江苏Linux规则引擎教学

在分布式计算模式下， 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统，但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中，而不是URule Pro Server上，所以称之为分布式计算模式。各个业务系统在运行业务规则时，会首先检查要运行规则对应的规则包在本地缓存中是否存在，如果存在则直接使用，不存在则通过配置的URule Pro Server地址向Server发出使用对应规则包的请求， URule Pro Server收到请求后会将指定的规则包序列化成JSON，通过HTTP协议传递给请求的业务系统。业务系统收到传递过来的规则包后，会首先对其进行反序列化，将JSON格式的规则包反序列化为Java对象并在本地缓存下来，然后再使用这个规则包进行业务规则的计算。URule Pro规则引擎中提供了决策表等多种类型的业务规则设计工具。江苏Linux规则引擎教学

URule Pro规则引擎具有强大的功能：在URule Pro当中，提供规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流等八种类型的业务规则设计工具，从各个角度满足复杂业务规则设计的需要。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。江苏科学计算规则引擎作用URule Pro规则引擎功能包括决策集等。

URULE PRO规则引擎功能介绍：向导式规则：通过鼠标点击即可完成复杂业务规则定制，同时支持循环规则。脚本式规则：使用URULE中提供的DSL，定义中文、英文或中英文混合的规则脚本。决策表：以决策表形式定义特定复杂类型规则，通过鼠标点击即可完成条件或动作配置。交叉决策表：带有交叉结构的决策表，可从横向和纵向两个维度定义规则。决策树：以可视化、树形结构表现业务规则。决策树：以可视化、树形结构表现业务规则。复杂评分卡：可以对多对象多属性添加组合条件，从而实现更为复杂的评分功能。规则流：实现对若干复杂业务规则的编排执行。

在使用规则引擎的时候，规则往往都是动态变化的，如何在生产系统动态的更新（增删改）规则也是比较重要的一点，因为实现的方式有很多种，但具体选择哪一种要根据实际的业务场景和架构设计进行权衡。规则引擎较中心的部分就是推理引擎，推理引擎的好坏决定了程序在大量的规则和事实进行模式匹配的效率，所以在使用的时候请务必了解推理引擎的匹配模式和匹配算法，目前常见匹配模式有前向链接和后向链接，匹配算法有Rete、Linear、Treat、Leaps。当有多个匹配结果时，规则引擎的矛盾解决策略将会决定规则执行的灵活性，所以规则引擎的矛盾解决策略是需要关注的一点。URule Pro规则引擎可在线查看当前规则包中由规则构成的RETE树。

规则引擎可被理解为一种高性能的解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。规则引擎技术将规则与业务逻辑相分离，它提供了声明式的“编程”方式来指明要作什么，而不是怎么做。运行时，规则引擎必须对这些业务规则进行解释。可以将规则引擎理解为一种高性能的解释程序，其中包含 if-then 命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。因此，大多数规则引擎使用“Rete”算法，并支持演绎和归纳。URule Pro规则引擎采用业内流行的纯浏览器编辑模式。上海规则引擎如何操作

URule Pro规则引擎中规则的多条件组合也是以图形方式展现。江苏Linux规则引擎教学

URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎，使用者通过浏览器打开URule Pro规则设计器来定义业务规则，完成后的业务规则文件会被存储在规则存储仓库中（在URule Pro当中规则存储仓库既可以是文件系统中的某个目录，也可以存储于数据库当中）。规则文件调用时引擎会从规则存储仓库里把指定的规则文件取出，再通过规则构建引擎对规则进行解析、编译，之后由规则执行引擎执行并返回结果。实际使用时，有三种使用URule Pro的方式，分别是嵌入式模式、分布式计算模式以及单独服务模式。江苏Linux规则引擎教学

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