这一部分学习的时候是看的黑马博学谷的学习视频，记得一些笔记，笔者放在这里是为了方便观看，如有侵权，请联系删除。

注意：SpringBoot版本和Drools版本直接的兼容问题。 Maven仓库：

Drools：https://mvnrepository.com/artifact/org.kie/kie-spring

SpringBoot： https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot

现有一个在线申请信用卡的业务场景，用户需要录入个人信息，如下图所示： 通过上图可以看到，用户录入的个人信息包括姓名、性别、年龄、学历、电话、所在公司、职位、月收入、是否有房、是否有车、是否有信用卡等。录入完成后点击申请按钮提交即可。

用户提交申请后，需要在系统的服务端进行用户信息合法性检查(是否有资格申请信用卡)，只有通过合法性检查的用户才可以成功申请到信用卡(注意：不同用户有可能申请到的信用卡额度不同)。

检查用户信息合法性的规则如下： |规则编号 |名称 |描述 | |–|–|–|–| |1| 检查学历与薪水1 |如果申请人既没房也没车，同时学历为大专以下，并且月薪少于5000，那么不通过| |2 |检查学历与薪水2| 如果申请人既没房也没车，同时学历为大专或本科，并且月薪少于3000，那么不通过| |3 |检查学历与薪水3| 如果申请人既没房也没车，同时学历为本科以上，并且月薪少于2000，同时之前没有信用卡的，那么不通过| |4 |检查申请人已有的信用卡数量| 如果申请人现有的信用卡数量大于10，那么不通过| 用户信息合法性检查通过后，还需要根据如下信用卡发放规则确定用户所办信用卡的额度：

我们最容易想到的就是使用分支判断(if else)来实现，例如通过如下代码来检查用户信息合法性:

如果用户信息合法性检查通过后，还需要通过如下代码确定用户所办信用卡的额度：

通过上面的伪代码我们可以看到，我们的业务规则是通过Java代码的方式实现的。这种实现方式存在如下问题：

硬编码实现业务规则难以维护

硬编码实现业务规则难以应对变化

业务规则发生变化需要修改代码，重启服务后才能生效

那么面对上面的业务场景，还有什么好的实现方式吗？

答案是规则引擎。

规则引擎，全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。

需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。

规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。

上面的申请信用卡业务场景使用规则引擎后效果如下：

系统中引入规则引擎后，业务规则不再以程序代码的形式驻留在系统中，取而代之的是处理规则的规则引擎，业务规则存储在规则库中，完全独立于程序。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。业务规则被加载到规则引擎中供应用系统调用。

使用规则引擎的优势如下：

业务规则与系统代码分离，实现业务规则的集中管理

在不重启服务的情况下可随时对业务规则进行扩展和维护

可以动态修改业务规则，从而快速响应需求变更

规则引擎是相对独立的，只关心业务规则，使得业务分析人员也可以参与编辑、维护系统的业务规则

减少了硬编码业务规则的成本和风险

使用规则引擎提供的规则编辑工具，使复杂的业务规则实现变得的简单

对于一些存在比较复杂的业务规则并且业务规则会频繁变动的系统比较适合使用规则引擎，如下：

风险控制系统----风险贷款、风险评估

反欺诈项目----银行贷款、征信验证

决策平台系统----财务计算

促销平台系统----满减、打折、加价购

drools是一款由JBoss组织提供的基于Java语言开发的开源规则引擎，可以将复杂且多变的业务规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件或特定的存储介质中(例如存放在数据库中)，使得业务规则的变更不需要修改项目代码、重启服务器就可以在线上环境立即生效。

