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Java規(guī)則引擎工作原理及其應用

作者：繳明洋譚慶平∣來源：天極java∣原文地址∣2006-4-6

　　摘要 Java規(guī)則引擎是一種嵌入在Java程序中的組件，它的任務是把當前提交給引擎的Java數(shù)據(jù)對象與加載在引擎中的業(yè)務規(guī)則進行測試和比對，激活那些符合當前數(shù)據(jù)狀態(tài)下的業(yè)務規(guī)則，根據(jù)業(yè)務規(guī)則中聲明的執(zhí)行邏輯，觸發(fā)應用程序中對應的操作。

　　引言

　　目前，Java社區(qū)推動并發(fā)展了一種引人注目的新技術——Java規(guī)則引擎（Rule Engine）。利用它就可以在應用系統(tǒng)中分離商業(yè)決策者的商業(yè)決策邏輯和應用開發(fā)者的技術決策，并把這些商業(yè)決策放在中心數(shù)據(jù)庫或其他統(tǒng)一的地方，讓它們能在運行時可以動態(tài)地管理和修改，從而為企業(yè)保持靈活性和競爭力提供有效的技術支持。

　　規(guī)則引擎的原理

　　1、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)（RBES）簡介

　　Java規(guī)則引擎起源于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，而基于規(guī)則的專家系統(tǒng)又是專家系統(tǒng)的其中一個分支。專家系統(tǒng)屬于人工智能的范疇，它模仿人類的推理方式，使用試探性的方法進行推理，并使用人類能理解的術語解釋和證明它的推理結(jié)論。為了更深入地了解Java規(guī)則引擎，下面簡要地介紹基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。RBES包括三部分：Rule Base（knowledge base）、Working Memory（fact base）和Inference Engine。它們的結(jié)構(gòu)如下系統(tǒng)所示：

圖1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)構(gòu)成

　　如圖1所示，推理引擎包括三部分：模式匹配器（Pattern Matcher）、議程（Agenda）和執(zhí)行引擎（Execution Engine）。推理引擎通過決定哪些規(guī)則滿足事實或目標，并授予規(guī)則優(yōu)先級，滿足事實或目標的規(guī)則被加入議程。模式匹配器決定選擇執(zhí)行哪個規(guī)則，何時執(zhí)行規(guī)則；議程管理模式匹配器挑選出來的規(guī)則的執(zhí)行次序；執(zhí)行引擎負責執(zhí)行規(guī)則和其他動作。

　　和人類的思維相對應，推理引擎存在兩者推理方式：演繹法（Forward-Chaining）和歸納法（Backward-Chaining）。演繹法從一個初始的事實出發(fā)，不斷地應用規(guī)則得出結(jié)論（或執(zhí)行指定的動作）。而歸納法則是根據(jù)假設，不斷地尋找符合假設的事實。Rete算法是目前效率最高的一個Forward-Chaining推理算法，許多Java規(guī)則引擎都是基于Rete算法來進行推理計算的。

　　推理引擎的推理步驟如下：

　　(1)將初始數(shù)據(jù)（fact）輸入Working Memory。

　　(2)使用Pattern Matcher比較規(guī)則庫（rule base）中的規(guī)則（rule）和數(shù)據(jù)（fact）。

　　(3)如果執(zhí)行規(guī)則存在沖突（conflict），即同時激活了多個規(guī)則，將沖突的規(guī)則放入沖突集合。

　　(4)解決沖突，將激活的規(guī)則按順序放入Agenda。

　　(5)使用執(zhí)行引擎執(zhí)行Agenda中的規(guī)則。重復步驟2至5，直到執(zhí)行完畢所有Agenda中的規(guī)則。

　　上述即是規(guī)則引擎的原始架構(gòu)，Java規(guī)則引擎就是從這一原始架構(gòu)演變而來的。

　　2、規(guī)則引擎相關構(gòu)件

　　規(guī)則引擎是一種根據(jù)規(guī)則中包含的指定過濾條件，判斷其能否匹配運行時刻的實時條件來執(zhí)行規(guī)則中所規(guī)定的動作的引擎。與規(guī)則引擎相關的有四個基本概念，為更好地理解規(guī)則引擎的工作原理，下面將對這些概念進行逐一介紹。

　　1)信息元（Information Unit）

　　信息元是規(guī)則引擎的基本建筑塊，它是一個包含了特定事件的所有信息的對象。這些信息包括：消息、產(chǎn)生事件的應用程序標識、事件產(chǎn)生事件、信息元類型、相關規(guī)則集、通用方法、通用屬性以及一些系統(tǒng)相關信息等等。

　　2)信息服務（Information Services）

　　信息服務產(chǎn)生信息元對象。每個信息服務產(chǎn)生它自己類型相對應的信息元對象。即特定信息服務根據(jù)信息元所產(chǎn)生每個信息元對象有相同的格式，但可以有不同的屬性和規(guī)則集。需要注意的是，在一臺機器上可以運行許多不同的信息服務，還可以運行同一信息服務的不同實例。但無論如何，每個信息服務只產(chǎn)生它自己類型相對應的信息元。

