探析Drools规则引擎的工作原理

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 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

qq_39209927

1998人浏览 · 2024-04-03 09:00:00

qq_39209927 · 2024-04-03 09:00:00 发布

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：

通过上图调用栈可以发现，Drools 同时支持多种规则类型，经过规则编译后规则就进入到了生产内存中，而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 中插入事实对象、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，规则将被激活并添加到议程 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 方法启动了一轮完整的规则执行周期，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。这样一次完整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，避免规则交叉和互相依赖。
对象事实的生命周期要清晰，了解何时插入，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：