在项目中使用drools时，即可以单独使用也可以整合spring使用。如果单独使用只需要导入如下maven坐标即可：

如果我们使用IDEA开发drools应用，IDEA中已经集成了drools插件。如果使用eclipse开发drools应用还需要单独安装drools插件。

drools API开发步骤如下：

业务场景：消费者在图书商城购买图书，下单后需要在支付页面显示订单优惠后的价格。具体优惠规则如下：

1.导入核心依赖

3. 创建实体类Order

可能大家会有疑问，就是我们虽然没有在代码中编写规则的判断逻辑，但是我们还是在规则文件中编写了业务规则，这跟在代码中编写规则有什么本质的区别呢？

我们前面其实已经提到，使用规则引擎时业务规则可以做到动态管理。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。这样就可以做到在不重启服务的情况下调整业务规则。

drools规则引擎由以下三部分构成：

其中Inference Engine（推理引擎）又包括：

Working Memory：工作内存 drools规则引擎会从Working Memory中获取数据并和规则文件中定义的规则进行模式匹配，所以我们开发的应用程序只需要将我们的数据插入到Working Memory中即可 例如本案例中我们调用kieSession就是将order对象插入到了工作内存中。

Fact：事实 是指在drools 规则应用当中，将一个普通的JavaBean插入到Working Memory后的对象就是Fact对象，例如本案例中的Order对象就属于Fact对象。Fact对象是我们的应用和规则引擎进行数据交互的桥梁或通道。

Rule Base：规则库 我们在规则文件中定义的规则都会被加载到规则库中。

Pattern Matcher：匹配器 将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，匹配成功的规则将被激活并放入Agenda中。

Agenda：议程 用于存放通过匹配器进行模式匹配后被激活的规则。

Execution Engine：执行引擎 执行Agenda中被激活的规则。

我们在操作Drools时经常使用的API以及它们之间的关系如下图：

通过上面的核心API可以发现，大部分类名都是以Kie开头。Kie全称为Knowledge Is Everything，即"知识就是一切"的缩写，是Jboss一系列项目的总称。如下图所示，Kie的主要模块有OptaPlanner、Drools、UberFire、jBPM。 通过上图可以看到，Drools是整个KIE项目中的一个组件，Drools中还包括一个Drools-WB的模块，它是一个可视化的规则编辑器;

在使用Drools时非常重要的一个工作就是编写规则文件，通常规则文件的后缀为.drl。

drl是Drools Rule Language的缩写。在规则文件中编写具体的规则内容。

一套完整的规则文件内容构成如下：

Drools支持的规则文件，除了drl形式，还有Excel文件类型的。

规则体是规则文件内容中的重要组成部分，是进行业务规则判断、处理业务结果的部分。

规则体语法结构如下：

在drl形式的规则文件中使用注释和Java类中使用注释一致，分为单行注释和多行注释。

单行注释用"//“进行标记，多行注释以”/“开始，以”/"结束。如下示例：

前面我们已经知道了Drools中的匹配器可以将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，那么我们就需要在规则体的LHS部分定义规则并进行模式匹配。LHS部分由一个或者多个条件组成，条件又称为pattern。

pattern的语法结构为：绑定变量名:Object(Field约束)

其中绑定变量名可以省略，通常绑定变量名的命名一般建议以$开始。如果定义了绑定变量名，就可以在规则体的RHS部分使用此绑定变量名来操作相应的Fact对象。Field约束部分是需要返回true或者false的0个或多个表达式。

例如我们的入门案例中：

通过上面的例子我们可以知道，匹配的条件为：

1、工作内存中必须存在Order这种类型的Fact对象-----类型约束

2、Fact对象的originalPrice属性值必须小于200------属性约束

3、Fact对象的originalPrice属性值必须大于等于100------属性约束

以上条件必须同时满足当前规则才有可能被激活。

绑定变量既可以用在对象上，也可以用在对象的属性上。例如上面的例子可以改为：

LHS部分还可以定义多个pattern，多个pattern之间可以使用and或者or进行连接，也可以不写，默认连接为and。

Drools提供的比较操作符，如下表：

通过前面的案例可以看到，我们在调用规则代码时，满足条件的规则都会被执行。那么如果我们只想执行其中的某个规则如何实现呢？

Drools给我们提供的方式是通过规则过滤器来实现执行指定规则。对于规则文件不用做任何修改，只需要修改Java代码即可，如下：

Drools的关键字分为：

硬关键字是我们在规则文件中定义包名或者规则名时明确不能使用的，否则程序会报错。软关键字虽然可以使用，但是不建议使用； 硬关键字包括：true false null

