译文:《规则引擎:Drools与JRuleEngine》
译者:jacktom(chszs)
作者:Vivek Tomar
原文:《Rule engine : Drools / JRuleEngine》
原文见http://www.naxos-software.de/blog/index.php?/archives/78-Rule-engine-Drools-JRuleEngine.html
一、规则引擎
规则引擎有助于基于存储在规则中的知识和推理来执行判断。这些规则基本上只有条件和动作,别无它物。
规则引擎的优点:
1、分隔应用程序的条件和控制流
(1) 规则都存储在单独的文件。
(2) 规则可以被技术人士和商业人士修改的。
(3) 规则改变后应用程序不必重新部署。
(4) 使用集中的规则使得应用程序更易于管理和维护。
2、规则替换了代码中的if else语句
(1) 规则脚本更容易提取。
(2) 即使是非技术人员也能轻易地遵循规则。
(3) 集中可以解决问题,而不是实现。
(4) 与实现代码相比,规则聚团更容易编写。
3、为什么作决定能很容易地概念化
总结:规则有助于消除代码中大量的if else语句,使代码更易于维护。
二、Drools介绍
Drools是一个开源实现。它是一个Java库,以Apache许可证发布,其二进制代码或源码下载均有效。
推理机的核心是一个规则引擎。它执行模式匹配,在执行动作中做出决策。RETE算法用于模式匹配。
知识被表述为规则。规则有两个主要部分:条件和动作。
例如:
如果用户(年龄>17),那么System.out.println("User is greater then 17");
在人工智能系统,主要有两种响应的方法。
1、正向链(Forward Chaining)
这是基于事实根据的。在工作区域检查中规则。当规则条件为真的规则不再有时,模式匹配结束。
2、反向链(Backward Chaining)
只检查规则的动作可以匹配目标的规则。如果满足条件,然后进行评估。
3、兼容JDK1.4,且需要下面的库。
(1) drools-all-jdk1.4.2.1.jar
(2) xercesImpl-2.6.2.jar
(3) antlr-2.7.5.jar
(4) janino-2.3.2.jar
4、代码示例(ApplyRule.java)
规则定义(rules.drl)
三、JRuleEngine介绍
JRuleEngine是一个基于Java的规则引擎,遵循JSR94规范,版本1.1。
1、JRuleEngine共同特征:
(1) 在JRuleEngine输入对象被称为事实,而输出对象被称为结论。
(2) 一个类的方法可直接从规则中调用。
2、JRuleEngine基于前向链算法。
3、规则是类org.jruleengine.rule.RuleImpl的对象,它们以下列方式载入:
(1) 可以从XML文件中读入
(2) 通过RuleImpl对象创建,也可以取自数据库。
4、会话是客户端和规则引擎之间的运行时的胶水。会话与单一的规则执行集相关。会话规则的类型:
(1) 一个有状态的规则会话可持续很长时间,可一次又一次地查询。
(2) 一个无状态的规则给出了实现,但只能持续一定时期。
5、JRuleEngine需要两个库:
(1) jsr94.jar
(2) jruleengine.jar
6、添加这些文件到您应用程序的类路径。
7、通过实例化一个有状态的规则会话(StatefulRuleSession)或无状态的规则会话(StatelessRuleSession)来使用这个库。
8、代码例子(ApplyRule.java)
规则定义(rules.xml)
结论:
Drools除了提供正常的规则引擎的能力,还有以下额外的优点:
(1) 无论是技术人士还是商业人士,Drools都是用户友好的,它提供了一个巨大的支持工具集。
(2) Drools的Reteoo算法可加速和可扩展。
