基于Drools的领域专用语言应用研究

使用规则引擎可以通过降低实现复杂业务逻辑的组件的复杂性，降低应用程序的维护和可扩展性成本。

本文展示了如何使用Drools规则引擎让Java™ 应用程序更适应变化。

Drools的一个好处是具有允许将Java 代码直接嵌入规则文件中的附加语法。

要求施加在当今软件产品上的大多数复杂性是行为和功能方面的，从而导致组件实现具有复杂的业务逻辑。

实现J2EE 或J2SE 应用程序中业务逻辑最常见的方法是编写Ja va 代码来实现需求文档的规则和逻辑。

在大多数情况下，该代码的错综复杂性使得维护和更新应用程序的业务逻辑成为一项令人畏惧的任务，甚至对于经验丰富的开发人员来说也是如此。

任何更改，不管多么简单，仍然会产生重编译和重部署成本。

规则引擎试图解决（或者至少降低）应用程序业务逻辑的开发和维护中固有的问题和困难。

可以将规则引擎看作实现复杂业务逻辑的框架。

大多数规则引擎允许您使用声明性编程来表达对于某些给定信息或知识有效的结果。

您可以专注于已知为真的事实及其结果，也就是应用程序的业务逻辑。

有多个规则引擎可供使用，其中包括商业和开放源码选择。

商业规则引擎通常允许使用专用的类似英语的语言来表达规则。

其他规则引擎允许使用脚本语言（比如Groovy 或Python）编写规则。

本文为您介绍Drools引擎，并使用示例程序帮助您理解如何使用Drools作为Java 应用程序中业务逻辑层的一部分。

引擎，使用Rete 算法（参阅参考资料）对所编写的规则求值。

Drools允许使用声明方式表达业务逻辑。

可以使用Java/XML 语法编写规则，这对于入门Drools十分有用，因为您可以将Java 代码直接嵌入规则文件中。

还可以使用Groovy/XML 语法或Python/XML 语法在Drools中编写规则。

Drools还具有其他优点：∙非常活跃的社区∙易用∙快速的执行速度∙在Java 开发人员中流行∙JSR 94 兼容（JSR 94 是Java Rule Engine API）（参阅参考资料）∙免费因此，您应该熟悉使用Eclipse IDE 开发Java 代码。

02
12.2将事 实数据定义 为事件
03
12.3事件 相关的元数 据注解
04
12.4事件 处理模式
06
12.6事件 的时间运算 符
05
12.5事实 属性更改的 评估策略与 侦听
01
12.7会话 时钟
02
12.8事件 流和入口点
03
12.9滑动 窗口
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12.10事件 的内存管理
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12.12本章 小结
05
12.11实战： 行情提醒
12.4.1云模式 12.4.2流模式 12.4.3反向匹配
12.6.1 before和after 12.6.2 coincides 12.6.3 during和includes 12.6.4 finishes和finished by 12.6.5 meets和met by 12.6.6 overlaps和overlapped by 12.6.7 starts和started by
ห้องสมุดไป่ตู้
9.1.1创建规则模板 9.1.2定义数据表
9.3.1功能说明 9.3.2规则实现 9.3.3验证规则 9.3.4 DSL规则实现 9.3.5验证DSL规则
10.1向导式规则表
10.2电子表格规则 表
10.3实战：电脑推 荐
10.4本章小结
10.1.1创建向导式规则表 10.1.2导入数据对象类型 10.1.3添加模式匹配事实 10.1.4添加约束 10.1.5添加更新动作 10.1.6添加插入动作 10.1.7选择展开列 10.1.8添加规则表数据
10.3.1功能说明 10.3.2规则实现 10.3.3验证规则 10.3.4转换为电子表格规则表

