甩锅声明:本人英语一般,翻译只是为了做个笔记,所以有翻译错误的地方,错就错了,如果你想给我纠正,就给我留言,我会改过来,如果懒得理我,就直接划过即可。
目录
会话时钟的实现
事件流和切入点
为规则数据声明切入点
会话时钟的实现
在复杂事件处理期间,事件可能会有时间约束,因为需要一个会话时钟,用来提供当前的时间。例如,如果规则需要决定过去一个小时的某个给定股票的平均价格,Drools必须能够用会话中的当前时间比较股票价格的事件的时间戳。
Drools支持实时时钟和伪时钟。你可以根据场景使用一个或两个时钟类型:
-
规则测试:测试需要控制环境,并且当测试包含使用时间约束的规则,你必须能够控制输入的规则、事实和时间流。
-
定期执行:Drools会实时对事件作出反应,因此需要一个实时时钟。
-
指定环境:指定环境可能会有指定时间控制需求。例如,聚类环境可能需要时钟同步或者JEE环境可能需要应用服务器通过的时钟。
-
规则重播或模拟:为了重播或模拟场景,应用必须能够控制时间流。
根据你的环境需求来决定是否使用实时时钟或者伪时钟。
实时时钟
实时时钟是默认时钟,使用的是系统时钟作为时间戳。配置Drools使用实时时钟,设置KIE会话配置参数为realtime:
配置实时时钟代码如下:
import org.kie.api.KieServices.Factory;
import org.kie.api.runtime.conf.ClockTypeOption;
import org.kie.api.runtime.KieSessionConfiguration;
KieSessionConfiguration config = KieServices.Factory.get().newKieSessionConfiguration();
config.setOption(ClockTypeOption.get("realtime"));
伪时钟
伪时钟是为了辅助测试时间规则,伪时钟可以被应用控制。配置Drools使用伪时钟,设置KIE会话配置参数为pseudo:
配置伪时钟代码如下:
import org.kie.api.runtime.conf.ClockTypeOption;
import org.kie.api.runtime.KieSessionConfiguration;
import org.kie.api.KieServices.Factory;
KieSessionConfiguration config = KieServices.Factory.get().newKieSessionConfiguration();
config.setOption(ClockTypeOption.get("pseudo"));
你也可以使用额外的配置和事实处理控制伪时钟:
在会话中控制伪时钟
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.kie.api.runtime.KieSessionConfiguration;
import org.kie.api.KieServices.Factory;
import org.kie.api.runtime.KieSession;
import org.drools.core.time.SessionPseudoClock;
import org.kie.api.runtime.rule.FactHandle;
import org.kie.api.runtime.conf.ClockTypeOption;
KieSessionConfiguration conf = KieServices.Factory.get().newKieSessionConfiguration();
conf.setOption( ClockTypeOption.get("pseudo"));
KieSession session = kbase.newKieSession(conf, null);
SessionPseudoClock clock = session.getSessionClock();
// While inserting facts, advance the clock as necessary.
FactHandle handle1 = session.insert(tick1);
clock.advanceTime(10, TimeUnit.SECONDS);
FactHandle handle2 = session.insert(tick2);
clock.advanceTime(30, TimeUnit.SECONDS);
FactHandle handle3 = session.insert(tick3);
事件流和切入点
Drools可以用事件流的形式处理大量事件。在DRL规则文件中声明,流也被成为切入点。当你在DRL规则文件或者java应用中声明了切入点,Drools会在编译时会识别和创建适当的内部规则,用来使用切入点的数据去评估规则。
一个切入点的事实或流可以连接来自任意其切入点的事实,除了已经在工作内存中的事实。事实总是会和他们进入的切入点关联。相同类型的事实可以通过不同的切入点进入Drools,但是通过切入点A进入的事实不会与切入点B的模式匹配。
事件流有下面的特点:
-
流中的时间会按时间排序。虽然时间戳在不同的流中可能有不同的语义,但是他们总是内部排序的。
-
事件流通常会有大量的事件。
-
流中的原子事件通常单独没有用,只在流中集合时才有用。
-
事件流可以是同构的,包含单一事件类型,或者异构,包含各种不同类型的事件。
为规则数据声明切入点
你可以为事件声明一个切入点(事件流),好让Drools只用来自切入点的数据评估规则。你可以在DRL规则文件中通过引用隐式声明切入点,也可以在java程序中显式声明切入点。
过程
使用下面方法之一声明切入点
-
在DRL规则文件,为插入的事实指定from entry-point "<name>"
使用"ATM流"切入点授权提现规则
rule "Authorize withdrawal"
when
WithdrawRequest($ai : accountId, $am : amount) from entry-point "ATM Stream"
CheckingAccount(accountId == $ai, balance > $am)
then
// Authorize withdrawal.
end
应用带有"分支流"切入点的费用规则
rule "Apply fee on withdraws on branches"
when
WithdrawRequest($ai : accountId, processed == true) from entry-point "Branch Stream"
CheckingAccount(accountId == $ai)
then
// Apply a $2 fee on the account.
end
银行系统的两个示例中的DRL规则都是插入了带有CheckingAccount事实的WithdrawalRequest事件,但是是从不同的切入点插入的。在运行时,Authorize withdrawal规则只会用ATM Stream切入点的数据来评估,而Apply fee规则只会用Branch Stream切入点来评估。任何插入到ATM stream的事件都不会与Apply fee规则里面的模式匹配,同理,任何插入到Branch Stream的事件都不会与Authorize withdrawal rule规则匹配。
在Java应用代码里,使用getEntryPoint方法指定获取一个EntryPoint对象,同时将事实插入到该切入点中:
用java代码的切入点并插入事实
import org.kie.api.runtime.KieSession;
import org.kie.api.runtime.rule.EntryPoint;
// Create your KIE base and KIE session as usual.
KieSession session = ...
// Create a reference to the entry point.
EntryPoint atmStream = session.getEntryPoint("ATM Stream");
// Start inserting your facts into the entry point.
atmStream.insert(aWithdrawRequest);
任何指定了from entry-point Atm StreamDRL的规则,都只会根据这个切入点的数据进行评估。