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规则引擎

2023-04-12  本文已影响0人  冰河winner

1、规则引擎是什么

在很多企业的 IT 业务系统中，会有大量的业务规则配置，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。

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为了适应这样的需求，我们的 IT 业务系统应该能快速且低成本的更新。一般的作法是将业务规则的配置单独拿出来，使之与业务系统保持低耦合。

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配合规则引擎提供的良好的业务规则设计器，不用编码就可以快速实现复杂的业务规则，同样，即使是完全不懂编程的业务人员，也可以轻松上手使用规则引擎来定义复杂的业务规则。

规则引擎是让业务人士驱动整个企业过程的最佳实践。

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规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，可以将业务决策从应用程序中分离出来，并使用预定义的语义规范编写业务规则。

规则引擎通过接受输入的数据，进行业务规则的评估，并做出业务决策。

使用规则引擎可以给系统带来如下优势：

常见的规则引擎大体上分为两种：

2、重量级规则引擎

Drools 是用 Java 语言编写的开源规则引擎，是KIE（Knowledge Is Everything）项目的一部分。

Drools 具有以下优点：

2.1 Rete算法

Drools基于Rete算法实现。

Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，是一个用于产生式系统的高效模式匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。

Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。

产生式规则是一种常用的知识表示方法，它以"IF-THEN"的形式表现了因果关系。例如：

 R1： IF 某动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿（问题解决）
 R2：IF 某动物是有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马（问题解决）
 ……
 R8：IF 动物是哺乳动物 AND 反刍动物 THEN 该动物是有蹄类动物
 ……
 R10：IF 某动物有奶 THEN该动物是哺乳动物……

以上一些产生式规则，给出"有奶"、“反刍”、“长脖子”、“长腿”、"身上有暗斑点"条件（也称为事实 facts），就可以求解出问题的答案是“长颈鹿”。

其核心思想是用分离的匹配项构造匹配网络，同时缓存中间结果，以空间换时间。有三个核心要素：

2.2 Drools的使用

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Drools规则引擎基于以下抽象组件实现：

Drools的脚本需要以特定的语法编写成drl文件。例如：

package rules

import com.clf.Order

lock-on-active true

//规则一：订单总价在100元以下时，没有优惠
rule order_discount_1
    when
        $order:Order(originalPrice < 100)
    then
        $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice());
        System.out.println("订单折扣规则匹配，成功匹配到规则order_discount_1：订单总价在100元以下时，没有优惠");
        System.out.println("订单原价：" + $order.getOriginalPrice() + "\t折扣价：" + $order.getRealPrice());
end

//规则二：订单总价在 [100,500) 区间时，享受满100减30
rule order_discount_2
    when
        $order:Order(originalPrice >= 100 && originalPrice < 500)
    then
        $order.setRealPrice($order.getOriginalPrice() - 30);
        System.out.println("订单折扣规则匹配，成功匹配到规则order_discount_2：订单总价在 [100,500) 区间时，享受满100减30");
        System.out.println("订单原价：" + $order.getOriginalPrice() + "\t折扣价：" + $order.getRealPrice());
end

规则以脚本的形式存储在一个文件中，使规则的变化不需要修改代码，重新启动机器即可在线上环境中生效。

如果只使用规则的执行，引入Business Rules Engine (BRE)就够了，编写Java代码和规则文件即可。如果要编排很复杂的工程，甚至整个业务都重度依赖，需要产品、运营同学一起来指定规则，则需要用到BRMS整套解决方案了，包括BRE、Drools Workbench、DMN等。

我们说Drools太重了，主要是在说：

3、轻量级规则引擎

3.1 Groovy

3.1.1 简介

Groovy是Apache 旗下的一种基于JVM的面向对象编程语言，既可以用于面向对象编程，也可以用作纯粹的脚本语言。在语言的设计上它吸纳了Python、Ruby 等脚本语言的优秀特性，比如动态类型转换、闭包和元编程支持。

