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當(dāng)用戶在 Drools 中添加或更新規(guī)則相關(guān)信息時，該信息會以一個或多個事實的形式插入 Drools 引擎的工作內(nèi)存中。Drools 引擎將這些事實與存儲在生產(chǎn)內(nèi)存中的規(guī)則條件進行模式匹配。

當(dāng)滿足規(guī)則條件時，Drools 引擎會激活并在議程中注冊規(guī)則，然后Drools 引擎會按照優(yōu)先級進行排序并準(zhǔn)備執(zhí)行。

2.2 規(guī)則（rule）

2.2.1 規(guī)則文件解析

DRL（Drools 規(guī)則語言）是在drl文本文件中定義的業(yè)務(wù)規(guī)則。主要包含：package，import，function，global，query，rule end等，同時Drools也支持Excel文件格式。

package  //包名，這個包名只是邏輯上的包名，不必與物理包路徑一致。
 
import   //導(dǎo)入類 同java
 
function  //  自定義函數(shù)
 
query  //  查詢
 
global   //  全局變量
 
rule "rule name"  //  定義規(guī)則名稱，名稱唯一不能重復(fù)
    attribute //  規(guī)則屬性
    when
        //  規(guī)則條件
    then
        //  觸發(fā)行為
end
 
rule "rule2 name"
 
...

function

規(guī)則文件中的方法和我們平時代碼中定義的方法類似，提升規(guī)則邏輯的復(fù)用。

使用案例：

function String hello(String applicantName) {
    return "Hello " + applicantName + "!";
}
 
rule "Using a function"
  when
    // Empty
  then
    System.out.println( hello( "James" ) );
end

query

DRL 文件中的查詢是在 Drools 引擎的工作內(nèi)存中搜索與 DRL 文件中的規(guī)則相關(guān)的事實。在 DRL 文件中添加查詢定義，然后在應(yīng)用程序代碼中獲取匹配結(jié)果。查詢搜索一組定義的條件，不需要when或then規(guī)范。

查詢名稱對于 KIE 庫是全局的，因此在項目中的所有其他規(guī)則查詢中必須是唯一的。返回查詢結(jié)果ksession.getQueryResults("name")，其中"name"是查詢名稱。

使用案例：

規(guī)則：

query "people under the age of 21"
    $person : Person( age < 21 )
end

QueryResults results = ksession.getQueryResults( "people under the age of 21" );
System.out.println( "we have " + results.size() + " people under the age  of 21" );

全局變量global

通過 KIE 會話配置在 Drools 引擎的工作內(nèi)存中設(shè)置全局值，在 DRL 文件中的規(guī)則上方聲明全局變量，然后在規(guī)則的操作 ( then) 部分中使用它。

使用案例：

List list = new ArrayList<>();
KieSession kieSession = kiebase.newKieSession();
kieSession.setGlobal( "myGlobalList", list );

global java.util.List myGlobalList;
 
rule "Using a global"
  when
    // Empty
  then
    myGlobalList.add( "My global list" );
end

規(guī)則屬性

模式匹配

當(dāng)事實被插入到工作內(nèi)存中后，規(guī)則引擎會把事實和規(guī)則庫里的模式進行匹配，對于匹配成功的規(guī)則再由 Agenda 執(zhí)行推理算法中規(guī)則的(then)部分。

• when

規(guī)則的“when”部分也稱為規(guī)則的左側(cè) (LHS)包含執(zhí)行操作必須滿足的條件。如果該when部分為空，則默認(rèn)為true。如果規(guī)則條件有多個可以使用（and,or），默認(rèn)連詞是and。如銀行要求貸款申請人年滿21歲，那么規(guī)則的when條件是Applicant(age < 21)

rule "Underage"
  when
    application : LoanApplication()//表示存在Application事實對象且age屬性滿足<21
    Applicant( age < 21 )
  then
    // Actions
end