规则引擎-drools使⽤讲解（简单版）-Javadrools规则引擎现状：1. 运维同学（各种同学）通过后台管理界⾯直接配置相关规则，这⾥是通过输⼊框、下拉框等完成输⼊的，⾮常简单；2. 规则配置完毕后，前端请求后端，此时服务端根据参数（即规则）⽣成drl规则⽂件；3. ⽤户侧有相关请求到达时，服务端加载规则⽂件（可能是多个，⼀般⼀个⼴告、活动对应⼀个规则⽂件），并通过引擎去检查当前⽤户各种状态是否满⾜规则⽂件；4. 将所有满⾜的规则⽂件对应的⼴告、活动进⾏下发，同时更新⽤户数据；5. 完成整个drools相关流程；关于drools是⼀款标准、效率⾼、速度快的开源规则引擎，基于ReteOO算法，⽬前主要应⽤场景在⼴告、活动下发等领域⾮常多，⽐如APP的活动下发，通常都是有很多条件限制的，且各种活动层出不穷，⽆法代码穷举，⽽如果每次为了⼀个活动重新发版上线，显然是不合理的，因此通过drools将活动中变的部分抽象为⼀个个单独的规则⽂件，来屏蔽这部分的变化，使得系统不需要从代码层⾯做出改变，当然了为了更加极致的抽象，通常还需要对规则中的⼀些可配条件（⼤于、⼩于、等于、范围、次数等）也提取到数据库中，这样在现有规则不满⾜要求时，可以直接通过更改数据库的对应规则表来完善，同样不需要改代码；我们当时的需求主要就是⼴告、活动下发规则⽐较多，⼴告也是各式各样，因此去调研了drools，对drools也没有过多的挖掘其更多特性，因此还需要⼤家的指点；drools简单使⽤服务端项⽬中使⽤drools的⼏个基本步骤；step 1 -- 添加相关依赖到maven pom.xml<dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-core</artifactId><version>6.4.0.Final</version></dependency><dependency><groupId>org.drools</groupId><artifactId>drools-compiler</artifactId><version>6.4.0.Final</version></dependency>step 2 -- 创建实体类加载规则⽂件public class CarIllegalRules extends BaseRules{public static void main(String[] args) {try {KieServices ks = KieServices.Factory.get();KieContainer kContainer = ks.getKieClasspathContainer();KieSession ksession = kContainer.newKieSession("ksession-rules");CarIllegalRules carIllegalRules = new CarIllegalRules(10,500,10);ksession.insert(carIllegalRules);ksession.fireAllRules();System.out.println(carIllegalRules.isCan_push()+"，"+carIllegalRules.getContent());} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}private int illegal_count;private int illegal_money;private int illegal_points;public CarIllegalRules(int illegal_count, int illegal_money, int illegal_points) {super();this.illegal_count = illegal_count;this.illegal_money = illegal_money;this.illegal_points = illegal_points;this.param_value = "illegal_count,illegal_money,illegal_points";}@Overridepublic String toString() {return "CarIllegalRules [illegal_count=" + illegal_count + ", illegal_money=" + illegal_money+ ", illegal_points=" + illegal_points + ", can_push=" + can_push + ", content=" + content + ", tts="+ tts + "]";}public int getIllegal_count() {return illegal_count;}public void setIllegal_count(int illegal_count) {this.illegal_count = illegal_count;}public int getIllegal_money() {return illegal_money;}public void setIllegal_money(int illegal_money) {this.illegal_money = illegal_money;}public int getIllegal_points() {return illegal_points;}public void setIllegal_points(int illegal_points) {this.illegal_points = illegal_points;}}PS:main函数是⽤来测试这个类的；step 3 -- 创建DSLUtils类去执⾏相应规则public class DSLUtil {public static void fireRules(File file, Object rules) {try {KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();KieFileSystem kfs = kieServices.newKieFileSystem();Resource resource = kieServices.getResources().newFileSystemResource(file);fire(rules, kieServices, kfs, resource);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public static void fireRules(String urlStr, Object rules) {try {KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();KieFileSystem kfs = kieServices.newKieFileSystem();Resource resource = kieServices.getResources().newFileSystemResource(FileUtil.getFileFromUrl(urlStr));fire(rules, kieServices, kfs, resource);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}private static void fire(Object commonRules, KieServices kieServices, KieFileSystem kfs, Resource resource)throws Exception {resource.setResourceType(ResourceType.DRL);kfs.write(resource);KieBuilder kieBuilder = kieServices.newKieBuilder(kfs).buildAll();if (kieBuilder.getResults().getMessages(Message.Level.ERROR).size() > 0) {throw new Exception();}KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer(kieServices.getRepository().getDefaultReleaseId());KieBase kBase = kieContainer.getKieBase();KieSession ksession = kBase.newKieSession();ksession.insert(commonRules);ksession.fireAllRules();}}step 4 -- 创建⼀个类去⽣成规则⽂件⽐如⽣成 music.drl 的⾳乐规则⽂件，这⼀步是可选的，区别在于规则⽂件的⽣成是代码⽣成，还是⼈⼯⽣成，我们的项⽬中是运维同学在后台管理界⾯通过⼀些图形化输⼊框输⼊⼀些指定参数，⽽⽣成规则⽂件是服务端代码⽣成的，因此有了这部分，⽐较实⽤，⼀⽅⾯可以降低⽣成规则⽂件的门槛，任何⼈都可以做，另⼀⽅⾯也避免了⼈⼯出错的可能；public class ActivityUtil {/*** rule template string*/private static String template ="package com.aispeech.dsl\r\n\r\n" +"import {entity_package_path};\r\n\r\n" +"import {entity_package_path}.*;\r\n\r\n" +"rule \"{rule_name}\"\r\n\r\n" +"when\r\n" +"\t{instance_name}:{class_name}({rules})\r\n" +"then\r\n" +"\t{do}\r\n" +"end";private static final String AND = " && ";private static final String OR = " || ";/*** get business rule file xxx.drl* @param carActivity user info entity* @param clazz entity class* @return*/public static File createBusinessRuleFile(Car_activity carActivity, Class clazz, String[] param_texts, String[] param_values) { String ruleStr = template;String entity_package_path = (clazz+"").substring(6);String rule_name = "rule_"+carActivity.getId();String class_name = (clazz+"").substring((clazz+"").lastIndexOf(".")+1);String instance_name = class_name.toLowerCase();String rules = "";JSONArray conditionArray = JSONArray.parseArray(carActivity.getAim_condition());for(int i=0;i<conditionArray.size();i++) {JSONObject condition = conditionArray.getJSONObject(i);rules += "\r\n\t\t("+condition.getString("param")+condition.getString("operator")+condition.getString("value")+")" + AND;}rules = rules.length()>0?rules.substring(0, stIndexOf(AND)):rules;for (String param_value : param_values) {rules += "\r\n\t\t,"+param_value.toLowerCase()+":"+param_value;}String content = JSONObject.parseObject(carActivity.getContent()).getString("content");String tts = carActivity.getTts();for (int i=0;i<param_texts.length;i++) {content = content.replace("#"+param_texts[i]+"#", "\"+"+param_values[i]+"+\"");tts = tts.replace("#"+param_texts[i]+"#", "\"+"+param_values[i]+"+\"");}String _do = instance_name+".setCan_push(true);";_do += "\r\n\t" + instance_name+".setContent(\""+content+"\");";_do += "\r\n\t" + instance_name+".setTts(\""+tts+"\");";return returnFile(ruleStr, entity_package_path, rule_name, class_name, instance_name, _do, rules);}/*** @param ruleStr* @param entity_package_path* @param rule_name* @param class_name* @param instance_name* @param _do* @param rules* @return*/private static File returnFile(String ruleStr, String entity_package_path, String rule_name, String class_name,String instance_name, String _do, String rules) {ruleStr = ruleStr.replace("{entity_package_path}", entity_package_path).replace("{rule_name}", rule_name).replace("{class_name}", class_name).replace("{instance_name}", instance_name).replace("{do}", _do).replace("{rules}", rules);System.out.println(ruleStr);return FileUtil.getFileFromText(rule_name, ".drl", ruleStr);}}step 4.1 -- 通过字符串创建⽂件，给上⼀步⽤的函数public static File getFileFromText(String tempFileName, String fileTail, String text) {try {File file = File.createTempFile(tempFileName, fileTail);FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);fos.write(text.getBytes());if(fos!=null){fos.close();}return file;} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}step 5 -- 规则⽂件加载，并⽤以检查当前⽤户是否满⾜下发规则条件BaseRules baseRules = new CarIllegalRules(count, money, points);if(baseRules!=null) {("before fire rules:"+baseRules);DSLUtil.fireRules(ActivityUtil.createBusinessRuleFile(car_activity, baseRules.getClass(),baseRules.getParam_text().split(","), baseRules.getParam_value().split(",")), baseRules);("after fire rules:"+baseRules);if(baseRules.isCan_push()) {//In here, the rules are used to judge the success of the entity, and you can do something}}⼩结本⽂通过对drools的简单使⽤步骤的讲解，为⼤家展⽰了drools最简单的使⽤⽅式，⽽它能做到的远远不⽌看到的这些，但是基本框架是这样，⼤家可以尝试挖掘规则⽂件的⼀些⿊操作，可以对多变的业务进⾏极致的抽象，再也不⽤为了这些重新发版啦，LOL；PS：想深⼊了解的同学还是要去看看Rete算法、drools的推理机制等等，本⽂主要从该引擎的⼊门出发哈；最后⼤家可以到我的Github上看看有没有其他需要的东西，⽬前主要是⾃⼰做的机器学习项⽬、Python各种脚本⼯具、数据分析挖掘项⽬以及Follow的⼤佬、Fork的项⽬等：。

