湖北规则引擎在线体验

什么时候使用规则引擎？1、当问题对于正常的开发模式或编程方式而言很繁琐，可能问题并不复杂，但却没有一个比较简单优雅的方式来解决它。2、当问题过于复杂的时候，无法找出一个明确的算法来解决的时候。3、当问题的解决方案不断在发生变化的时候。4、允许让领域专家（非技术人员）根据实际市场情况、业务场景自行解决的时候。就编程而言，如果你的代码里有很多的if else switch以及大量的策略存在，而且它的逻辑可能会经常修改（可能是修复bug调整，可能正常业务变动的调整）为了让大家更好的理解，这里举一个实际的业务场景：比如某大型超市举办万元现金抽奖活动，活动具体内容为，在7天内从客单价满99元的顾客中，抽出10位顾客作为中奖者。为了达到更好的活动效果，必须在活动第1天就有人中奖，活动的之后1天仍然有至少一个中奖名额，活动期间运营人员可以根据超市内的客流量来动态调整中奖概率（人越多的时候，有人中奖，活动效果将会呈指数级增长）。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。湖北规则引擎在线体验

URule Pro规则引擎嵌入式模式：所谓的嵌入式，是指将URule Pro直接嵌入到我们的Java Web应用当中，作为应用的一部分运行。这种模式的好处是配置起来比较简单；而不好的地方在于因为将URule Pro直接嵌入到我们的应用当中，如果我们有多个涉及到规则引擎的应用， 那么每个应用都需要嵌入一个URule Pro模块，所以更多的时候我们使用的是单独服务模式。URule Pro规则引擎分布式计算模式：分布式计算模式是指将URule Pro部署为一个单独的Java Web应用，在这个应用里定义各个业务系统所需要业务规则，定义好后统一存储到一个规则存储仓库当中。 业务系统要使用规则时只需要指定URule Pro Server的地址即可通过HTTP协议取到目标规则包，然后解析并运行。上海分布式规则引擎体验URule Pro规则引擎的特点为可进行单条数据测试。

URule Pro规则引擎具有优良的性能：URule Pro后台采用纯Java实现，运行时借鉴Rete了算法的优势，再结合中式规则引擎的特点，自创了一套自己的规则模式匹配算法，这套算法可以从根本上保证规则运行的效率，实现大量复杂业务规则计算时的毫秒级响应。URule Pro规则引擎具有完善的版本控制机制：在URule Pro当中，无论是单个规则文件、或是用户调用的规则包，都提供了完善的版本控制机制。对于规则文件来说只要有需要，可以回退到任何一个历史版本； 对于给用户调用的规则包，可以在不同的历史版本之间灵活切换。

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。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。

规则引擎相关构件：信息服务（Information Services）：信息服务产生信息元对象。每个信息服务产生它自己类型相对应的信息元对象。即特定信息服务根据信息元所产生每个信息元对象有相同的格式，但可以有不同的属性和规则集。需要注意的是，在一台机器上可以运行许多不同的信息服务，还可以运行同一信息服务的不同实例。但无论如何，每个信息服务只产生它自己类型相对应的信息元。规则集（Rule Set）：顾名思义，规则集就是许多规则的整合。每条规则包含一个条件过滤器和多个动作。一个条件过滤器可以包含多个过滤条件。条件过滤器是多个布尔表达式的组合，其组合结果仍然是一个布尔类型的。在程序运行时，动作将会在条件过滤器值为真的情况下执行。除了一般的执行动作，还有三类比较特别的动作，它们分别是：放弃动作（Discard Action）、包含动作（Include Action）和使信息元对象内容持久化的动作。URule Pro规则引擎全部采用热部署功能实现。北京复杂规则设计用规则引擎原理

URule Pro规则引擎以RETE算法为中心算法。湖北规则引擎在线体验

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。湖北规则引擎在线体验

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