• then

規(guī)則的“then”部分也稱為規(guī)則的右側(cè)（RHS）包含在滿足規(guī)則的條件部分時要執(zhí)行的操作。如銀行要求貸款申請人年滿 21 歲（Applicant( age < 21 )）。不滿足則拒絕貸款setApproved(false)

rule "Underage"
  when
    application : LoanApplication()
    Applicant( age < 21 )
  then
    application.setApproved( false );
end

內(nèi)置方法

Drools主要通過insert、update方法對工作內(nèi)存中的fact數(shù)據(jù)進行操作，來達(dá)到控制規(guī)則引擎的目的。

操作完成之后規(guī)則引擎會重新匹配規(guī)則，原來沒有匹配成功的規(guī)則在我們修改完數(shù)據(jù)之后有可能就匹配成功了。

注意：這些方法會導(dǎo)致重新匹配，有可能會導(dǎo)致死循環(huán)問題，在編寫中最好設(shè)置屬性no-loop或者lock-on-active屬性來規(guī)避。

（1）insert：

作用：向工作內(nèi)存中插入fact數(shù)據(jù)，并讓相關(guān)規(guī)則重新匹配

rule "Underage"
  when
    Applicant( age < 21 )
  then
    Applicant application = new application();
    application.setAge(22);
    insert(application);//插入fact重新匹配規(guī)則，age>21的規(guī)則直接被觸發(fā)
end

（2）update：

作用：修改工作內(nèi)存中fact數(shù)據(jù)，并讓相關(guān)規(guī)則重新匹配

rule "Underage1"
  when
    $application:Applicant( age < 21 )
  then
    $application.setAge(22);
    update($application);//插入fact重新匹配規(guī)則，age>21的規(guī)則直接被觸發(fā)
end
 
rule "Underage2"
  when
    Applicant( age > 21 )
  then
    System.out.print("大于21歲的規(guī)則被觸發(fā)")
end

 比較操作符

2.3 工程引入

2.3.1 配置文件的引入

需要有一個配置文件告訴代碼規(guī)則文件drl在哪里，在drools中這個文件就是kmodule.xml，放置到resources/META-INF目錄下。

說明：kmodule是6.0 之后引入的一種新的配置和約定方法來構(gòu)建 KIE 庫，而不是使用之前的程序化構(gòu)建器方法。

        xmlns="http://www.drools.org/xsd/kmodule">
  
    
    
  
  
    
    
  

• Kmodule 中可以包含一個到多個 kbase,分別對應(yīng) drl 的規(guī)則文件。
• Kbase是所有應(yīng)用程序知識定義的存儲庫，包含了若干的規(guī)則、流程、方法等。需要一個唯一的name,可以取任意字符串。
  KBase的default屬性表示當(dāng)前KBase是不是默認(rèn)的,如果是默認(rèn)的則不用名稱就可以查找到該 KBase,但每個 module 最多只能有一個默認(rèn) KBase。
  KBase下面可以有一個或多個 ksession,ksession 的 name 屬性必須設(shè)置,且必須唯一。
• packages為drl文件所在resource目錄下的路徑，多個包用逗號分隔，通常drl規(guī)則文件會放在工程中的resource目錄下。

2.3.2 代碼中的使用

KieServices：可以訪問所有 Kie 構(gòu)建和運行時的接口，通過它來獲取的各種對象（例如：KieContainer）來完成規(guī)則構(gòu)建、管理和執(zhí)行等操作。

KieContainer：KieContainer是一個KModule的容器，提供了獲取KBase的方法和創(chuàng)建KSession的方法。其中獲取KSession的方法內(nèi)部依舊通過KBase來創(chuàng)建KSession。

KieSession：KieSession是一個到規(guī)則引擎的對話連接，通過它就可以跟規(guī)則引擎通訊，并且發(fā)起執(zhí)行規(guī)則的操作。例如：通過kSession.insert方法來將事實（Fact）插入到引擎中，也就是Working Memory中，然后通過kSession.fireAllRules方法來通知規(guī)則引擎執(zhí)行規(guī)則。

KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
KieContainer kContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();
KieBase kBase1 = kContainer.getKieBase("KBase1"); //獲取指定的KBase
KieSession kieSession1 = kContainer.newKieSession("KSession2_1"); //獲取指定的KSession
kieSession1.insert(facts);//規(guī)則插入到工作內(nèi)存
kSession.fireAllRules();//開始執(zhí)行
kSession.dispose();//關(guān)閉對話

說明：以上案例是使用的Kie的API（6.x之后的版本）

2.4 模式匹配算法-RETE

Rete算法由Charles Forgy博士發(fā)明，并在1978-79年的博士論文中記錄。Rete算法可以分為兩部分：規(guī)則編譯和運行時執(zhí)行。

編譯算法描述了如何處理生產(chǎn)內(nèi)存中的規(guī)則以生成有效的決策網(wǎng)絡(luò)。在非技術(shù)術(shù)語中，決策網(wǎng)絡(luò)用于在數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳播時對其進行過濾。

網(wǎng)絡(luò)頂部的節(jié)點會有很多匹配，隨著網(wǎng)絡(luò)向下延伸匹配會越來越少，在網(wǎng)絡(luò)的最底部是終端節(jié)點。

關(guān)于RETE算法官方給出的說明比較抽象，這里我們結(jié)合具體案例進行說明。

2.4.1 案例說明

假設(shè)有以下事實對象：

A(a1=1,a2="A")

A(a1=2,a2="A2")

B(b1=1,b2="B")

B(b1=1,b2="B2")

B(b1=2,b2="B3")

C(c1=1,c2="B")

現(xiàn)有規(guī)則：

rule "Rete"
  when
    A(a1==1,$a:a1)
    B(b1==1,b1==$a,$b:b2)
    C(c2==$b)
  then
    System.out.print("匹配成功");
end

Bete網(wǎng)絡(luò)：

2.4.2 節(jié)點說明

1.Root Node：根節(jié)點是所有對象進入網(wǎng)絡(luò)的地方

2.one-input-node(單輸入節(jié)點)

• 【ObjectTypeNode】：對象類型節(jié)點是根節(jié)點的后繼節(jié)點，用來判斷類型是否一致
• 【AlphaNode】：用于判斷文本條件，例如（name == "cheddar"，strength == "strong"）
• 【LeftInputAdapterNode】：將對象作為輸入并傳播單個對象。

3.two-input-node（雙輸入節(jié)點）

• 【BetaNode】：用于比較兩個對象，兩個對象可能是相同或不同的類型。上述案例中用到的join node就是betaNode的一種類型。join node 用于連接左右輸入，左部輸入的是事實對象列表，右部輸入一個事實對象，在Join節(jié)點按照對象類型或?qū)ο笞侄芜M行比對。BetaNodes 也有內(nèi)存。左邊的輸入稱為 Beta Memory，它會記住所有傳入的對象列表。右邊的輸入稱為 Alpha Memory，它會記住所有傳入的事實對象。

4.TerminalNode：

表示一條規(guī)則已匹配其所有條件，帶有“或”條件的規(guī)則會為每個可能的邏輯分支生成子規(guī)則，因此一個規(guī)則可以有多個終端節(jié)點。

2.4.3 RETE網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程

1. 創(chuàng)建虛擬根節(jié)點
2. 取出一個規(guī)則，例如 "Rete"
3. 取出一個模式例如a1==1（模式：就是指when語句的條件，這里when條件可能是有幾個更小的條件組成的大條件。模式就是指的不能再繼續(xù)分割下去的最小的原子條件），檢查參數(shù)類型（ObjectTypeNode），
   如果是新類型則加入一個類型節(jié)點；
4. 檢查模式的條件約束：對于單類型約束a1==1，檢查對應(yīng)的alphaNode是否已存在，如果不存在將該約束作為一個alphaNode加入鏈的后繼節(jié)點；
   若為多類型約束a1==b1，則創(chuàng)建相應(yīng)的betaNode，其左輸入為LeftInputAdapterNode，右輸入為當(dāng)前鏈的alphaNode；
5. 重復(fù)4，直到該模式的所有約束處理完畢；
6. 重復(fù)3-5，直到所有的模式處理完畢，創(chuàng)建TerminalNode，每個模式鏈的末尾連到TerminalNode；
7. 將（Then）部分封裝成輸出節(jié)點。