(3) Drools提供的Eclipse插件带有自动完成智能感知和调试视图、规则流GUI等。
(4) 基于Web的工具(Guvnor):是一个业务规则管理系统(BRMS),它提供了高级规则授权、版本控制和管理。
至于其他的规则引擎,我个人建议在项目中使用Drools,因为它有一个很大的支持社区。在IDE支持和基于Web的规则管理工具(Guvnor)也有很大优势。
译者:jacktom(chszs)
作者:Vivek Tomar
原文:《Rule engine : Drools / JRuleEngine》
原文见http://www.naxos-software.de/blog/index.php?/archives/78-Rule-engine-Drools-JRuleEngine.html
一、规则引擎
规则引擎有助于基于存储在规则中的知识和推理来执行判断。这些规则基本上只有条件和动作,别无它物。
规则引擎的优点:
1、分隔应用程序的条件和控制流
(1) 规则都存储在单独的文件。
(2) 规则可以被技术人士和商业人士修改的。
(3) 规则改变后应用程序不必重新部署。
(4) 使用集中的规则使得应用程序更易于管理和维护。
2、规则替换了代码中的if else语句
(1) 规则脚本更容易提取。
(2) 即使是非技术人员也能轻易地遵循规则。
(3) 集中可以解决问题,而不是实现。
(4) 与实现代码相比,规则聚团更容易编写。
3、为什么作决定能很容易地概念化
总结:规则有助于消除代码中大量的if else语句,使代码更易于维护。
二、Drools介绍
Drools是一个开源实现。它是一个Java库,以Apache许可证发布,其二进制代码或源码下载均有效。
推理机的核心是一个规则引擎。它执行模式匹配,在执行动作中做出决策。RETE算法用于模式匹配。
知识被表述为规则。规则有两个主要部分:条件和动作。
例如:
如果用户(年龄>17),那么System.out.println("User is greater then 17");
在人工智能系统,主要有两种响应的方法。
1、正向链(Forward Chaining)
这是基于事实根据的。在工作区域检查中规则。当规则条件为真的规则不再有时,模式匹配结束。
2、反向链(Backward Chaining)
只检查规则的动作可以匹配目标的规则。如果满足条件,然后进行评估。
3、兼容JDK1.4,且需要下面的库。
(1) drools-all-jdk1.4.2.1.jar
(2) xercesImpl-2.6.2.jar
(3) antlr-2.7.5.jar
(4) janino-2.3.2.jar
4、代码示例(ApplyRule.java)
/*
\* $Header$
*/
package com.vivek.drools.example;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.drools.FactException;
import org.drools.IntegrationException;
import org.drools.RuleBase;
import org.drools.WorkingMemory;
import org.drools.io.RuleBaseLoader;
import org.xml.sax.SAXException;
/**
* Demonstration of a sample rule using Java.
*
* @version <tt>$Revision: 1.0 $</tt>
* @author <a href="mailto:{vivek.tomar@naxos-software.de}" mce_href="mailto:{vivek.tomar@naxos-software.de}">{Vivek Tomar}</a>.
