湖北分布式规则引擎功能

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。业务人员也可以轻松上手URule Pro规则引擎开发业务规则。湖北分布式规则引擎功能

规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作的引擎。规则引擎相关构件：信息元（Information Unit）：信息元是规则引擎的基本建筑块，它是一个包含了特定事件的所有信息的对象。这些信息包括：消息、产生事件的应用程序标识、事件产生事件、信息元类型、相关规则集、通用方法、通用属性以及一些系统相关信息等等。队列管理器（Queue Manager）：队列管理器用来管理来自不同信息服务的信息元对象的队列。湖北多调用方式规则引擎使用方法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。

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。

什么是规则引擎？规则引擎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。规则本质上是一个函数，如y=f(x1,x2,..,xn)；规则引擎有三部分：事实（Fact）：就是用户输入的已经事实，可以理解为推理前的已知对象。LHS(Left Hand Side)：可以理解为规则执行需要满足的条件。RHS(Right Hand Sike)：可以理解为规则执行后的返回对象。URule Pro是一款自主研发纯Java规则引擎，亦是一款国产智能风控决策引擎,可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用URule Pro规则引擎规则集来实现。

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，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，URule Pro中规则的多条件组合也是以图形方式展现，这样即使没有任何编程经验的普通业务人员，也可以轻松上手，完成复杂业务规则的定义。因为所有的业务规则设计器都是基于网页的，且规则的定义都是通过鼠标点击的方式完成，所以对于一个普通的使用者来说，配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro中各种设计器的使用，结合业务需要定义出想要的业务规则。URule Pro规则引擎功能包括评分卡等。湖北多调用方式规则引擎使用方法

URule Pro规则引擎系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。湖北分布式规则引擎功能

规则引擎的优点：将业务规则、业务处理代码分离开来，复杂的业务规则不用硬编码到应用代码中，降低了系统、业务处理的复杂度。规则引擎只关心业务规则，相对单独，可以由业务分析人员来管理、维护，开发人员无需陷入到复杂业务规则的理解、实现中，分工合作、专人专事有效提升效率。业务规则变更时无需修改业务处理代码，直接修改知识库中的业务规则即可，减少了硬编码业务规则带来的维护、扩展成本，可以快速实现需求。将业务规则单独保存在知识库中，便于统一管理、维护，不重启业务服务就可以对业务规则进行扩展、修改，十分方便。说明：更新规则时不需要重启业务服务|应用，但需要重启规则引擎或者使用事件通知、下发之类的机制让规则引擎重新加载修改过的规则。湖北分布式规则引擎功能

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