2.4.4 運行時執(zhí)行

1. 從工作內(nèi)存中取一工作存儲區(qū)元素WME（Working Memory Element，簡稱WME）放入根節(jié)點進行匹配。WME是為事實建立的元素，是用于和非根結(jié)點代表的模式進行匹配的元素。
2. 遍歷每個alphaNode和ObjectTypeNode，如果約束條件與該WME一致，則將該WME存在該alphaNode的匹配內(nèi)存中，并向其后繼節(jié)點傳播。
3. 對每個betaNode進行匹配，將左內(nèi)存中的對象列表與右內(nèi)存中的對象按照節(jié)點約束進行匹配，符合條件則將該事實對象與左部對象列表合并，并傳遞到下一節(jié)點。
4. 和3都完成之后事實對象列表進入到TerminalNode。對應(yīng)的規(guī)則被觸活，將規(guī)則注冊進議程（Agenda）。
5. 對Agenda里的規(guī)則按照優(yōu)先級執(zhí)行。

2.4.5 共享模式

以下是模式共享的案例，兩個規(guī)則共享第一個模式Cheese( $cheddar : name == "cheddar" )

rule "Rete1"
when
    Cheese( $cheddar : name == "cheddar" )
    $person : Person( favouriteCheese == $cheddar )
then
    System.out.println( $person.getName() + " likes cheddar" );
end
 
rule "Rete2"
when
    Cheese( $cheddar : name == "cheddar" )
    $person : Person( favouriteCheese != $cheddar )
then
    System.out.println( $person.getName() + " does not like cheddar" );
end

網(wǎng)絡(luò)圖：（左邊的類型為Cheese，右邊類型為Person）

2.4.6 小結(jié)

rete算法本質(zhì)上是通過共享規(guī)則節(jié)點和緩存匹配結(jié)果，獲得性能提升。

【狀態(tài)保存】：事實集合中的每次變化，其匹配后的狀態(tài)都被保存到alphaMemory和betaMemory中。在下一次事實集合發(fā)生變化時（絕大多數(shù)的結(jié)果都不需要變化）通過從內(nèi)存中取值，避免了大量的重復(fù)計算。

Rete算法主要是為那些事實集合變化不大的系統(tǒng)設(shè)計的，當(dāng)每次事實集合的變化非常劇烈時，rete的狀態(tài)保存算法效果并不理想。

【節(jié)點共享】：例如上面的案例不同規(guī)則之間含有相同的模式，可以共享同一個節(jié)點。

【hash索引】：每次將 AlphaNode 添加到 ObjectTypeNode 后繼節(jié)點時，它都會將文字值作為鍵添加到 HashMap，并將 AlphaNode 作為值。當(dāng)一個新實例進入 ObjectType 節(jié)點時，它不會傳播到每個 AlphaNode，而是可以從HashMap 中檢索正確的 AlphaNode，從而避免不必要的文字檢查。

存在問題：

1. 存在狀態(tài)重復(fù)保存的問題，匹配過多個模式的事實要同時保存在這些模式的節(jié)點緩存中，將占用較多空間并影響匹配效率。
2. 不適合頻繁變化的數(shù)據(jù)與規(guī)則（數(shù)據(jù)變化引起節(jié)點保存的臨時事實頻繁變化，這將讓rete失去增量匹配的優(yōu)勢；數(shù)據(jù)的變化使得對規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的種種優(yōu)化方法如索引、條件排序等失去效果）。
3. rete算法使用了alphaMemory和betaMemory存儲已計算的中間結(jié)果, 以犧牲空間換取時間, 從而加快系統(tǒng)的速度。然而當(dāng)處理海量數(shù)據(jù)與規(guī)則時，beta內(nèi)存根據(jù)規(guī)則的條件與事實的數(shù)目而成指數(shù)級增長, 所以當(dāng)規(guī)則與事實很多時,會耗盡系統(tǒng)資源。

在Drools早期版本中使用的匹配算法是Rete，從6.x開始引入了phreak算法來解決Rete帶來的問題。

關(guān)于phreak算法可以看官方介紹：

??https://docs.drools.org/6.5.0.Final/drools-docs/html/ch05.html#PHREAK??

