上海科学计算规则引擎体验

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规则引擎可基于导入的Excel中多条数据进行批量测试。上海科学计算规则引擎体验

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。锐道规则引擎优势URule Pro规则引擎具备完善的版本控制机制。

URULE PRO规则引擎仿真测试功能介绍：基于浏览器；对打包后的规则及规则流测试；通过Excel实现数据的批量测试；基于场景，可定义场景关注的输入、输出数据；针对输出数据可设置预期值，实现与规则运行结果的比较；测试完成会输出完整测试报告。URULE PRO规则引擎版本控制：所有规则文件都支持版本控制，可回溯到任意版本；每次发布规则包都会保存为版本，可在运行时在任意版本间切换。URULE PRO规则引擎Java类动态部署支持：支持Spring Bean及Java类的热部署功能；通过浏览器添加Jar包及Spring配置文件；通过流程器点击部署按钮即可实现Jar包及Spring配置文件的动态热加载；动态热加载Spring配置文件及Jar包支持客户端服务器模式。

使用规则引擎可以给系统带来如下优势：高灵活性：在规则保存在知识库中，可以在规则变动轻易做出修改。容易掌控：规则比过程代码更易于理解，因此可以有效地来弥补业务分析师和开发人员之间的沟通问题。降低复杂度：在程序中编写大量的判断条件，很可能是会造成一场噩梦。使用规则引擎却能够通过一致的表示形式，更好的处理日益复杂的业务逻辑。可重用性：规则集中管理，可提高业务的规则的可重用性。而且，传统的代码程序通常会添加不必要的变数，很然进行重复利用。需要留意的是，在业务规则没有太多变动，业务规则比较简单的情况下，是没有必要使用规则引擎的。URule Pro规则引擎是一款国产智能风控决策引擎。

任何一个规则引擎都需要很好地解决规则的推理机制和规则条件匹配的效率问题。规则条件匹配的效率决定了引擎的性能，引擎需要迅速测试工作区中的数据对象，从加载的规则集中发现符合条件的规则，生成规则执行实例。当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会开启原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。在URule Pro规则引擎当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号。江苏URule Pro Java规则引擎在线体验

URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现。上海科学计算规则引擎体验

规则引擎具备两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。涉及到规则变更时，较好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地方式改变规则，也便于更有信心在测试规则正确性。规则执行：通过规则库数据，通过规则引擎的规则解析、规则编译将可执行代码缓存起来，避免每次和DB交互，然后每次规则的变更也通过ZK或者DCC实时通知给规则执行器。规则执行器的实现方式，可以多种多样，不依赖于规则库的存储方式，可以根据需求，选用URule Pro等第三方引擎。上海科学计算规则引擎体验

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