 |
| 2 | 规则2 | 申请人没房没车，月收入1万~2万之间，信用卡额度为6万 |
| 3 | 规则3 | 如果申请人没有房没有车，月收入在1万以下，信用卡额度为3万 |
| 4 | 规则4 | 如果申请人有房子，没有车，没有房子，但有车，月收入在1万以下，信用卡额度为5万 |
| 5 | 规则5 | 如果申请人有房子，没有车，没有房子，但有车，月收入是1万~2万之间，信用卡额度为8万 |
思考：如何实现上述业务逻辑？
我们最容易想到的是使用分支判断(if else)例如，通过以下代码检查用户信息的合法性：
///这里是伪代码 ///检查用户信息的合法性，返回true表示检查通过，返回false表示检查失败 public boolean checkUser(User user){
///如果申请人既没有房也没有车，同时学历低于大专以下，月薪低于5000，则不合格 if(user.getHouse() == null && user.getcar() == null && user.getEducation().equals("大专以下") && user.getSalary < 5000){
return false;
}
//如果申请人既没房也没车，同时学历为大专或本科，并且月薪少于3000，那么不通过
else if(user.getHouse() == null
&& user.getcar() == null
&& user.getEducation().equals("大专或本科")
&& user.getSalary < 3000){
return false;
}
//如果申请人既没房也没车，同时学历为本科以上，并且月薪少于2000，同时之前没有信用卡的，那么不通过
else if(user.getHouse() == null
&& user.getcar() == null
&& user.getEducation().equals("本科以上")
&& user.getSalary < 2000
&& user.getHasCreditCard() == false){
return false;
}
//如果申请人现有的信用卡数量大于10，那么不通过
else if(user.getCreditCardCount() > 10){
return false;
}
return true;
}
如果用户信息合法性检查通过后，还需要通过如下代码确定用户所办信用卡的额度：
//此处为伪代码
//根据用户输入信息确定信用卡额度
public Integer determineCreditCardLimit(User user){
//如果申请人有房有车，或者月收入在20000以上，那么发放的信用卡额度为15000
if((user.getHouse() != null && user.getcar() != null)
|| user.getSalary() > 20000){
return 15000;
}
//如果申请人没房没车，并且月收入在10000到20000之间，那么发放的信用卡额度为6000
else if(user.getHouse() == null
&& user.getcar() == null
&& user.getSalary() > 10000
&& user.getSalary() < 20000){
return 6000;
}
//如果申请人没房没车，并且月收入在10000以下，那么发放的信用卡额度为3000
else if(user.getHouse() == null
&& user.getcar() == null
&& user.getSalary() < 10000){
return 3000;
}
//如果申请人有房没车或者没房但有车，并且月收入在10000以下，那么发放的信用卡额度为5000
else if((((user.getHouse() != null && user.getcar() == null) || (user.getHouse() == null && user.getcar() != null))
&& user.getSalary() < 10000){
return 5000;
}
//如果申请人有房没车或者没房但有车，并且月收入在10000到20000之间，那么发放的信用卡额度为8000
else if((((user.getHouse() != null && user.getcar() == null) || (user.getHouse() == null && user.getcar() != null))
&& (user.getSalary() > 10000 && user.getSalary() < 20000)){
return 8000;
}
}
通过上面的伪代码我们可以看到，我们的业务规则是通过Java代码的方式实现的。这种实现方式存在如下问题：
1、硬编码实现业务规则难以维护
2、硬编码实现业务规则难以应对变化
3、业务规则发生变化需要修改代码，重启服务后才能生效
那么面对上面的业务场景，还有什么好的实现方式吗？
答案是。
2. 规则引擎概述
2.1 什么是规则引擎
，全称为，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。
需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。
规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
上面的申请信用卡业务场景使用规则引擎后效果如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yIeqBUEK-1642465258449)(…/media/pictures/Drools.assets/4.png)]
系统中引入规则引擎后，业务规则不再以程序代码的形式驻留在系统中，取而代之的是处理规则的规则引擎，业务规则存储在规则库中，完全独立于程序。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。业务规则被加载到规则引擎中供应用系统调用。