Groovy 为 Java 开发者提供了现代最流行的编程语言特性，而且学习成本很低（几乎为零）。Groovy和Java代码的最大区别在于Groovy更灵活，语法要求更少，因此吸引了许多Java使用者。比起Java，Groovy语法更加的灵活和简洁，可以用更少的代码来实现Java实现的同样功能。

在某种程度上，Groovy可以被视为Java的一种脚本化改良版。Groovy可以无缝集成所有已经存在的 Java 对象和类库，直接编译成 JVM 字节码，这样可以在任何使用 Java 的地方使用 Groovy 。

Groovy之于Java，类似狂草之于行楷。熟悉Groovy的人开发起来犹如行云流水，但不熟悉的感觉还是在写Java。

3.1.2 原理

Groovy 与Java 最终都是以字节码的方式在JVM 上面执行，两者的编译和加载步骤是一样的，差异是Groovy显式支持运行时编译和动态加载。

Groovy支持将.groovy源代码编译成.class字节码文件(预编译模式)，同时又支持在运行时加载并编译.groovy源文件(直接调用模式).

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Groovy 却是一门动态语言，可以在运行时扩展程序，比如动态调用（拦截、注入、合成）方法，那么 Groovy 是如何实现这一切的呢？

其实这一切都要归功于 Groovy 编译器，Groovy 编译器在编译 Groovy 代码的时候，并不是像 Java 一样，直接编译成字节码，而是编译成 “动态调用的字节码”。

例如下面这一段 Groovy 代码：


package groovy

println("Hello World!")

当我们用Groovy编译器编译之后，就会变成：

package groovy;

......

public class HelloGroovy extends Script {
    private static /* synthetic */ ClassInfo $staticClassInfo;
    public static transient /* synthetic */ boolean __$stMC;
    private static /* synthetic */ ClassInfo $staticClassInfo$;
    private static /* synthetic */ SoftReference $callSiteArray;
    ......
    public static void main(String ... args) {
        // 调用runScript()方法
        CallSite[] arrcallSite = HelloGroovy.$getCallSiteArray();
        arrcallSite[0].call(InvokerHelper.class, HelloGroovy.class, (Object)args);
    }

    public Object run() {
        // 调用println()方法
        CallSite[] arrcallSite = HelloGroovy.$getCallSiteArray();
        return arrcallSite[1].callCurrent((GroovyObject)this, (Object)"Hello World!");
    }
    ......
    private static /* synthetic */ void $createCallSiteArray_1(String[] arrstring) {
        arrstring[0] = "runScript";
        arrstring[1] = "println";
    }
    ......
}

```java

简单的一行代码，经过 Groovy 编译器编译之后，变得如此复杂。而这就是 Groovy 编译器做的，将普通的代码编译成可以动态调用的代码。

不难发现，经过编译之后，几乎所有的方法调用都变成通过 `CallSite`进行了，这个 `CallSite` 就是实现动态调用的入口。

我们来看看这个 CallSite 都做了什么。

```java
package org.codehaus.groovy.runtime.callsite;

/**
 * Base class for all call sites
 */
public class AbstractCallSite implements CallSite {
    ......
    // call()方法是运行时方法调用的时候才触发的
    public Object call(Object receiver, Object arg1) throws Throwable {
        CallSite stored = this.array.array[this.index];
        return stored != this ? stored.call(receiver, arg1) : this.call(receiver, ArrayUtil.createArray(arg1));
    }
    ......
    public Object call(Object receiver, Object[] args) throws Throwable {
        return CallSiteArray.defaultCall(this, receiver, args);
    }
}

CallSite主要负责分发和缓存不同类型的方法调用逻辑，包括 callGetPropertySafe(), callGetProperty(), callGroovyObjectGetProperty(), callGroovyObjectGetPropertySafe(), call(), callCurrent(), callStatic(), callConstructor()等等。

