探析Drools规则引擎的工作机制

一、工作原理

二、工作流程

2.1 初始化环境

2.2 添加规则文件

2.3 编译规则文件

2.4 插入到工作内存

2.5 规则匹配与激活

2.6 规则执行

三、Drools 其他特性

3.1 符合事实

3.2 决策表

3.3 规则生命周期管理

3.4 规则流

四、Rete 算法

一、工作原理

Drools 规则引擎的工作原理围绕以下几个核心概念和组件：

规则（Rules）：规则是以声明性的方式表达业务逻辑的关键元素，由条件 LHS 和结论 RHS 构成。条件部分定义了触发规则的情景，结论部分则指明了当条件满足时应执行的动作。

事实（Fact）：事实是传递给规则引擎的数据对象实例，代表了当前的状态或事件。规则引擎会将事实对象放入工作内存（Working Memory）中，规则的条件部分会对这些事实进行匹配。

工作内存（Working Memory）：工作内存是规则引擎暂存事实的地方，也是规则引擎的执行场所。当事实被插入工作内存时，引擎会重新评估所有规则，看是否有规则的条件得到满足。

生产内存（Production Memory）：在 Drools 中，生产内存同村指的是存放规则本身的地方，也就是规则库。这里的规则已经被编译并准备好了执行。

议程（Agenda）：议程负责追踪所有满足条件的规则，以及他们的执行顺序。当规则的条件部分被满足，规则会被添加到议程中等待执行，Drools 支持多种执行策略，如正向链路、反向链路、冲突解决策略等，来决定规则的激活和执行顺序。

RETE算法 ： RETE（Rapidly Exploring Random Trees）或其改进型 RETEOO，是 Drools 规则引擎背后的一种高效模式匹配算法，用于优化规则匹配过程，减少重复计算。它维护一个内部网络结构来跟踪条件之间的关系，以加速对工作内存中变化的事实进行反应。

二、工作流程

执行流程如下图：

2.1 初始化环境

首先，你需要通过 KieServices 获取 KieRepository 和 KieFileSystem，用于管理和加载规则文件。

KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
KieFileSystem kieFileSystem = kieServices.newKieFileSystem();

2.2 添加规则文件

将.drl规则文件或者其他类型的资源文件添加到 KieFileSystem 中。

kieFileSystem.write(ResourceFactory.newClassPathResource("rules/myRule.drl"));

2.3 编译规则文件

使用 KieBuilder 构建 KieModule，从而将规则文件编译成可执行的形式。

KieBuilder kieBuilder = kieServices.newKieBuilder(kieFileSystem);
kieBuilder.buildAll(); // 编译
Results results = kieBuilder.getResults();
if (results.hasMessages(Message.Level.ERROR)) {
    // 处理编译错误
}

KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer(kieBuilder.getKieModule().getReleaseId());

通过调用 kieBuilder.buildAll() 方法即可编译规则文件，通过 DrlParser 类来实现规则文件的编译，并将其存储在规则库中。如下代码调用栈：

通过上图调用栈课发现，Drools 同时支持多种规则人间类型，经过规则编译后规则就进入到了生产内存中，二所谓的生产内存其实就是 KieBase，它包含了从 .drl 规则文件中加载并编译好的规则。在运行时，可以从这个 KieBase 中创建 KieSession，并在 KieSession 中插入实时对象、执行规则。

规则编译后的内容如下，详细内容请自行查看。

2.4 插入到工作内存

当调用 kieSession.insert(fact); 方法时，对象事实就会插入到工作内存中，所谓的工作内存就是 KieSession。

2.5 规则匹配与激活

当某个事实对象被插入或更新时，引擎遍历 Rete 网络，查找与该事实想匹配的规则条件。若规则的所有条件均满足，规则讲呗激活并添加到议程 Agenda 中。

2.6 规则执行

通过调用 kieSession.fireAllRules() 方法来触发所有已经匹配的规则开始执行，执行直至 Agenda 为空，即所有符合条件的规则都已经关闭，或者遇到终止条件。

规则执行的过程可能有副作用，具体包括：更新 Working Memory 中的事实、执行系统外部操作、出发新的规则激活等。

总之，fireAllRules 方法启动了一轮完成的规则执行周期，该周期会持续地匹配、激活、执行规则，直到没有更多的规则可以执行为止。

最后需要调用 dispose() 方法用于释放和清理当前 kieSession 相关的所有资源。这样一次完成的规则执行就结束了。

三、Drools 其他特性

3.1 符合事实

在复杂的业务场景中，有时需要组合多个对象形成一个新的事实来参与规则匹配。复合事实可以通过事实对象继承、聚合或嵌套等方式构造。

3.2 决策表

Drools 支持使用决策表（Spreadsheet Decision Tables）来编写规则，这种方式特别适合于那些基于表格形式展现的复杂条件逻辑，例如Excel文件格式。决策表可以清晰地可视化规则条件和结果，方便非程序员维护。

3.3 规则生命周期管理

Drools 支持规则的动态加载、更新和卸载。例如，通过 KieScanner 实现规则库的热部署，当规则文件发生变化时，可以自动重新加载规则。

3.4 规则流

使用 Drools Workbench 或 jBPM 流程设计器，可以创建流程图来定义规则执行的顺序和流程，从而实现流程驱动的规则执行。

在使用规则引擎时有一些需要注意的事项

注意工作内存管理：不要一次性插入过多的事实对象，否则可能会导致性能下降升值内存溢出。
规则的组织应保持清晰，毕淼规则交叉和互相依赖。
对象事实的生命周期要清晰，了解合适插入，何时更新等。
在并发环境下，注意正确的使用 KieSession 实例。

四、Rete 算法

Drools Rete 算法是基于Charles Forgy在1979年提出的 Rete 算法的一种实现，它是规则引擎中用于高效处理大量规则和事实的模式匹配算法。Rete 算法的目标是解决在大型规则库中多次检查相同事实的问题，通过构建一种数据结构（Rete网络），将规则条件分割并缓存中间结果，使得当事实发生变化时，只需要沿着网络进行局部传播，大大减少了不必要的计算。

在 Drools 中，Rete 算法以及其变种（如ReteOO）被用来优化规则引擎的性能，它构建了一个高效的推理网络，该网络能够记住之前的匹配结果，从而在新的事实插入、更新或删除时，迅速识别出受到影响的规则，以及哪些规则条件已经满足，应当被触发执行。

Rete算法的工作原理如下：