2.2 使用规则引擎的优势
使用规则引擎的优势如下：
1、业务规则与系统代码分离，实现业务规则的集中管理
2、在不重启服务的情况下可随时对业务规则进行扩展和维护
3、可以动态修改业务规则，从而快速响应需求变更
4、规则引擎是相对独立的，只关心业务规则，使得业务分析人员也可以参与编辑、维护系统的业务规则
5、减少了硬编码业务规则的成本和风险
6、使用规则引擎提供的规则编辑工具，使复杂的业务规则实现变得的简单
2.3 规则引擎应用场景
对于一些存在比较复杂的业务规则并且业务规则会频繁变动的系统比较适合使用规则引擎，如下：
1、风险控制系统----风险贷款、风险评估
2、反欺诈项目----银行贷款、征信验证
3、决策平台系统----财务计算
4、促销平台系统----满减、打折、加价购
2.4 Drools介绍
drools是一款由JBoss组织提供的基于Java语言开发的开源规则引擎，可以将复杂且多变的业务规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件或特定的存储介质中(例如存放在数据库中)，使得业务规则的变更不需要修改项目代码、重启服务器就可以在线上环境立即生效。
drools官网地址：https://drools.org/
drools源码下载地址：https://github.com/kiegroup/drools
在项目中使用drools时，即可以单独使用也可以整合spring使用。如果单独使用只需要导入如下maven坐标即可：
<dependency>
<groupId>org.drools</groupId>
<artifactId>drools-compiler</artifactId>
<version>7.6.0.Final</version>
</dependency>
如果我们使用IDEA开发drools应用，IDEA中已经集成了drools插件。如果使用eclipse开发drools应用还需要单独安装drools插件。
drools API开发步骤如下：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hKVsBxqJ-1642465258451)(…/media/pictures/Drools.assets/5.png)]
3. Drools入门案例
本小节通过一个Drools入门案例来让大家初步了解Drools的使用方式、对Drools有一个整体概念。
3.1 业务场景说明
业务场景：消费者在图书商城购买图书，下单后需要在支付页面显示订单优惠后的价格。具体优惠规则如下：
| 规则编号 | 规则名称 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | 规则一 | 所购图书总价在100元以下的没有优惠 |
| 2 | 规则二 | 所购图书总价在100到200元的优惠20元 |
| 3 | 规则三 | 所购图书总价在200到300元的优惠50元 |
| 4 | 规则四 | 所购图书总价在300元以上的优惠100元 |
现在需要根据上面的规则计算优惠后的价格。
3.2 开发实现
第一步：创建maven工程drools_quickstart并导入drools相关maven坐标
<dependency>
<groupId>org.drools</groupId>
<artifactId>drools-compiler</artifactId>
<version>7.10.0.Final</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
第二步：根据drools要求创建resources/META-INF/kmodule.xml配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<kmodule xmlns="http://www.drools.org/xsd/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" default="true">
<!-- name:指定ksession名称，可以任意，但是需要唯一 default:指定当前session是否为默认 -->
<ksession name="ksession-rule" default="true"/>
</kbase>
</kmodule>
注意：上面配置文件的名称和位置都是固定写法，不能更改
第三步：创建实体类Order
package com.itheima.drools.entity;
/** * 订单 */
public class Order {
private Double originalPrice;//订单原始价格，即优惠前价格
private Double realPrice;//订单真实价格，即优惠后价格
public String toString() {
return "Order{" +
"originalPrice=" + originalPrice +
", realPrice=" + realPrice +
'}';
}
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;
}
}
第四步：创建规则文件resources/rules/bookDiscount.drl
//图书优惠规则
package book.discount
import com.itheima.drools.entity.Order
//规则一：所购图书总价在100元以下的没有优惠
rule "book_discount_1"
when
$order:Order(originalPrice < 100)
then
$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice());
System.out.println("成功匹配到规则一：所购图书总价在100元以下的没有优惠");
end
//规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元
