我对规则引擎的理解

本文探讨了规则引擎在业务逻辑处理中的应用,以JBoss的Drools为例,指出其在实际应用中的局限性,如规则抽象的复杂性、不适合批量数据处理等。作者认为真正的规则引擎应提供直观的业务人员配置器,并对rete算法的易用性提出质疑,主张简化规则配置和算法以提高实用性。

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可能很多人还不了解规则引擎是什么东西,或者不知道规则引擎究竟有什么用。我们都知道工作流引擎,也听说过JBoss下面有个Drools,或者我们知道 weblogic或者 Oracle也有自己 Business Rule,我们可能还听说过ILOG被 IBM收购了,如果我们研究微软的WWF,可能也知道其中有RuleSet等内容。国内的一些 web快速 开发平台,也提到了规则引擎。
在我们的印象中,我们感觉规则引擎就是解决 业务逻辑层的实现问题的。因此我们理所当然的觉得工作流中的某个 节点的逻辑处理,应该可以用规则引擎来解决,那么工作流本身的逻辑也应该可以由规则引擎来解决。另外我们也会觉得,平时 项目当中的业务逻辑应该都可以用规则引擎来解决。
但是当我们在使用上述这些规则引擎,却发现很难和我们实际 应用的业务逻辑层的业务逻辑实现相对应。
我们以JBoss的Drools为例,由于其规则引擎使用了匹配规则的方式来进行,因此在应用这些规则引擎时。首先需要将我们具体应用中的业务逻辑做抽象,抽象成一条条规则之后,再打包成一个规则包。一个规则包相当于一个智能块。当 数据传递给这个智能块后, 系统会以匹配的方式应用满足条件的逻辑处理。
当采用这种方式时,应该说逻辑更抽象了,在一个更高的层次加以抽象化的定义。但是也使得规则引擎的应用得到了很大的限制。
首先这种抽象本身需要一个复杂的分析过程,这需要有很强的分析设计能力。另外我们平时具体
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