软关键字包括：lock-on-active date-effective date-expires no-loop auto-focus activation-group agenda-group ruleflow-group entry-point duration package import dialect salience enabled attributes rule extend when then template query declare function global eval not in or and exists forall accumulate collect from action reverse result end over init

比如： rule true //不可以 rule “true” //可以

规则文件的RHS部分的主要作用是通过插入，删除或修改工作内存中的Fact数据，来达到控制规则引擎执行的目的。Drools提供了一些方法可以用来操作工作内存中的数据，操作完成后规则引擎会重新进行相关规则的匹配，原来没有匹配成功的规则在我们修改数据完成后有可能就会匹配成功了。

update方法的作用是更新工作内存中的数据，并让相关的规则重新匹配。 （要避免死循环）

通过控制台的输出可以看到规则文件中定义的三个规则都触发了。 在更新数据时需要注意防止发生死循环。

insert方法的作用是向工作内存中插入数据，并让相关的规则重新匹配。

通过控制台输出可以发现，四个规则都触发了，这是因为首先进行规则匹配时只有第一个规则可以匹配成功，但是在第一个规则中向工作内存中插入了一个数据导致重新进行规则匹配，此时第二个规则可以匹配成功。在第二个规则中进行了数据修改导致第三个规则也可以匹配成功，以此类推最终四个规则都匹配成功并执行了。

retract方法的作用是删除工作内存中的数据，并让相关的规则重新匹配。

通过控制台输出可以发现，只有第一个规则触发了，因为在第一个规则中将工作内存中的数据删除了导致第二个规则并没有匹配成功。

前面我们已经知道了规则体的构成如下：

本章节就是针对规则体的attributes属性部分进行讲解。Drools中提供的属性如下表(部分属性)：

enabled属性对应的取值为true和false，默认值为true。 用于指定当前规则是否启用，如果设置的值为false则当前规则无论是否匹配成功都不会触发

dialect属性用于指定当前规则使用的语言类型，取值为java和mvel，默认值为java。

注：mvel是一种基于java语法的表达式语言。 mvel像正则表达式一样，有直接支持集合、数组和字符串匹配的操作符。 mvel还提供了用来配置和构造字符串的模板语言。 mvel表达式内容包括属性表达式，布尔表达式，方法调用，变量赋值，函数定义等。

salience属性用于指定规则的执行优先级，取值类型为Integer。数值越大越优先执行。每个规则都有一个默认的执行顺序，如果不设置salience属性，规则体的执行顺序为由上到下。

可以通过创建规则文件salience.drl来测试salience属性，内容如下：

通过控制台可以看到，由于以上三个规则没有设置salience属性，所以执行的顺序是按照规则文件中规则的顺序由上到下执行的。接下来我们修改一下文件内容：

通过控制台可以看到，规则文件执行的顺序是按照我们设置的salience值由大到小顺序执行的。

建议在编写规则时使用salience属性明确指定执行优先级。

no-loop属性用于防止死循环，当规则通过update之类的函数修改了Fact对象时，可能使当前规则再次被激活从而导致死循环。取值类型为Boolean，默认值为false。测试步骤如下：

通过控制台可以看到，由于我们没有设置no-loop属性的值，所以发生了死循环。接下来设置no-loop的值为true再次测试则不会发生死循环。

activation-group属性是指激活分组，取值为String类型。 具有相同分组名称的规则只能有一个规则被触发。

通过控制台可以发现，上面的两个规则因为属于同一个分组，所以只有一个触发了。同一个分组中的多个规则如果都能够匹配成功，具体哪一个最终能够被触发可以通过salience属性确定。

agenda-group属性为议程分组，属于另一种可控的规则执行方式。 用户可以通过设置agenda-group来控制规则的执行，只有获取焦点的组中的规则才会被触发。

通过控制台可以看到，只有获取焦点的分组中的规则才会触发。与activation-group不同的是，activation-group定义的分组中只能够有一个规则可以被触发，而agenda-group分组中的多个规则都可以被触发。

auto-focus属性为自动获取焦点，取值类型为Boolean，默认值为false。 一般结合agenda-group属性使用，当一个议程分组未获取焦点时，可以设置auto-focus属性来控制。