*/
public class ApplyRule {
// Constants -----------------------------------------------------
static Log log = LogFactory.getLog(ApplyRule.class.getName());
private static final String RULE_FILE = "/rules/rules.drl";
//private static final String RULE_IS_TURNOVER_INSURABLE = "turnoverInsurable";
//private static final String RULE_IS_TURNOVER_NOT_INSURABLE = "turnoverNotInsurable";
// Attributes ----------------------------------------------------
private double turnover = 1000000;
// Constructors --------------------------------------------------
public ApplyRule () {
try {
InputStream in = this.getClass().getResourceAsStream(RULE_FILE);
RuleBase ruleBase = RuleBaseLoader.loadFromInputStream(in);
WorkingMemory workingMemory = ruleBase.newWorkingMemory();
workingMemory.assertObject(this);
// Fire specific rule
//workingMemory.fireAllRules(new RuleNameEqualsAgendaFilter(RULE_IS_TURNOVER_INSURABLE));
//Fire all rules
workingMemory.fireAllRules();
} catch (IntegrationException e) {
e.printStackTrace();
} catch (FactException e) {
e.printStackTrace();
} catch (SAXException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// Public --------------------------------------------------------
public static void main (String args[]) {
new ApplyRule();
}
public double getTurnover () {
return turnover;
}
public void setTurnover (double turnover) {
this.turnover = turnover;
}
public void printCompanyInsurable () {
log.info("******************************");
log.info("This company is Insurable.");
log.info("******************************");
}
public void printCompanyNotInsurable () {
log.info("==============================");
log.info("This company is not Insurable.");
log.info("==============================");
}
}
规则定义(rules.drl)
<?xml version="1.0"?>
<rule-set name="cheese rules"
xmlns="http://drools.org/rules"
xmlns:java="http://drools.org/semantics/java"
xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xs:schemaLocation="http://drools.org/rules rules.xsd
http://drools.org/semantics/java java.xsd">
<rule name="turnoverInsurable">
<parameter identifier="applyRule">
<class>com.vivek.drools.example.ApplyRule</class>
</parameter>
<java:condition>applyRule.getTurnover() > 2000000 </java:condition>
<java:consequence>
applyRule.printCompanyInsurable();
</java:consequence>
</rule>
<rule name="turnoverNotInsurable">
<parameter identifier="applyRule">
<class>com.vivek.drools.example.ApplyRule</class>
</parameter>
<java:condition>applyRule.getTurnover() < 2000000 </java:condition>
<java:consequence>
applyRule.printCompanyNotInsurable();
</java:consequence>
</rule>
</rule-set>
三、JRuleEngine介绍
JRuleEngine是一个基于Java的规则引擎,遵循JSR94规范,版本1.1。
1、JRuleEngine共同特征:
(1) 在JRuleEngine输入对象被称为事实,而输出对象被称为结论。
(2) 一个类的方法可直接从规则中调用。
2、JRuleEngine基于前向链算法。
3、规则是类org.jruleengine.rule.RuleImpl的对象,它们以下列方式载入:
(1) 可以从XML文件中读入
(2) 通过RuleImpl对象创建,也可以取自数据库。
4、会话是客户端和规则引擎之间的运行时的胶水。会话与单一的规则执行集相关。会话规则的类型:
(1) 一个有状态的规则会话可持续很长时间,可一次又一次地查询。
(2) 一个无状态的规则给出了实现,但只能持续一定时期。
5、JRuleEngine需要两个库:
(1) jsr94.jar
(2) jruleengine.jar
6、添加这些文件到您应用程序的类路径。
7、通过实例化一个有状态的规则会话(StatefulRuleSession)或无状态的规则会话(StatelessRuleSession)来使用这个库。
8、代码例子(ApplyRule.java)
/*
* $Header$
*/
package com.vivek.jruleengine.example;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import javax.rules.RuleRuntime;
import javax.rules.RuleServiceProvider;
import javax.rules.RuleServiceProviderManager;
import javax.rules.StatelessRuleSession;
import javax.rules.admin.RuleAdministrator;
import javax.rules.admin.RuleExecutionSet;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
/**
* Demonstration of a sample rule using Java.
*
* @version <tt>$Revision: 1.0 $</tt>
* @author <a href="mailto:{vivek.tomar@naxos-software.de}" mce_href="mailto:{vivek.tomar@naxos-software.de}">{Vivek Tomar}</a>.
*/
public class ApplyRule {
// Constants -----------------------------------------------------
static Log log = LogFactory.getLog(ApplyRule.class.getName());
private static final String RULE_FILE = "/rules/rules.xml";
// Attributes ----------------------------------------------------
private double turnover = 1000000;
// Constructors --------------------------------------------------
public ApplyRule () {
try {
// Load the rule service provider of the reference
// implementation.
// Loading this class will automatically register this
// provider with the provider manager.
Class.forName("org.jruleengine.RuleServiceProviderImpl");
// Get the rule service provider from the provider manager.