对于不同类型的方法调用需要通过不同的 CallSite 调用，因为针对不同类型的方法需要有不同的处理逻辑，否则可能会出现循环调用，抛出 StackOverflow 异常。例如对于当前对象(this)的方法调用需要通过 callCurrent()，对于static类型方法需要通过 callStatic()，而对于局部变量或者实例变量则是通过 call()。

不过由于每次执行的时候，都会新生成一个class文件，这样就会导致JVM的perm区或Metaspace持续增长，进而导致FullGC问题，解决办法就是脚本文件变化了之后才去创建文件，之前从缓存中获取即可。

3.2 AviatorScript

3.2.1 简介

AviatorScript是阿里开源的一个高性能、轻量级的Java语言实现的表达式求值引擎。

AviatorScript 将表达式直接翻译成对应的 Java 字节码执行，这样就保证了它的性能超越绝大部分解释性的表达式引擎，测试也证明如此；其次，除了依赖 commons-beanutils 这个库之外（用于做反射）不依赖任何第三方库，因此整体非常轻量级，整个 jar 包大小哪怕发展到现在 5.0 这个大版本，也才 430K。同时， Aviator 内置的函数库非常“节制”，除了必须的字符串处理、数学函数和集合处理之外，类似文件 IO、网络等等你都是没法使用的，这样能保证运行期的安全，如果你需要这些高阶能力，可以通过开放的自定义函数来接入。

因此总结它的特点是：

那么，既然业界已经有 Groovy/Kotlin/Jruby 等很成熟的动态语言，为什么需要 AviatorScript 呢？

优先使用社区广泛使用的语言，有一个比较好的社区支持，这都是很好、很正确的考量。那么为什么还想要发展和去使用 AviatorScript？ 我能想到的理由如下：

3.2.2 原理

AviatorScript 编译和执行的入口是 AviatorEvaluatorInstance 类，该类的一个实例就是一个编译和执行的单元，这个单元我们称为一个 AviatorScript 引擎。

AviatorEvaluatorInstance 接受一个脚本文件，经过以下步骤，动态实时地编译成 JVM 字节码：

  1. Lexer 文法分析
  2. Parser 语法解析
  3. 一趟优化：常量折叠、常量池化等简单优化。
  4. 第二趟生成 JVM 字节码，并最终动态生成一个匿名 Class
  5. 实例化 Class，最终的 Expression 对象。

每次调用 compileScript(path) 都生成一个新的匿名类和对象，因此如果频繁调用会占满 JVM 的 metaspace，可能导致 full gc 或者 OOM，因此还有一个方法 compileScript(path, cached) 可以通过第二个布尔值参数决定是否缓存该编译结果。

编译产生的 Expression 对象，最终都是调用 execute() 方法执行，得到结果。但是 execute 方法还可以接受一个变量列表组成的 map，来注入执行的上下文，我们来一个例子：


    String expression = "a-(b-c) > 100";
    Expression compiledExp = AviatorEvaluator.compile(expression);
    // Execute with injected variables.
    Boolean result =
        (Boolean) compiledExp.execute(compiledExp.newEnv("a", 100.3, "b", 45, "c", -199.100));
    System.out.println(result);

我们编译了一段脚本 a-(b-c) > 100 ，这是一个简单的数字计算和比较，最终返回一个布尔值。a, b, c 是三个变量（后面我们将详解变量），它们的值都是未知，没有在脚本里明确赋值，那么可以通过外部传参的方式，将这些变量的值注入进去，同时求得结果，比如例子是通过 Expression#newEnv 方法创建了一个 Map<String, Object 的上下文 map，将 a 设置为 100.3，将 b 设置为 45，将 c 设置为 -199.100，最终代入的执行过程如下：

a-(b-c) > 100 
=> 100.3 - (45 - -199.100) > 100
=> 100.3 - 244.1 > 100
=> -143.8 > 100
=> false

因此返回的 result 就是 false。

这是一个很典型的动态表达式求值的例子，通过复用 Expression 对象，结合不同的上下文 map，你可以对一个表达式反复求值。

同样， compile 方法也有一个缓存模式 compile(script, cached) 用于决定是否缓存编译结果，避免重复生成类和对象。

从 5.3 版本开始， AviatorScript 还支持了解释执行模式，这种模式下，将生成 AviatorScript 自身设计的指令并解释执行，这样就不依赖 asm，也不会生成字节码，在 Android 等非标准 Java 平台上就可以运行。

3.3 QLExpress

3.3.1 简介

QLExpress由阿里的电商业务规则、表达式（布尔组合）、特殊数学公式计算（高精度）、语法分析、脚本二次定制等强需求而设计的一门动态脚本引擎解析工具。 在阿里集团有很强的影响力，同时为了自身不断优化、发扬开源贡献精神，于2012年开源。

QLExpress脚本引擎被广泛应用在阿里的电商业务场景，具有以下的一些特性:

3.3.2 原理

来看一个简单的例子。

ExpressRunner runner = new ExpressRunner(false, true); //打印执行编译过程
DefaultContext<String, Object> context = new DefaultContext<String, Object>();
context.put("a", 1);
context.put("b", 2);
context.put("c", 3);
String express = "a + b * c";
Object r = runner.execute(express, context, null, true, true); //打印指令执行过程
System.out.println(r);

打印日志如下：

DEBUG com.ql.util.express.parse.ExpressParse - 执行的表达式:a + b * c
DEBUG com.ql.util.express.parse.ExpressParse - 单词分解结果:{a},{+},{b},{*},{c}
DEBUG com.ql.util.express.parse.ExpressParse - 预处理后结果:{a},{+},{b},{*},{c}
DEBUG com.ql.util.express.parse.ExpressParse - 单词分析结果:a:ID,+:+,b:ID,*:*,c:ID
DEBUG com.ql.util.express.parse.ExpressParse - 最后的语法树:
1:   STAT_BLOCK:STAT_BLOCK                                                          STAT_BLOCK
2:      STAT_SEMICOLON:STAT_SEMICOLON   STAT_SEMICOLON
3:         +:+  +
4:            a:ID  ID
4:            *:*   *
5:               b:ID   ID
5:               c:ID   ID

DEBUG com.ql.util.express.ExpressRunner - 
1:LoadAttr:a
2:LoadAttr:b
3:LoadAttr:c
4:OP : * OPNUMBER[2]
5:OP : + OPNUMBER[2]

DEBUG com.ql.util.express.instruction.detail.Instruction - LoadAttr:a:1
DEBUG com.ql.util.express.instruction.detail.Instruction - LoadAttr:b:2
DEBUG com.ql.util.express.instruction.detail.Instruction - LoadAttr:c:3
DEBUG com.ql.util.express.instruction.detail.Instruction - *(b:2,c:3)
DEBUG com.ql.util.express.instruction.detail.Instruction - +(a:1,6)
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由这个简单的例子，我们看到了整个QL的执行过程：

单词分解-->单词类型分析-->语法分析-->生成运行期指令集合-->执行生成的指令集合。

其中前4个过程涉及语法的匹配运算等非常耗时，所以我们看到了 execute 方法的 isCache 是否使用Cache中的指令集参数，它可以缓存前四个过程。即把 expressString 本地缓存乘一段指令，第二次重复执行的时候直接执行指令，极大的提高了性能。