3. 算术运算符：Drools支持常见的算术运算符，如加（+）、减（-）、乘（*）、除（/ ）等。可ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ使用这些运算符对规则条件中的数值进行计算和操作。
4. 集合运算符：Drools支持集合运算符，如包含（contains）、不包含（not contains ）、交集（intersect）等。可以使用这些运算符对规则条件中的集合类型进行操作和判断。
drools 规则运算
5. 自定义函数：Drools还支持自定义函数，可以在规则中调用自定义的函数进行运算和 判断。可以根据业务需求，编写自己的函数来扩展规则引擎的功能。
在使用Drools进行规则运算时，需要注意规则语言的语法和规则引擎的版本特性。建议 在编写规则之前，详细了解Drools的规则语言和规则引擎的相关文档和示例，以确保规则的 正确性和有效性。
1. 逻辑运算符：Drools支持常见的逻辑运算符，如AND（&&）、OR（||）、NOT（!） 等。可以使用这些运算符对规则条件进行组合和判断。
drools 规则运算
2. 比较运算符：Drools支持比较运算符，如等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、 小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）等。可以使用这些运算符对规则条件中的 数值、字符串或其他数据类型进行比较。
drools 规则运算
Drools是一个基于规则引擎的开源项目，它可以用于实现复杂的业务规则和决策逻辑。 在Drools中，规则运算是指使用规则语言对规则进行逻辑运算和条件判断。
Drools规则语言使用类似于自然语言的语法，可以进行逻辑运算、条件判断和数学计算 等操作。以下是一些常见的规则运算操作：