Rules
一條規則是對商業(yè)知識的編碼。一條規則有 attributes ，一個(gè) Left Hand Side （ LHS ）和一個(gè) Right Hand Side （ RHS ）。 Drools 允許下列幾種 attributes ： salience ， agenda-group ， no-loop ， auto-focus ， duration ， activation-group 。
規則可以通過(guò) package 關(guān)鍵字同一個(gè)命名空間（ namespace ）相關(guān)聯(lián)；其他的規則引擎可能稱(chēng)此為規則集（ Rule Set ）。一個(gè) package 聲明了 imports ， global 變量， functions 和 rules 。
package com.sample
import java.util.List
import com.sample.Cheese
global List cheeses
function void exampleFunction(Cheese cheese) {
System.out.println( cheese );
}
rule “A Cheesy Rule”
when
cheese : Cheese( type == " stilton " )
then
exampleFunction( cheese );
cheeses.add( cheese );
end
對新的數據和被修改的數據進(jìn)行規則的匹配稱(chēng)為模式匹配（ Pattern Matching ）。進(jìn)行匹配的引擎稱(chēng)為推理機（ Inference Engine ）。被訪(fǎng)問(wèn)的規則稱(chēng)為 ProductionMemory ，被推理機進(jìn)行匹配的數據稱(chēng)為 WorkingMemory 。 Agenda 管理被匹配規則的執行。推理機所采用的模式匹配算法有下列幾種： Linear ， RETE ， Treat ， Leaps 。
Drools 采用了 RETE 和 Leaps 的實(shí)現。 Drools 的 RETE 實(shí)現被稱(chēng)為 ReteOO ，表示 Drools 對 Rete 算法進(jìn)行了加強和優(yōu)化的實(shí)現。
一條規則的 LHS 由 Conditional Element 和域約束（ Field Constraints ）。下面的例子顯示了對一個(gè) Cheese Fact 使用了字面域約束（ Literal Field Constraint ）
上面的這個(gè)例子類(lèi)似于：
規則引擎實(shí)現了數據同邏輯的完全解耦。規則并不能被直接調用，因為它們不是方法或函數，規則的激發(fā)是對 WorkingMemory 中數據變化的響應。結果（ Consequence ，即 RHS ）作為 LHS events 完全匹配的 Listener 。
當 rules 被加入 Productioin Memory 后， rules 被規則引擎用 RETE 算法分解成一個(gè)圖：
當 Facts 被 assert 進(jìn)入 WorkingMemory 中后，規則引擎找到匹配的 ObjectTypeNode ，然后將此 Fact 傳播到下一個(gè)節點(diǎn)。 ObjectTypeNode 擁有一塊內存來(lái)保存所有匹配的 facts 。在我們的例子中，下一個(gè)節點(diǎn)是一個(gè)域約束（ Field Constraint ）， type = = “cheddar” 。如果某個(gè) Cheese 對象的類(lèi)型不是“ cheddar ”，這個(gè) fact 將不會(huì )被傳播到網(wǎng)絡(luò )的下一個(gè)節點(diǎn)。如果是“ cheddar ”類(lèi)型，它將被記錄到 AlphaNode 的內存中，并傳播到網(wǎng)絡(luò )的下一個(gè)節點(diǎn)。 AlphaNode 是古典 RETE 術(shù)語(yǔ)，它是一個(gè)單輸入 / 單輸出的節點(diǎn)。最后通過(guò) AlphaNode 的 fact 被傳播到 Terminal Node 。 Terminal Node 是最終節點(diǎn)，到此我們說(shuō)這條規則被完全匹配，并準備激發(fā)。
當一條規則被完全匹配，它并沒(méi)有立刻被激發(fā)（在 RETE 中是這樣，但在 Leaps 中它會(huì )立刻被激發(fā)）。這條規則和與其匹配的 facts 將激活被放入 Agenda ，由 Agenda 來(lái)負責安排激發(fā) Activations （指的是 rule + the matched facts ）。
下面的圖很清楚的說(shuō)明了 Drools 規則引擎的執行過(guò)程：
數據被 assert 進(jìn) WorkingMemory 后，和 RuleBase 中的 rule 進(jìn)行匹配（確切的說(shuō)應該是 rule 的 LHS ），如果匹配成功這條 rule 連同和它匹配的數據（此時(shí)就叫做 Activation ）一起被放入 Agenda ，等待 Agenda 來(lái)負責安排激發(fā) Activation （其實(shí)就是執行 rule 的 RHS ），上圖中的菱形部分就是在 Agenda 中來(lái)執行的， Agenda 就會(huì )根據沖突解決策略來(lái)安排 Activation 的執行順序。
聯(lián)系客服