　　3)規(guī)則集（Rule Set）

　　顧名思義，規(guī)則集就是許多規(guī)則的集合。每條規(guī)則包含一個條件過濾器和多個動作。一個條件過濾器可以包含多個過濾條件。條件過濾器是多個布爾表達式的組合，其組合結(jié)果仍然是一個布爾類型的。在程序運行時，動作將會在條件過濾器值為真的情況下執(zhí)行。除了一般的執(zhí)行動作，還有三類比較特別的動作，它們分別是：放棄動作（Discard Action）、包含動作（Include Action）和使信息元對象內(nèi)容持久化的動作。前兩種動作類型的區(qū)別將在2.3規(guī)則引擎工作機制小節(jié)介紹。

　　4)隊列管理器（Queue Manager）

　　隊列管理器用來管理來自不同信息服務的信息元對象的隊列。

　　下面將研究規(guī)則引擎的這些相關構(gòu)件是如何協(xié)同工作的。

　　如圖2所示，處理過程分為四個階段進行：信息服務接受事件并將其轉(zhuǎn)化為信息元，然后這些信息元被傳給隊列管理器，最后規(guī)則引擎接收這些信息元并應用它們自身攜帶的規(guī)則加以執(zhí)行，直到隊列管理器中不再有信息元。

圖2 處理過程協(xié)作圖

　　3、規(guī)則引擎的工作機制

　　下面專門研究規(guī)則引擎的內(nèi)部處理過程。如圖3所示，規(guī)則引擎從隊列管理器中依次接收信息元，然后依規(guī)則的定義順序檢查信息元所帶規(guī)則集中的規(guī)則。如圖所示，規(guī)則引擎檢查第一個規(guī)則并對其條件過濾器求值，如果值為假，所有與此規(guī)則相關的動作皆被忽略并繼續(xù)執(zhí)行下一條規(guī)則。如果第二條規(guī)則的過濾器值為真，所有與此規(guī)則相關的動作皆依定義順序執(zhí)行，執(zhí)行完畢繼續(xù)下一條規(guī)則。該信息元中的所有規(guī)則執(zhí)行完畢后，信息元將被銷毀，然后從隊列管理器接收下一個信息元。在這個過程中并未考慮兩個特殊動作：放棄動作（Discard Action）和包含動作（Include Action）。放棄動作如果被執(zhí)行，將會跳過其所在信息元中接下來的所有規(guī)則，并銷毀所在信息元，規(guī)則引擎繼續(xù)接收隊列管理器中的下一個信息元。包含動作其實就是動作中包含其它現(xiàn)存規(guī)則集的動作。包含動作如果被執(zhí)行，規(guī)則引擎將暫停并進入被包含的規(guī)則集，執(zhí)行完畢后，規(guī)則引擎還會返回原來暫停的地方繼續(xù)執(zhí)行。這一過程將遞歸進行。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖3 規(guī)則引擎工作機制

　　Java規(guī)則引擎的工作機制與上述規(guī)則引擎機制十分類似，只不過對上述概念進行了重新包裝組合。Java規(guī)則引擎對提交給引擎的Java數(shù)據(jù)對象進行檢索，根據(jù)這些對象的當前屬性值和它們之間的關系，從加載到引擎的規(guī)則集中發(fā)現(xiàn)符合條件的規(guī)則，創(chuàng)建這些規(guī)則的執(zhí)行實例。這些實例將在引擎接到執(zhí)行指令時、依照某種優(yōu)先序依次執(zhí)行。一般來講，Java規(guī)則引擎內(nèi)部由下面幾個部分構(gòu)成：工作內(nèi)存（Working Memory）即工作區(qū)，用于存放被引擎引用的數(shù)據(jù)對象集合；規(guī)則執(zhí)行隊列，用于存放被激活的規(guī)則執(zhí)行實例;靜態(tài)規(guī)則區(qū)，用于存放所有被加載的業(yè)務規(guī)則，這些規(guī)則將按照某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織，當工作區(qū)中的數(shù)據(jù)發(fā)生改變后，引擎需要迅速根據(jù)工作區(qū)中的對象現(xiàn)狀，調(diào)整規(guī)則執(zhí)行隊列中的規(guī)則執(zhí)行實例。Java規(guī)則引擎的結(jié)構(gòu)示意圖如圖4所示。

圖4 Java規(guī)則引擎工作機制

　　當引擎執(zhí)行時，會根據(jù)規(guī)則執(zhí)行隊列中的優(yōu)先順序逐條執(zhí)行規(guī)則執(zhí)行實例，由于規(guī)則的執(zhí)行部分可能會改變工作區(qū)的數(shù)據(jù)對象，從而會使隊列中的某些規(guī)則執(zhí)行實例因為條件改變而失效，必須從隊列中撤銷，也可能會激活原來不滿足條件的規(guī)則，生成新的規(guī)則執(zhí)行實例進入隊列。于是就產(chǎn)生了一種“動態(tài)”的規(guī)則執(zhí)行鏈，形成規(guī)則的推理機制。這種規(guī)則的“鏈式”反應完全是由工作區(qū)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動的。

　　任何一個規(guī)則引擎都需要很好地解決規(guī)則的推理機制和規(guī)則條件匹配的效率問題。規(guī)則條件匹配的效率決定了引擎的性能，引擎需要迅速測試工作區(qū)中的數(shù)據(jù)對象，從加載的規(guī)則集中發(fā)現(xiàn)符合條件的規(guī)則，生成規(guī)則執(zhí)行實例。1982年美國卡耐基·梅隆大學的Charles L. Forgy發(fā)明了一種叫Rete算法，很好地解決了這方面的問題。目前世界頂尖的商用業(yè)務規(guī)則引擎產(chǎn)品基本上都使用Rete算法。

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