三、催收業(yè)務(wù)中的應(yīng)用

3.1 問題解決

文章開頭問題引出的例子中可以通過編寫drl規(guī)則腳本實現(xiàn)，每次規(guī)則的變更只需要修改drl文件即可。

package vivoPhoneTaskRule;
 
import com.worldline.wcs.service.rule.CaseSumNewWrapper;
 
 
rule "rule1"
    salience 1
    when
        caseSumNew:CaseSumNewWrapper(overdueDD > a && overdueDD < b && overdueAmt <= W)
    then
        caseSumNew.setTaskType("A隊列");
end
 
rule "rule2"
    salience 2
    when
        caseSumNew:CaseSumNewWrapper(overdueDD > c && overdueDD < d && overdueAmt <= W)
    then
        caseSumNew.setTaskType("B隊列");
end
 
rule "rule3"
    salience 3
    when
        caseSumNew:CaseSumNewWrapper(overdueDD > e && overdueDD < f && overdueAmt <= W)
    then
        caseSumNew.setTaskType("C隊列");
end
 
rule "rule4"
    salience 4
    when
        caseSumNew:CaseSumNewWrapper(overdueDD > h && overdueDD < g && overdueAmt > W)
    then
        caseSumNew.setTaskType("D隊列");
end

產(chǎn)生一個新的問題：

雖然通過編寫drl可以解決規(guī)則維護的問題，但是讓業(yè)務(wù)人員去編寫這樣一套規(guī)則腳本顯然是有難度的，那么在催收系統(tǒng)中是怎么做的呢，我們繼續(xù)往下看。

3.2 規(guī)則的設(shè)計

3.2.1 決策表設(shè)計

催收系統(tǒng)自研了一套決策表的解決方案，將drl中的條件和結(jié)果語句抽象成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行存儲并在前端做了可視化頁面提供給業(yè)務(wù)人員進行編輯不需要編寫規(guī)則腳本。例如新增規(guī)則：

將逾期天數(shù)大于a天小于b天且逾期總金額小于等于c的案件分配到A隊列中。

表中的每一行都對應(yīng)一個rule，業(yè)務(wù)人員可以根據(jù)規(guī)則情況進行修改和添加，同時也可以根據(jù)條件定義對決策表進行拓展。

決策表的主要構(gòu)成：

1. 規(guī)則條件定義
   定義了一些規(guī)則中用到的條件，例如：逾期天數(shù)，逾期金額等。
2. 規(guī)則結(jié)果定義
   定義了一些規(guī)則中的結(jié)果，例如：分配到哪些隊列中，在隊列中停留時間等。
3. 條件字段
   在編輯一條規(guī)則時，需要用到的條件字段（從條件定義列表中選?。?。
4. 比較操作符與值
   比較操作符包括：< 、<=、>、>=、==、!=,暫時不支持contain，member Of，match等
   條件值目前包含數(shù)字和字符。條件字段+比較操作符+值，就構(gòu)成了一個條件語句。
5. 結(jié)果
   滿足條件后最終得到的結(jié)果也就是結(jié)果定義中的字段值。

3.2.2 規(guī)則生成

催收系統(tǒng)提供了可視化頁面配置來動態(tài)生成腳本的功能（業(yè)務(wù)人員根據(jù)條件定義和結(jié)果定義來編輯決策表進而制定相應(yīng)規(guī)則）。

核心流程：

1.根據(jù)規(guī)則類型解析相應(yīng)的事實對象映射文件，并封裝成條件實體entitys與結(jié)果實體resultDefs，文件內(nèi)容如下圖：

事實對象映射xml

2.根據(jù)規(guī)則類型查詢規(guī)則集完整數(shù)據(jù)

