由于本人的码云太多太乱了，于是决定一个一个的整合到一个springboot项目里面。
在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来，把规则的维护和生成交由业务人员，为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
drools是一款标准、效率高、速度快的开源规则引擎，基于ReteOO算法，目前主要应用场景在广告、活动下发等领域非常多，比如APP的活动下发，通常都是有很多条件限制的，且各种活动层出不穷，无法代码穷举，而如果每次为了一个活动重新发版上线，显然是不合理的，因此通过drools将活动中变的部分抽象为一个个单独的规则文件，来屏蔽这部分的变化，使得系统不需要从代码层面做出改变，当然了为了更加极致的抽象，通常还需要对规则中的一些可配条件（大于、小于、等于、范围、次数等）也提取到数据库中，这样在现有规则不满足要求时，可以直接通过更改数据库的对应规则表来完善，同样不需要改代码；
原文链接：http://www.choupangxia.com/topic/detail/98
小明是一个兢兢业业的服务端程序员，有一天产品经理找到他说，我们要给用户发一条消息，消息的内容按照用户的积分分为三档，1000 以下的用户发：
在业务的早期时代，也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展，越来越多的问题会暴露出来：
Drools是一款老牌的java规则引擎框架，早在十几年前，我刚工作的时候，曾在一家第三方支付企业工作。在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的。
引言 2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。 美团外卖的CRM业务步入成熟期，规则类需求几乎撑起了这个业务所有需求的半边天。一方面规则唯一不变的是“多变”，另一方面开发团队对“规则开发”的感受是乏味、疲惫和缺乏技术含量。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前的一个KPI。 规则引擎作为常见的维护策略规则的框架很快进入我的思路。它能将业务决策逻辑从系统逻辑中抽离出来，
2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。
Drools的规则文件是以*.drl结尾的文件，我们来看一个最简单的规则文件中都是包含什么。
该文介绍了Drools 7.0.0.Final规则引擎中global全局变量的用法，包括定义全局变量、为规则文件提供数据或服务以及全局变量在规则中的使用。同时，还提供了实例代码和测试代码，方便读者更好地理解和使用Drools规则引擎。
学习语法之前先把项目结构搭建起来。使用IDE创建Maven项目，引入Drools依赖。上一篇文章中已经介绍一个实战，溪源在此篇文章再重复分享一下。 第一步：创建maven工程drools_quickstart并导入drools相关maven坐标
DSL == Domain Specific Language 以贴近业务领域的方式,即以类自然语言的方式来构造软件,使得我们不用花费太多精力就能看懂代码所对应的业务含义 。 它是创建规则语言的一种方式，致力于解决我们的问题域 。 DSL相当于一个转换器,它能将某一领域内的术语转换成规则语言。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、核心组件、基本用法和高级用法，包括KieSession、KieBase、KieRepository等，并介绍了基于Maven的规则引擎配置示例。
大家在日常开发中，肯定遇到过一些业务规则变来变去的需求，比如：会员积分系统（今天要新注册会员送10积分，明天要改成注册送优惠券，后天搞活动要改成注册自动变成高级会员...），此类需求，一般都是通过写if分支来实现的，参考下面：
在常用的ERP系统、OA系统的开发中，工作流引擎是一个必不可少的工具。之前在选择工作流引擎时曾经在activiti和jbpm之间有过比较，当时做出的决定是使用jbpm，但实际开发过程中发现这个选择是不合适的。目前我们改为选择Activiti作为工作流模块的引擎，理由如下：
global关键字用于在规则文件中定义全局变量，它可以让应用程序的对象在规则文件中能够被访问。可以用来为规则文件提供数据或服务。
本文讲解了Drools规则引擎的使用方法，包括规则文件的基本结构、规则语法以及规则的应用实例。重点介绍了Drools的规则文件结构和语法，包括package、import、function、query和rule的使用方法。同时，还介绍了Drools规则引擎的一些高级特性，如规则的重复、合并和重写等。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些Optaplanner大概的情况；并一步步将Optaplanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
之前的文章中，分别从APS，排产到规划引擎叙述了一些理论基础；并介绍了一些OptaPlanner大概的情况；并一步步将OptaPlanner的示例运行起来，将示例源码导进Eclipse分析了一下它的Hello world入门示例，从本篇开始，我们将分步学习它的一些概念及用法。
Drools提供了基于Eclipse的IDE（可选），但是它的核心只适用于Java 1.5。
本文介绍了Drools规则引擎在Java项目中的使用，包括规则的定义、编译、解释执行，以及基于Drools的规则引擎在代码生成、代码优化、代码检查中的实际应用。同时，介绍了Drools规则引擎API的常用API和实例，以及基于Drools规则引擎的代码生成和优化实例。
Drools（JBoss Rules ）是一个开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。
（2）新建配置文件/src/resources/META-INF/kmodule.xml
在您好的应用程序中使用一个新的流程 流程处理 （1）你需要建立一个知识库，其中包含过程定义 KnowledgeBuilder kbuilder = KnowledgeBuilderFactory.newKnowledgeBuilder(); kbuilder.add( ResourceFactory.newClassPathResource("MyProcess.bpmn2"), ResourceType.BPMN2 ); 加入你的进程生成器（可以添加多个进程）后，您可以创建
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人。