rule "book_discount_2"
when
$order:Order(originalPrice < 200 && originalPrice >= 100)
then
$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 20);
System.out.println("成功匹配到规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元");
end
//规则三：所购图书总价在200到300元的优惠50元
rule "book_discount_3"
when
$order:Order(originalPrice <= 300 && originalPrice >= 200)
then
$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 50);
System.out.println("成功匹配到规则三：所购图书总价在200到300元的优惠50元");
end
//规则四：所购图书总价在300元以上的优惠100元
rule "book_discount_4"
when
$order:Order(originalPrice >= 300)
then
$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 100);
System.out.println("成功匹配到规则四：所购图书总价在300元以上的优惠100元");
end
第五步：编写单元测试
@Test
public void test1(){
KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
KieContainer kieClasspathContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();
//会话对象，用于和规则引擎交互
KieSession kieSession = kieClasspathContainer.newKieSession();
//构造订单对象，设置原始价格，由规则引擎根据优惠规则计算优惠后的价格
Order order = new Order();
order.setOriginalPrice(210D);
//将数据提供给规则引擎，规则引擎会根据提供的数据进行规则匹配
kieSession.insert(order);
//激活规则引擎，如果规则匹配成功则执行规则
kieSession.fireAllRules();
//关闭会话
kieSession.dispose();
System.out.println("优惠前原始价格：" + order.getOriginalPrice() +
"，优惠后价格：" + order.getRealPrice());
}
通过上面的入门案例我们可以发现，使用drools规则引擎主要工作就是编写规则文件，在规则文件中定义跟业务相关的业务规则，例如本案例定义的就是图书优惠规则。规则定义好后就需要调用drools提供的API将数据提供给规则引擎进行规则模式匹配，规则引擎会执行匹配成功的规则并将计算的结果返回给我们。
可能大家会有疑问，就是我们虽然没有在代码中编写规则的判断逻辑，但是我们还是在规则文件中编写了业务规则，这跟在代码中编写规则有什么本质的区别呢？
我们前面其实已经提到，使用规则引擎时业务规则可以做到动态管理。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。这样就可以做到在不重启服务的情况下调整业务规则。
3.3 小结
3.3.1 规则引擎构成
drools规则引擎由以下三部分构成：
- Working Memory（工作内存）
- Rule Base（规则库）
- Inference Engine（推理引擎）
其中Inference Engine（推理引擎）又包括：
- Pattern Matcher（匹配器） 具体匹配哪一个规则，由这个完成
- Agenda(议程)
- Execution Engine（执行引擎）
如下图所示：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-u0CKQRZt-1642465258452)(…/media/pictures/Drools.assets/8.png)]
3.3.2 相关概念说明
：工作内存，drools规则引擎会从Working Memory中获取数据并和规则文件中定义的规则进行模式匹配，所以我们开发的应用程序只需要将我们的数据插入到Working Memory中即可，例如本案例中我们调用kieSession.insert(order)就是将order对象插入到了工作内存中。
：事实，是指在drools 规则应用当中，将一个就是Fact对象，例如本案例中的Order对象就属于Fact对象。Fact对象是我们的应用和规则引擎进行数据交互的桥梁或通道。
：规则库，我们在规则文件中定义的规则都会被加载到规则库中。
：匹配器，将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，匹配成功的规则将被激活并放入Agenda中。
：议程，用于存放通过匹配器进行模式匹配后被激活的规则。
：执行引擎，执行Agenda中被激活的规则。
3.3.3 规则引擎执行过程
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Mi9HYlQc-1642465258453)(…/media/pictures/Drools.assets/10.png)]
3.3.4 KIE介绍
我们在操作Drools时经常使用的API以及它们之间的关系如下图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PDcP0GtA-1642465258454)(…/media/pictures/Drools.assets/9.png)]