3.將規(guī)則集數(shù)據(jù)與xml解析后的對象進行整合，拼裝成一個drl腳本

4.將拼裝好的腳本保存到數(shù)據(jù)庫規(guī)則集表中

/**
* 生成規(guī)則腳本
* rule規(guī)則基本信息：包括規(guī)則表字段名定義等
* def 業(yè)務(wù)人員具體錄入規(guī)則集的條件和結(jié)果等數(shù)據(jù)
*/
public String generateDRLScript(DroolsRuleEditBO rule, DroolsRuleTableBO def) {
        //解析事實對象映射XML文件，生成條件定義與結(jié)果定義
        RuleSetDef ruleSetDef = RuleSetDefHelper.getRuleSetDef(rule.getRuleTypeCode());
 
        // 1.聲明規(guī)則包
        StringBuilder drl = new StringBuilder("package ").append(rule.getRuleTypeCode()).append(";\n\n");
        HashMap myEntityMap = Maps.newHashMap(); // k,v => caseSumNew,CaseSumNewWrapper
        // 2.導(dǎo)入 entity 對應(yīng)執(zhí)行類
        ruleSetDef.getEntitys().forEach(d -> {
            String cls = d.getCls();
            drl.append("import ").append(cls).append(";\n\n");
            myEntityMap.put(d.getAlias(), cls.substring(cls.lastIndexOf('.') + 1));
        });
        // 3.規(guī)則腳本注釋
        drl.append("http:// ").append(rule.getRuleTypeCode()).append(" : ").append(rule.getRuleTypeName()).append("\n");
        drl.append("http:// version : ").append(rule.getCode()).append("\n");
        drl.append("http:// createTime : ").append(DateUtil.getSysDate(DateUtil.PATTERN_TIME_DEFAULT)).append("\n\n");
 
        Map myResultMap = def.getResultDefs().stream().collect(Collectors.toMap(DroolsRuleCondBO::getCondKey, DroolsRuleCondBO::getScript));
 
        // 4.寫規(guī)則
        AtomicInteger maxRowSize = new AtomicInteger(0); // 總規(guī)則數(shù)
        rule.getTables().forEach(table -> {
            String tableCode = table.getTableCode();
            table.getRows().stream().filter(r -> !Objects.equals(r.getStatus(), 3))
           .forEach(row -> {
                // 3.1.規(guī)則屬性及優(yōu)先級
                drl.append("http:// generated from row: ").append(row.getRowCode()).append("\n");
                //TODO 需要保證row.getRowSort()不重復(fù)，否則生成同樣的規(guī)則編號
                drl.append("rule \"").append(rule.getRuleTypeCode()).append("_").append(tableCode).append("_TR_").append(row.getRowSort()).append("\"\n");  // pkg_tableCode_TR_rowSort
                drl.append("\tsalience ").append((maxRowSize.incrementAndGet())).append("\n");
 
                // 4.2.條件判定
                drl.append("\twhen\n");
                // 每個entity一行,多條件合并
                // when=condEntityKey:cls(condKeyMethod colOperator.drlStr colValue), 其中cls=myEntityMap.value(key=condEntityKey)
                drl.append(
                        row.getColumns()
                                .stream().collect(Collectors.groupingBy(d -> d.getCondition().getCondEntityKey()))
                                .entrySet().stream()
                                .map(entityType -> "\t\t" + entityType.getKey() + ":" + myEntityMap.get(entityType.getKey()) + "(" +
                                        entityType.getValue().stream()
                                                .filter(col -> StringUtils.isNotBlank(col.getColValue())) // 排除無效條件
                                                .sorted(Comparator.comparing(col -> col.getCondition().getCondSort())) // 排序
                                                .map(col -> {
                                                    String condKey = col.getCondition().getCondKey();
                                                    String condKeyMethod = condKey.substring(condKey.indexOf('.') + 1);
                                                    String[] exec = ParamTypeHelper.get(col.getColOperator()).getDrlStr(condKeyMethod, col.getColValue());
                                                    if (exec.length > 0) {
                                                        return Arrays.stream(exec).filter(StringUtils::isNotBlank).collect(Collectors.joining(" && "));
                                                    }
                                                    return null;
                                                })
                                                .collect(Collectors.joining(" && ")) + ")\n"
                                )
                                .collect(Collectors.joining()));
 