该文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用方式以及代码示例。
编译程序是一种翻译程序，编译程序是将一种语言形式翻译成另一种语言形式。它将高级语言所写的源程序翻译成等价的机器语言或汇编语言的目标程序。
B、规则流程：如果paramId不为null，参数标识是+号，执行添加规则，-号，执行移除规则操作。
摘要总结：本文介绍了Drools规则引擎在项目实践中的简单实用方法，包括规则的基本定义、语法和示例。通过预定义变量，可以轻松获取规则的相关信息。同时，文章还提供了基于KieSession的规则执行示例，并介绍了如何将规则引擎应用到实际项目中。
Drools 决策表的使用 决策表简介 引用官方的话 决策表是一个“精确而紧凑的”表示条件逻辑的方式，非常适合商业级别的规则。 目前决策表支持xls格式和csv格式。决策表与现有的drool
日常生活是由规则驱动的。红灯停绿灯行，这是我们的交通规则；我们站着往上跳，最终还是要落下来，这是地球的引力规则。规则在生活中无处不在。软件开发中我们也需要规则，满足什么规则应该进入什么分支。如果做过风控系统，就知道风控系统里存在非常多的规则（比如：age < 16 || age > 50 -> REJECT ）。最便捷的实现就是用 if-else 来写，但是随着规则的增加以及需求的变动，代码将变得越来越难阅读和理解，如果再去修改这些代码，然后测试不够充分的话，将产生严重的生产事故。这时候就要引入Drools等规则引擎了。Drools就是为了解决业务代码和业务规则分离的引擎。
传统的企业营销大体是营销人员通过查询画像标签库去圈选人群,这种方案往往无法抓住那些"转瞬即逝的机会"
该文介绍了Drools规则引擎的使用方法，包括语法、使用场景、规则文件格式、规则实例、规则解析、规则推理、Fact声明、声明变量、Working Memory、insert、update、delete、modify、query、query Answer、reasoning、learning、pattern、rule、knowledge、fact、declaration、agenda、bind、eval、plan、agenda、listen、learn等知识点。
规则引擎：全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。 目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
本文介绍了如何使用Drools规则引擎实现业务逻辑，通过一个具体的实例对Drools规则进行了介绍，包括规则定义、编译、解释执行和规则优化等步骤。同时，还介绍了Drools的配置文件kmodule.xml的用法。
大部分 web 以及企业级 Java 应用可被分成三部分：与用户交互的前台，与数据库这样的后台系统交互的服务层，以及它们之间的业务逻辑。最近这段时间，通常我们会使用框架来实现前台和后台的需求（例如：Struts, Cocoon, Spring, Hibernate, JDO, 以及实体 Beans），但是却没有一种标准手段很好的组织业务逻辑。像 EJB 和 Spring 这样的框架都以 high level 方式处理，这无助于组织我们的代码。除非我们改变这种凌乱，否则系统将不会健壮，框架中杂乱的 if...then 语句能带给我们可配置性、可读性的优点，以及在其他地方复用代码的愉悦吗？本文将介绍如何使用 Drools 规则引擎框架来解决这些问题。
现在有这么个需求，网上购物，需要根据不同的规则计算商品折扣，比如VIP客户增加5%的折扣，购买金额超过1000元的增加10%的折扣等，而且这些规则可能随时发生变化，甚至增加新的规则。面对这个需求，你该怎么实现呢？难道是计算规则一变，就要修改业务代码，重新测试，上线吗。
本文介绍了Drools 7.0.0.Final规则引擎中如何使用Map进行规则判断和推理，并通过实例进行了详细说明。
在现代软件开发过程中，Drools作为一种强大的业务规则管理系统（BRMS），为开发人员提供了一个高效、灵活的解决方案来处理复杂的业务决策逻辑。本文将深入探讨Drools的语法和规则引擎的核心概念，并通过十个实际的业务代码规则案例，展示如何在各种场景下灵活应用Drools，从而提高开发效率和业务逻辑的可维护性。关键词涵盖：Drools语法，规则引擎，业务规则，实战案例。
if else，并不是一个非常坏的关键字，只不过有人把他用坏了。尤其在接到产品需求如下这样；
现实生活中，规则无处不在。对于某些企业级应用，诸如欺诈检测软件，购物车，活动监视器，信用和保密应用之类的系统，经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题，不仅需要将所有数据进行关联，还要尽可能快地一次性处理更多的数据，甚至还需要以快速的方式更新相关机制。
对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、实现原理、版本信息和官方资料，方便读者快速了解Drools规则引擎的相关信息。
在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner的文章里（OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)），老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握的一些基本概念，这些概念有助于后面的内容的理解，特别是关于将约束应用于业务规则上的理解。承上一文，在本篇中将会减少一些理论，而是偏向于实践，但过程中，借助实际的场景对一些相关的理论作一些更细致的说明，也是必要的。本文将会假设我们需要对一个车间，需要制定生产计划.我们为生产计划员们设计一套智能的、自动的计划系统；并通过OptaPlanner把这个自动计划系统开发出来。当然，里面的业务都是经过高度抽象形成的，去除了复杂的业务规则，仅保留可以体现规划引擎作用的一些业务需求。因此，这次我们只用一个简单的小程序即可以演绎一个自动计划系统，来呈现规划引擎OptaPlanner在自动计划上的魅力。
作者：小傅哥 暖暖的春风迎面吹，桃花多多开 小傅哥 | https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，专注于原创专题案例，以最易学习编程的方式分享知识，让自己和他人都能有所收获。目前已完
《Drools 7 规则引擎教程》番外篇-规则条件匹配机制：问题场景、原因和解决方案。该文介绍了在多条规则中使用同一个静态方法时，规则引擎如何判断匹配哪条规则。同时，介绍了使用AgendaFilter进行规则过滤时可能出现的问题。解决方案建议根据规则的package进行划分，创建不同的session，尽量减少不同规则之间的相互影响。
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