通过控制台可以看到，设置auto-focus属性为true的规则都触发了。 注意：同一个组，只要有个设置auto-focus true 其他的设置不设置都无所谓啦。都会起作用的。

timer属性可以通过定时器的方式指定规则执行的时间，使用方式有两种：

timer (int: ?) 此种方式遵循java.util.Timer对象的使用方式，第一个参数表示几秒后执行，第二个参数表示每隔几秒执行一次，第二个参数为可选。

timer(cron: ) 此种方式使用标准的unix cron表达式的使用方式来定义规则执行的时间。

创建规则文件/resources/rules/timer.drl

注意：单元测试的代码和以前的有所不同，因为我们规则文件中使用到了timer进行定时执行，需要程序能够持续一段时间才能够看到定时器触发的效果。

date-effective属性用于指定规则的生效时间，即只有当前系统时间大于等于设置的时间或者日期规则才有可能触发。默认日期格式为：dd-MMM-yyyy。用户也可以自定义日期格式。

注意：上面的代码需要设置日期格式，否则我们在规则文件中写的日期格式和默认的日期格式不匹配程序会报错。

date-expires属性用于指定规则的失效时间，即只有当前系统时间小于设置的时间或者日期规则才有可能触发。默认日期格式为：dd-MMM-yyyy。用户也可以自定义日期格式。

注意：上面的代码需要设置日期格式，否则我们在规则文件中写的日期格式和默认的日期格式不匹配程序会报错。

global关键字用于在规则文件中定义全局变量，它可以让应用程序的对象在规则文件中能够被访问。可以用来为规则文件提供数据或服务。

语法结构为：global 对象类型 对象名称

在使用global定义的全局变量时有两点需要注意：

代码证明:

后面的代码中定义了全局变量以后，前面的test都需要加，不然会出错。

query查询提供了一种查询working memory中符合约束条件的Fact对象的简单方法。它仅包含规则文件中的LHS部分，不用指定“when”和“then”部分并且以end结束。具体语法结构如下：

function关键字用于在规则文件中定义函数，就相当于java类中的方法一样。可以在规则体中调用定义的函数。使用函数的好处是可以将业务逻辑集中放置在一个地方，根据需要可以对函数进行修改。

具体操作步骤：

前面我们已经知道了在规则体中的LHS部分是介于when和then之间的部分，主要用于模式匹配，只有匹配结果为true时，才会触发RHS部分的执行。本章节我们会针对LHS部分学习几个新的用法。

复合值限制是指超过一种匹配值的限制条件，类似于SQL语句中的in关键字。Drools规则体中的LHS部分可以使用in或者not in进行复合值的匹配。具体语法结构如下：

Object(field in (比较值1,比较值2...))

eg:

$s:Student(name in (“张三”,“李四”,“王五”)) $s:Student(name not in (“张三”,“李四”,“王五”))

eval(表达式) eg:

eval(true) eval(false) eval(1 == 1)

not用于判断Working Memory中是否存在某个Fact对象，如果不存在则返回true，如果存在则返回false。语法结构如下：

not Object(可选属性约束)

not Student() not Student(age < 10)

exists的作用与not相反，用于判断Working Memory中是否存在某个Fact对象，如果存在则返回true，不存在则返回false。语法结构如下：

exists Object(可选属性约束) eg:

exists Student() exists Student(age < 10 && name != null)

可能有人会有疑问，我们前面在LHS部分进行条件编写时并没有使用exists也可以达到判断Working Memory中是否存在某个符合条件的Fact元素的目的，那么我们使用exists还有什么意义？

两者的区别：当向Working Memory中加入多个满足条件的Fact对象时，使用了exists的规则执行一次，不使用exists的规则会执行多次。

eg:

Java代码：

上面第一个规则只会执行一次，因为Working Memory中存在两个满足条件的Fact对象，第二个规则会执行两次。

规则之间可以使用extends关键字进行规则条件部分的继承，类似于java类之间的继承。

eg: