xls就是一个一个excel文件（decisiontable）规则文件介绍

　　

xls就是一个一个excel文件（decisiontable）规则文件介绍

　　1.drools是什么

<p>Drools是为Java量身定制的基于Charles  Forgy的RETE算法的规则引擎的实现。具有了OO接口的RETE,使得商业规则有了更自然的表达。

　　Rule是什么呢？

　　 

　　一条规则是对商业知识的编码。一条规则有 attributes ，一个 Left Hand Side （ LHS ）和一个 Right Hand Side （ RHS ）。Drools 允许下列几种 attributes ： salience ， agenda-group ， no-loop ， auto-focus ， duration ， activation-group  。

　　规则的 LHS 由一个或多个条件（ Conditions ）组成。当所有的条件（ Conditions ）都满足并为真时， RHS 将被执行。 RHS 被称为结果（ Consequence ）。 LHS 和 RHS 类似于

　　if（){

　　}

　　下面介绍几个术语：

　　对新的数据和被修改的数据进行规则的匹配称为模式匹配（ Pattern Matching ）。进行匹配的引擎称为推理机（ Inference Engine ）。被访问的规则称为 ProductionMemory ，被推理机进行匹配的数据称为 WorkingMemory 。 Agenda 管理被匹配规则的执行。推理机所采用的模式匹配算法有下列几种： Linear ， RETE ， Treat ， Leaps 。这里注意加红的地方，对数据的修改也会触发重新匹配，即对 WorkingMemory中的数据进行了修改。

　　然后规则引擎大概是这个样子的：

　　

　　这个图也很好理解，就是推理机拿到数据和规则后，进行匹配，然后把匹配的规则和数据传递给Agenda。

　　规则引擎实现了数据同逻辑的完全解耦。规则并不能被直接调用，因为它们不是方法或函数，规则的激发是对 WorkingMemory 中数据变化的响应。结果（ Consequence ，即 RHS ）作为 LHS events 完全匹配的 Listener 。

　　数据被 assert 进 WorkingMemory 后，和 RuleBase 中的 rule 进行匹配（确切的说应该是 rule 的 LHS ），如果匹配成功这条 rule 连同和它匹配的数据（此时就叫做 Activation ）一起被放入 Agenda ，等待 Agenda 来负责安排激发 Activation （其实就是执行 rule 的 RHS ），上图中的菱形部分就是在 Agenda 中来执行的， Agenda 就会根据冲突解决策略来安排 Activation 的执行顺序。

　　下面附上drools规则引擎的执行过程

　　

　　 

2.rete算法

　　参考链接：Rete Algorithm

　　rete在拉丁文里是net network的意思，这个算法由 Charles Forgy  博士在他的博士论文里提到。

　　这个算法可以分为两个部分，一个是如何编译规则，一个是如何执行。原话（The Rete algorithm can be broken into 2 parts: rule compilation and runtime execution.）

　　rule compilation 就是如何通过对所有规则进行处理，生成一个有效的辨别网络。而一个辨别网络，则对数据进行过滤，使数据一步步往下传送。数据刚进入网络，有很多的匹配条件，这里可以理解为：逻辑表达式为true or false，然后在网络里往下传递的时候，匹配的条件越来越少，最后到达一个终止节点。

　　在这个论文里Dr Charles描述了这么几个节点，Node:

2.rete算法

　　参考链接：Rete Algorithm

　　rete在拉丁文里是net network的意思，这个算法由 Charles Forgy  博士在他的博士论文里提到。

　　这个算法可以分为两个部分，一个是如何编译规则，一个是如何执行。原话（The Rete algorithm can be broken into 2 parts: rule compilation and runtime execution.）

　　rule compilation 就是如何通过对所有规则进行处理，生成一个有效的辨别网络。而一个辨别网络，则对数据进行过滤，使数据一步步往下传送。数据刚进入网络，有很多的匹配条件，这里可以理解为：逻辑表达式为true or false，然后在网络里往下传递的时候，匹配的条件越来越少，最后到达一个终止节点。

　　在这个论文里Dr Charles描述了这么几个节点，Node:

　　

　　 

　　这里对其中的几个节点做一下简单介绍，另外说一下如何运作的。

首先，root node是所有的对象都可以进入的节点，也是辨别网络的一个入口，这个可以理解为一个虚节点，其实可能并不存在。然后立马进入到ObjectTypeNode节点，这是一个对象类型节点。很明显，这里承载的是一个对象，可以理解为是java中的某个new Object()，在这个算法里，这个节点的作用就是为了保证不做一些无用功，什么无用功呢，就是不是对每个规则，进入的对象都要去辨别一遍，而是确定的对象类型，去做跟他相关的辨别，其实就是match。那么怎么做到呢？这里用到了一个hashMap，每次进入网络的对象，都会在这个map中通过hash，找到一个对应的辨别路径去辨别，即match。附上英文原文：（

　　Drools extends Rete by optimizing the propagation from ObjectTypeNode to AlphaNode using hashing. Each time an AlphaNode is added to an ObjectTypeNode it adds the literal value as a key to the HashMap with the AlphaNode as the value. When a new instance enters the ObjectType node, rather than propagating to each AlphaNode, it can instead retrieve the correct AlphaNode from the HashMap,thereby avoiding unnecessary literal checks.） <br /> 一个图来说明：

　　

　　所有经过ObjectTypeNode的对象都会走到下一个节点，下一个节点可以是下面的几种：AlphaNodes, LeftInputAdapterNodes and BetaNodes。后面两个节点是AlphaNodes节点的一些变种，AlphaNodes节点是用来判断一些条件的。可以理解为一些逻辑表达式的计算。<br /><br /> 下面开始上图：

　　

这个图就是传递进一个Cheese对象，然后依次判断是否满足条件：1.判断name是否是“cheddar”，2.如果判断1通过了，继续判断strength是否是strong。这是最简单了一种情况了，这里附上对应的规则描述，后面会继续讲解：<br /> rule "cheessRule" when<br /> $cheese:Cheese(name == "cheddar" && strength == "strong")<br /> then<br /> ......<br /> end<br />  

3.maven依赖

　　这里列了一些后面的一些例子需要用到的maven依赖

</p>

　　

org.kie

kie-api

org.drools

drools-core

org.drools

drools-compiler

org.drools

drools-decisiontables

org.drools

drools-templates

　　4.Rules 文件：.drl 或 xls

　　我们一般使用这两种形式。一种是drl文件，这是drools规则引擎提供的最原生的方式。语法非常简单。具体语法见drools语法介绍。

　　还有一个决策表。决策表可以是 xls 或 csv。我们一般用xls比较多。并且易于理解。 xls 是一个 excel 文件。 ps：在使用过程中遇到了很多坑，最大的坑之一就是mac系统的问题，这里就安利了。

　　drl 文件

　　我们先来看看drl文件，在node的第二篇文章中已经提到过。

　　示例：

　　package com.sankuai.meituan.maxtse.drools.test

import com.sankuai.meituan.maxtse.drools.po.Student

rule "ageUp12" when

 $student: Student(age > 2)

then

 $student.ageUp12();

end

rule "nameMax" when

 $student: Student(name == "max")

then

 $student.nameMax();

retract($student);

end

　　简单说明：以第一个rule为例

　　在第二个例子中，你可以看到有一个retract($student)。这是drools提供的一个功能。详情请参考关于drools语法介绍的博客。

　　决策表（decisiontable）

　　决策表是一个excel文件，可以是xls（目前不支持xlsx）或者csv是一个表格。看起来很直观，连看不懂代码的人都能看懂，不像drl文件那么多。语法。关键是：决策表也最终转化为drl文件，供drools规则引擎解析执行。 *.xls 到 *.drl 的转换将在以下 wiki 中讨论。

　　直接上图

　　

　　这里可以暂时忽略背景色，只是为了区分各个模块的功能

　　忽略文件开头的空行，从有数据的第一行开始解释：

　　第一行第一列：RuleSet，第二列com.sankuai.meituan.maxtse.drools.test。这里的RuleSet可以省略，就像drl文件中的包

　　第二行，第一列：Import 具体java类的第二列，这里对应drl文件中的Improt，多个引用类用逗号隔开

　　第三行是对这个决策表的描述

　　第四行，第一列：RuleTable FirstDecisionTable 这一行很重要，说明这是一个决策表，下面几行是具体的规则，就像上面几行是一些准备条件一样，下面才是真正的action住哪里，这里有解释

　　第五行，CONDITION 行，这一行可以有两个列名：CONDITION ACTION。 CONDITION列是drl中的识别条件，ACTION是具体的操作，也就是满足前面几列的CONDITION条件后，会进行什么操作。这里，CONDITION 必须在 ACTION 之前，并且 ACTION 可以有多个列。单个 ACTION 中的一个 多个操作用逗号分隔。最后加分号很重要，否则会出现解析错误。

　　第六行，在CONDITION行旁边，可以声明下面要使用的对象，对应drl文件中的$student:Student()

　　第七行是识别条件的逻辑表达式，如：student.getAge()==$param对应drl中的age==12，其中$param是对应列中每个单元格的值，而那么这里就需要了，特别是对于非字符串，如整数、小数等，可以直接使用$param，但是如果单元格是字符串，则需要加双引号。 （ps：mac中的双引号是斜的，一定要竖") 另外，如果有多个值，可以用逗号隔开，然后用$1,$2提取变量值，比如第一个ACTION Student.doAction1($1,"$2")

　　第八行还是注释行，可以添加对每个CONDITON ACTION列的描述。

　　下面的每一行是一些对应条件的值。