Java规则引擎技术研究_演绎推理

论文导读:：核心API实现。业务规则引擎可以实现所需的这种灵活性。不但能够演绎推理。而且可以归纳推理。
论文关键词：java，规则引擎，rete算法，演绎推理，归纳推理
 

1. 简介

业务规则专家组 (BRG) 分别从业务角度和信息系统角度给出了业务规则的两个定义 ^[1]：从业务的角度看，业务规则是一种原则，包含在特定活动或范围内关于指导、操作、实践或过程的行为规范。从信息系统的角度看，业务规则是一个定义或限制业务某些方面的声明。业务规则旨在用于断言业务结构，或者控制或影响业务行为。业务规则并不是静态的，它们经常变更，且其关联的业务流程也会随之变更。正是由于这些变更，使得有必要在实现和修改业务流程时保持灵活性，从而在激烈的竞争中赢得一席之地。业务规则引擎可以实现所需的这种灵活性。对于企业而言，管理机构、竞争对手、客户和整个市场情况不断带来的各种变更，必须将这些变更作为业务规则。

规则引擎起源于基于规则的专家系统演绎推理，而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴，它模仿人类的推理方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。文献^[2]详细介绍了基于规则的专家系统。

规则引擎理可被解为一种高性能的专用解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。规则引擎技术将规则与业务逻辑相分离，它提供了声明式的“编程”方式来指明要作什么，

而不是怎么做。运行时，规则引擎必须对这些业务规则进行解释。可以将规则引擎理解为一种高性能的专用解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作期刊网。因此，大多数规则引擎使用“Rete” 算法，并支持演绎和归纳。

和人类的思维相对应，规则推理引擎存在两种推理方式：演绎推理（Forward-Chaining）和归纳推理（Backward-Chaining）。演绎法从一个初始的事实出发，不断地应用规则得出结论（或执行指定的动作）。而归纳法则是根据假设，不断地寻找符合假设的事实。Rete 算法是目前效率最高的一个Forward-Chaining推理算法，许多Java规则引擎都是基于Rete算法来进行推理计算的，其核心推理步骤如下：

(1) 将初始数据（fact）输入Working Memory。

(2) 使用Pattern Matcher比较规则库（rule base）中的规则（rule）和数据（fact）。

(3) 如果执行规则存在冲突（conflict）演绎推理，即同时激活了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合。

(4) 解决冲突，将激活的规则按顺序放入Agenda。

(5) 使用执行引擎执行Agenda中的规则。重复步骤2至5，直到执行完毕所有Agenda中的规则。

本文首先分别对Sun Java CAPS规则解决方案、JBoss Drools、Jess三种主流规则引擎及相关技术进行了介绍和特性分析；之后分别从实现技术、授权方式和应用场景等方面对三种引擎进行了对比；最后总结全文基于对比分析结果给出结论。

2. Java规则引擎

Java规则引擎是规则引擎技术在Java平台的实现及应用。Java规则引擎对提交给引擎的Java数据对象进行检索，根据这些对象的当前属性值和它们之间的关系，从加载到引擎的规则集中发现符合条件的规则，创建这些规则的执行实例。这些实例将在引擎接到执行指令时依照某种优先序依次执行。一般来讲，Java规则引擎内部由下面几个部分构成：工作内存（Working Memory）即工作区，用于存放被引擎引用的数据对象集合；规则执行队列，用于存放被激活的规则执行实例，静态规则区，用于存放所有被加载的业务规则，这些规则将按照某种数据结构组织，当工作区中的数据发生改变后，引擎需要迅速根据工作区中的对象现状，调整规则执行队列中的规则执行实例。Java规则引擎的结构如图1所示。

图1 Java规则引擎工作机制

当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会激活原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链演绎推理，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。

当前业界较为成熟的Java规则引擎主要有Sun Java CAPS套件中规则解决方案、JBoss Drools、Jess三种，以下分别针对这三种规则引擎及相关技术进行介绍和特性分析。