                // 4.3.規(guī)則結(jié)果
                drl.append("\tthen\n");
                row.getResults().forEach(r -> {
                    String script = myResultMap.get(r.getResultKey());
                    drl.append("\t\t").append(script.replace("@param", r.getResultValue())).append("\n"); // 使用 resultValue 替換 @param
                });
                drl.append("end\n\n");
            });
        });
        return drl.toString();
    }

3.2.3 規(guī)則執(zhí)行

核心流程：

//核心流程代碼：
KnowledgeBuilder kb = KnowledgeBuilderFactory.newKnowledgeBuilder();
kb.add(ResourceFactory.newByteArrayResource(script.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)), ResourceType.DRL); //script為規(guī)則腳本
InternalKnowledgeBase base = KnowledgeBaseFactory.newKnowledgeBase();
KieSession ksession = base.newKieSession();
AgendaFilter filter = RuleConstant.DroolsRuleNameFilter.getFilter(ruleTypeCode);//獲取一個過濾器
kSession.insert(fact);
kSession.fireAllRules(filter);
kSession.dispose();

1. 根據(jù)規(guī)則類型從規(guī)則集表中查詢drl腳本
2. 將腳步添加至KnowledgeBuilder中構(gòu)建知識庫
3. 獲取知識庫InternalKnowledgeBase（在新版本中對應(yīng) Kmodule中的Kbase）
4. 通過InternalKnowledgeBase創(chuàng)建KieSession會話鏈接
5. 創(chuàng)建AgendaFilter來制定執(zhí)行某一個或某一些規(guī)則
6. 調(diào)用insert方法將事實對象fact插入工作內(nèi)存
7. 調(diào)用fireAllRules方法執(zhí)行規(guī)則
8. 最后調(diào)用dispose關(guān)閉連接

四、總結(jié)

本文主要由催收系統(tǒng)中的一個案例引出規(guī)則引擎Drools，然后詳細(xì)介紹了Drools的概念與用法以及模式匹配的原理Rete算法。最后結(jié)合催收系統(tǒng)給大家講解了Drools在催收系統(tǒng)中是如何使用的。

通過規(guī)則引擎的引入讓開發(fā)人員不再需要參與到規(guī)則的開發(fā)與維護中來，極大節(jié)約了開發(fā)成本。通過自研的催收系統(tǒng)可視化決策表，讓業(yè)務(wù)人員可以在系統(tǒng)中靈活配置維護規(guī)則而不需要每次編寫復(fù)雜的規(guī)則腳本，解決了業(yè)務(wù)人員的痛點。系統(tǒng)本質(zhì)上還是執(zhí)行的規(guī)則腳本，我們這里是把腳本的生成做了優(yōu)化處理，先通過可視化頁面錄入規(guī)則以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行存儲，再將其與規(guī)則定義進行整合拼裝，最終由系統(tǒng)自動生成規(guī)則腳本。

當(dāng)前催收系統(tǒng)中的規(guī)則引擎仍然存在著一些問題，例如：

1. 催收系統(tǒng)通過動態(tài)生成腳本的方式適合比較簡單的規(guī)則邏輯，如果想實現(xiàn)較為復(fù)雜的規(guī)則，需要寫很多復(fù)雜的代碼，維護成本比較高。
2. 催收系統(tǒng)雖然使用的drools7.x版本，但是使用的方式依然使用的是5.x的程序化構(gòu)建器方法（Knowledge API）
3. 催收系統(tǒng)目前規(guī)則固定頁面上只能編輯無法新增規(guī)則，只能通過初始化數(shù)據(jù)庫表的方式新增規(guī)則。

后續(xù)我們會隨著版本的迭代不斷升級優(yōu)化，感謝閱讀。

參考文檔：

1. ??官方文檔：Drools Documentation???
2. ??api文檔：KIE :: Public API 6.5.0.Final API??