1.1 什么是规则引擎

世界运作皆有规则。以生活中的规则为例：过马路，要遵守交通规则；工作中，要遵从公司制度；家庭中，要遵从道德规范……

不同的人可选择不同的做法——遵守或不遵守规则，对应的选择就是具体的“决策”。如果选择遵守规则，可能的结果是自己和他人的人身安全得到保障、升职加薪、获得道德荣誉；反之，可能就会面临安全风险、事业失败、受到道德谴责。

面对形形色色的规则，不同的人有不同的决策，而不同的决策必然会得到不同的结果，这一系列场景、规则、参与者的决策、结果等便构成了规则引擎的整个运作过程。

在领域模型中，常见的做法是基于面向对象的编程思想，将业务逻辑抽象为对象、对象的属性和对象的方法。这个做法有一个明显的特征，那就是规则与业务系统是完全耦合的，你中有我，我中有你。一旦涉及规则的修改，必然引起软件工程的全流程操作（代码编写、测试覆盖、上线发布等），最直观的影响就是投入成本增加、效率变低。为了解决这类问题，规则引擎产品及相应的技术框架应运而生。

在软件世界中，最多的便是“是与非”“0和1”的判断，每个业务分支该如何走，如何处理，会有怎样的结果，都是通过业务规则来判断、处理和展示的。

面对简单的或相对固定不变的判断，我们通常通过if…else…逻辑判断来处理。但如果某部分业务逻辑随时都可能变化，或者说在频繁地变化，依旧采用这种传统模式来处理，那么面临的将是频繁的代码改动与系统发布。

这对企业运营、开发团队，甚至客户都意味着成本和折磨。那么是否可以将变化的部分抽离，当需要改变规则时只需要简单地修改一些参数或少量修改代码，即可完成业务规则的变更呢？

当然可以，规则引擎便是为解决此痛点而生的，同时出现了不同的技术解决方案，其中一种解决方案便是本书的主角——Drools规则引擎。

Drools是最早由JBoss开发、目前由Red Hat开源的规则引擎，属于Red Hat的KIE Group组件之一，可以比较方便地与Red Hat的其他产品集成。比如，可以与jBPM工作流相结合实现对复杂规则流的管理。另外，它也可以与机器学习（Machine Leaning，ML）、深度学习（Deep Leaning，DL）等外部类库相整合，实现Pragmatic AI相关功能。

Drools基于Java语言编写，是市面上主流的开源规则引擎框架。Drools的推理策略算法（Phreak规则算法）在经典的Rete算法上进行升级和增强，算法成熟，可以高效匹配规则。Drools允许使用声明方式表达业务逻辑，可以使用非XML（可扩展标记语言）的本地语言编写规则，既便于学习和理解，也便于业务人员查看和管理规则。同时，它还可以直接将Java代码嵌入规则文件当中，给开发人员提供了极大的便利。

通过Drools规则引擎，可以将复杂多变的业务规则抽离到Drools支持的存储介质（数据库、文本文件、JAR包等）当中。需要改变业务逻辑时，只需修改存储介质中的逻辑判断，便可达到快速修改业务规则且避免频繁发布系统的效果。

Drools官方除提供了规则引擎的核心功能外，还提供了一系列基于该开源框架的组件（KIE Server、Business Central Workbench、Kogito等），便于使用者直接集成使用。同时它还支持多种形式的规则构建，可根据客户的具体需要灵活生成、管理规则。

在Drools 6.x、7.x版本中，Drools的规则管理系统（Business Central Workbench）提供了可视化的操作界面，运营人员可直接通过界面来修改规则、发布规则及完成其他操作，从而减少开发、运营成本，提升效率。在Drools 8.x中以Kogito替代了KIE Server和Business Central Workbench相关的功能。

虽然本书主要围绕Drools规则引擎来展开，但市面上大多数规则引擎的使用和实现原理都类似。建议读者在学习和使用时尽量将规则引擎的使用方法抽象成模型，融会贯通于各类规则引擎的使用中。关于此部分，在后面的章节中我也会帮助大家进行提炼和总结。