2.1 Java CAPS

2.1.1简介

Java CAPS是Sun Java Composite ApplicationPlatform Suite的缩写，是Sun提供的SOA解决方案的产品套件，是一套商业产品。在CAPS套件中，没有自己的规则引擎，有的只是通过一个GUI（Business Rule Designer）来图形化的把应用中的一些业务逻辑转换成Java代码、XSLT、业务流程代码（BPEL中的片断）。CAPS把这种业务逻辑的定义称为业务规则设置。

2.1.2 特性分析

CAPS的业务规则设计功能完全是嵌在Enterprise Designer（一款基于NetBeans的IDE），它提供了一个Business Rule Designer（业务规则编辑器）来进行业务规则设计。通过图形化的方式将一些业务赋值逻辑生成最终的Java、XSLT或BPEL代码。Business Rule Designer提供了赋值过程中（定义设计期）的校验和测试功能，提供了众多函数（字符串操作、数学运算操作等）来协助完成复杂赋值。

2.2 JBoss Drools

2.2.1简介

JBoss Drools是一款开源（采用的Apache 2 许可证）的业务规则引擎。在4.0之前，JBoss Drools叫做JBoss Rules。JBoss Drools是JBoss企业框架的一部分，与JBoss jBPM有很好的结合期刊网。Drools采用的推理算法是ReteOO，是一种Rete算法的面向对象的实现，并做了改进。目前Drools是一个基于演绎法推理的规则引擎，对于归纳法将在下一个里程碑版本中支持^[3]。

Drools可以分为两个主要的部分：Authoring和Runtime。Authoring的处理包括DRL或XML规则文件的创建，然后提供给由Antlr 3语法定义的一个解析器中（系统结构如图2所示）。这个解析器检查规则的语法是否正确，然后将其转换为一个描述规则抽象语法树的中间结构（descr）。这个抽象语法树再通过Package Builder来生成规则包。

图2 Authoring对应组件结构

RuleBase是包含一个或多个Packages的Runtime组件（系统结构如图3所示）。Packages可以在任何时候添加到Rule Base或从Rule Base中删除。一个Rule Base可以在任何时候实例化一个或多个工作内存。工作内存包含一些子构件，包括工作内存事件支持、事实维护系统、议程（Agenda）和议程事件支持。

图3 Runtime对应组件结构

JBoss Drools产品中核心功能Jar包及对应的功能描述如表1所示。

表1Drools Library包描述

2.2.2 特性分析

Drools的规则语言是一种脚本语言（.drl），它支持MVEL表达式和Java表达式，支持自然语言与DSL的映射。同时Drools也提供了功能相同的XML格式的规则描述语言，以方便于只适用XML的场合。为了使规则对非技术人员更友好，Drools支持决策表（一种电子表单式的规则表现方式）、CSV格式的规则表达。此外，对于复杂的规则集，尤其是其中涉及规则间执行顺序等约束的，Drools提供了规则流（Rule Flow）支持，通过图形化的方式来定义这个复杂的规则集。

Drools提供了基于Web的BRMS（业务规则管理系统，逻辑架构如图4示），使用AJAX技术，提供了对规则的编写、协作、存储、版本控制、分类管理、构建和发布、导入/导出的功能。Drools的BRMS运行于任何支持Java SE 5的应用服务器上。缺省的，Drools使用Apache Jackrabbit来存储规则，它支持通过配置来使用其它关系数据库系统。

图4 BRMS架构

Drools对线程安全的支持有状态的和无状态的线程连接，可以很容易的嵌入在Java平台，JavaEE以及面向服务的商业应用之中。此外用户还可以直接在Hibernate驱动的RDBMS查询中对数据（facts）进行判断，现有的Hibernate组件可以直接用在规则引擎中，减少编码的工作量^[4]。

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