RuleServiceProvider serviceProvider = RuleServiceProviderManager.getRuleServiceProvider("org.jruleengine");
// get the RuleAdministrator
RuleAdministrator ruleAdministrator = serviceProvider.getRuleAdministrator();
log.info("Administration API");
log.info("======================");
log.info("Acquired RuleAdministrator: ");
// get an input stream to a test XML ruleset
// This rule execution set is part of the TCK.
InputStream inStream = this.getClass().getResourceAsStream(RULE_FILE);
// parse the ruleset from the XML document
RuleExecutionSet res1 =
ruleAdministrator.getLocalRuleExecutionSetProvider(null).createRuleExecutionSet(inStream, null);
inStream.close();
log.info("Loaded RuleExecutionSet: ");
// register the RuleExecutionSet
String uri = res1.getName();
ruleAdministrator.registerRuleExecutionSet(uri, res1, null);
log.info("Bound RuleExecutionSet to URI: " + uri);
RuleRuntime ruleRuntime = serviceProvider.getRuleRuntime();
log.info("Acquired RuleRuntime: ");
// create a StatelessRuleSession
StatelessRuleSession statelessRuleSession = (StatelessRuleSession)
ruleRuntime.createRuleSession(uri, new HashMap(),
RuleRuntime.STATELESS_SESSION_TYPE);
log.info("Got Stateless Rule Session: " + statelessRuleSession);
// call executeRules with some input objects
// Create a input list.
List input = new ArrayList();
input.add(this);
// Print the input.
log.info("Calling rule session with the following data");
log.info("Customer turnover input: " + this.getTurnover());
// Execute the rules without a filter.
List results = statelessRuleSession.executeRules(input);
// Release the session.
statelessRuleSession.release();
log.info("Released Stateless Rule Session.");
} catch (NoClassDefFoundError e) {
if (e.getMessage().indexOf("Exception") != -1) {
log.error("Error: The Rule Engine Implementation could not be found.");
} else {
log.error("Error: " + e.getMessage());
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
// Public --------------------------------------------------------
public static void main (String args[]) {
new ApplyRule();
}
public double getTurnover () {
return turnover;
}
public void setTurnover (double turnover) {
this.turnover = turnover;
}
public void printCompanyInsurable () {
log.info("******************************");
log.info("This company is Insurable.");
log.info("******************************");
}
public void printCompanyNotInsurable () {
log.info("==============================");
log.info("This company is not Insurable.");
log.info("==============================");
}
}
规则定义(rules.xml)
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rule-execution-set>
<name>RuleExecutionSet1</name>
<description>Rule Execution Set</description>
<synonymn name="applyRule" class="com.vivek.jruleengine.example.ApplyRule" />
<rule name="turnoverInsurable" description="Check if turnover insurable" >
<if leftTerm="applyRule.getTurnover" op=">" rightTerm="2000000" />
<then method="applyRule.printCompanyInsurable()" />
</rule>
<rule name="turnoverNotInsurable" description="Check if turnover not insurable" >
<if leftTerm="applyRule.getTurnover" op="<" rightTerm="2000000" />
<then method="applyRule.printCompanyNotInsurable" />
</rule>
</rule-execution-set>
结论:
Drools除了提供正常的规则引擎的能力,还有以下额外的优点:
(1) 无论是技术人士还是商业人士,Drools都是用户友好的,它提供了一个巨大的支持工具集。
(2) Drools的Reteoo算法可加速和可扩展。
(3) Drools提供的Eclipse插件带有自动完成智能感知和调试视图、规则流GUI等。
(4) 基于Web的工具(Guvnor):是一个业务规则管理系统(BRMS),它提供了高级规则授权、版本控制和管理。
至于其他的规则引擎,我个人建议在项目中使用Drools,因为它有一个很大的支持社区。在IDE支持和基于Web的规则管理工具(Guvnor)也有很大优势。