QLExpressRunner如下图所示，从语法树分析、上下文、执行过程三个方面提供二次定制的功能扩展。

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3.4 MVEL

3.4.1 简介

MVEL为 MVFLEX Expression Language（MVFLEX表达式语言）的缩写，是一种基于Java语法，可嵌入的表达式语言。

MVEL简单说就是一种表达式解析器。我们可以自己写一些表达式，交给MVEL进行解析计算，得到这个表达式计算的值。MVEL可以用来解析复杂的JavaBean表达式，还可以方便地调用java的类，函数等
。Java Runtime（运行时）允许MVEL表达式通过解释执行或者预编译执行。

目前最新的版本是2.0，具有以下特性：

Drools当中就集成了MVEL，用于动态代码的生成。

3.4.2 原理

MVEL在执行语言时主要有解释模式（Interpreted Mode）和Java Runtime（运行时）（Compiled Mode ）两种。

解释模式（Interpreted Mode）是一个无状态的，动态解释执行，不需要负载表达式就可以执行相应的脚本。

//解释模式
Foo foo = new Foo();
foo.setName("test");

Map context = new HashMap();
context.put("foo",foo);

String expression = "foo.name == 'test'";
VariableResolverFactory functionFactory = new MapVariableResolverFactory(context);

Boolean result = (Boolean) MVEL.eval(expression,functionFactory);

编译模式（Compiled Mode）需要在缓存中产生一个完全规范化表达式之后再执行。

//编译模式
Foo foo = new Foo();
foo.setName("test");

Map context = new HashMap();
String expression = "foo.name == 'test'";

VariableResolverFactory functionFactory = new MapVariableResolverFactory(context);
context.put("foo",foo);

Serializable compileExpression = MVEL.compileExpression(expression);

Boolean result = (Boolean) MVEL.executeExpression(compileExpression, context, functionFactory);

默认情况下，MVEL的优化器有：

优化器Optimizers通常只使用于编译模式，而不考虑在eval解释模式下。

由于MVEL是动态运行时的动态语言，所以需要通过反射的对象让脚本访问字段和方法。但这严重影响性能，MVEL配备优化，为了最大限度地减少或消除反射调用的开销。

反射优化器在一些api中也被称为SAFE_REFLECTIVE优化器，表示它是绝对安全的，不会对类加载造成影响，保证兼容所有的语言结构。

ASM优化器可能会在某些情况下，由于各种原因不能被编译成字节码,对于某些操作会依靠这个优化器。
优化器的配置可以通过 OptimizerFactory 进行配置:

public static String SAFE_REFLECTIVE = "reflective";
OptimizerFactory.setDefaultOptimizer(OptimizerFactory.SAFE_REFLECTIVE);

ASM字节码优化器在MVEL是默认启用。它使用一个内联版本的ASM3.0字节码操作库产生编译反射访问器存根用于反射调用的地方。

优化器效率对比：

MVEL.eval [无预热] Costs: 668
MVEL.eval [预热后] Costs: 509
MVEL.compileExpression [无预热] Costs: 67
MVEL.compileExpression [预热后] Costs: 33
MVEL.compileExpression + dynamic [无预热] Costs: 31
MVEL.compileExpression + dynamic  [预热后] Costs: 29
MVEL.compileExpression + reflective  [无预热] Costs: 38
MVEL.compileExpression + reflective [预热后] Costs: 33
MVEL.compileExpression + ASM [无预热] Costs: 33
MVEL.compileExpression + ASM [预热后] Costs: 29

3.5 总结

除了以上四个，实际上还有很多类似的脚本语言，各有优缺点，可以结合自己的业务特点选择。

基于以上脚本语言，可以实现规则的热加载，不用重新启动就可改变代码的执行逻辑。例如可以将脚本片段用前端组件进行组合，后台拼装为执行片段存储到数据库以及缓存中，执行时实时查询出来进行加载和实例化并执行。

在实现了以上功能后，再自行实现规则的组合和决策流的编排等功能，即可形成一个比较完整的规则引擎。

这样做的优点是整个规则引擎是自行实现，可扩展和灵活性比较强。不过缺点也比较明显，就是前后端基础的开发工作量非常大。

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