通过上面的核心API可以发现，大部分类名都是以Kie开头。，即"知识就是一切"的缩写，是Jboss一系列项目的总称。如下图所示，Kie的主要模块有OptaPlanner、Drools、UberFire、jBPM。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JU1fjNFG-1642465258455)(…/media/pictures/Drools.assets/11.png)]
通过上图可以看到，Drools是整个KIE项目中的一个组件，Drools中还包括一个Drools-WB的模块，它是一个可视化的规则编辑器。
4. Drools基础语法
4.1 规则文件构成
在使用Drools时非常重要的一个工作就是编写规则文件，通常规则文件的后缀为.drl。
。在规则文件中编写具体的规则内容。
一套完整的规则文件内容构成如下：
| 关键字 | 描述 |
|---|---|
| package | 包名，只限于逻辑上的管理，同一个包名下的查询或者函数可以直接调用 |
| import | 用于导入类或者静态方法 |
| global | 全局变量 |
| function | 自定义函数 |
| query | 查询 |
| rule end | 规则体 |
Drools支持的规则文件，除了drl形式，还有Excel文件类型的。
4.2 规则体语法结构
规则体是规则文件内容中的重要组成部分，是进行业务规则判断、处理业务结果的部分。
规则体语法结构如下：
rule "ruleName"
attributes
when
LHS
then
RHS
end
：关键字，表示规则开始，参数为规则的唯一名称。
：规则属性，是rule与when之间的参数，为可选项。
：关键字，后面跟规则的条件部分。
(Left Hand Side)：是规则的条件部分的通用名称。它由零个或多个条件元素组成。。 （左手边）
：关键字，后面跟规则的结果部分。
(Right Hand Side)：是规则的后果或行动部分的通用名称。 （右手边）
：关键字，表示一个规则结束。
4.3 注释
在drl形式的规则文件中使用注释和Java类中使用注释一致，分为单行注释和多行注释。
单行注释用"//“进行标记，多行注释以”/“开始，以”/"结束。如下示例：
//规则rule1的注释，这是一个单行注释
rule "rule1"
when
then
System.out.println("rule1触发");
end
/* 规则rule2的注释， 这是一个多行注释 */
rule "rule2"
when
then
System.out.println("rule2触发");
end
4.4 Pattern模式匹配
前面我们已经知道了Drools中的匹配器可以将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，那么我们就需要在规则体的LHS部分定义规则并进行模式匹配。LHS部分由一个或者多个条件组成，条件又称为pattern。
其中绑定变量名可以省略，通常绑定变量名的命名一般建议以$开始。如果定义了绑定变量名，就可以在规则体的RHS部分使用此绑定变量名来操作相应的Fact对象。Field约束部分是需要返回true或者false的0个或多个表达式。
例如我们的入门案例中：
//规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元
rule "book_discount_2"
when
//Order为类型约束，originalPrice为属性约束
$order:Order(originalPrice < 200 && originalPrice >= 100)
then
$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 20);
System.out.println("成功匹配到规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元");
end
通过上面的例子我们可以知道，匹配的条件为：
1、工作内存中必须存在Order这种类型的Fact对象-----类型约束
2、Fact对象的originalPrice属性值必须小于200------属性约束
3、Fact对象的originalPrice属性值必须大于等于100------属性约束
以上条件必须同时满足当前规则才有可能被激活。
。例如上面的例子可以改为：
//规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元
rule "book_discount_2"
when
$order:Order($op:originalPrice < 200 && originalPrice >= 100)
then
System.out.println("$op=" + $op);
$order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 20);
System.out.println("成功匹配到规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元");
end
LHS部分还可以定义多个pattern，多个pattern之间可以使用and或者or进行连接，也可以不写，默认连接为and。
//规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元 rule "book_discount_2" when $order:Order($op:originalPrice < 200 && originalPrice >= 100) and $customer:Customer(age > 20 && gender=='male') then System.out.println("$op=" + $op); $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 20); System.out.println("成功匹配到规则二：所购图书总价在100到200元的优惠20元")