drools规则引擎设计

规则引擎原理：http://www.open-open.com/lib/view/open1417528754230.html

规则引擎有很多，创建规则引擎的目的，简单的来说，是为了实现智能化，在规则改变的时候，业务代码不需要改变，不需要根据规则来编写新的代码。
规则引擎的计算，和神经网络算法相似，将规则按照LHS 和LRH 执行。

drools语法就不说了，来说一下规则怎么可以不需要通过文件来编写，直接将规则保存到数据库中，通过将数据库中的规则来动态的修改规则。

drools使用：

• 1.有一个使用的场景，即：事件；
  2.有很多规则 规则
  3.每条规则有很多条件 条件
  4.每个条件是由一个元素组成
  组成部分： 事件 规则 条件 元素
  关系：元素是最小单元 ，其次是 ，条件，规则，事件 简单的描述： 一个事件是由多个规则组成 ，一个规则由多个条件组成 ，一个条件由多个元素组成

        元素：就是属性字段  eg。p_age  年龄  p_gender 性别
        条件：元素进行运算操作  eg。c_1: p_age > 10 年龄大于10 c_2: p_gender==男 
        规则：条件的组合集  eg， r_1: c_1&c_2 p_age>10&p_age<20  年龄大于10小于20   r_2:c_2  p_gender==男
        事件：规则的组合集  eg。 e_1:r_1||r_2  
  

比如：根据不同的积分、性别、开户时间 等 奖励不同的礼券

• 积分小于100，奖励10块
• 积分100到200，奖励20
• 积分200-500，奖励30
• 男 奖励10
• 女奖励15
• 开户一年 奖励10
• 最近3个月开户 奖励5
• 男，积分大于500 奖励 200

“根据不同的积分、性别、开户时间 等 奖励不同的礼券” ，就是一个事件；
“男，积分大于500 奖励 200”，就是一个规则，其中包含的条件可以是多个，比如这条规则，要是男的，积分还要大于500；
“积分小于100”，就是一个条件；
“积分”，“男” “女” “开户时间”，这些就是元素；

一个事件使用多条规则组成的，一条规则是用多个条件组成，一个条件又由元素组成的。

只需要维护元素，规则 ，条件，事件 就可以 维护一个规则模型。

具体操作：

1. 维护元素 元素类型 数值，字符串等
2. 维护条件 保存条件组成的元素，操作，eg，字符串包含，相等，不包含；
3. 维护规则 根据drools语法，构建规则 ； eg ，

rule "rule_1"
    lock-on-active true
    salience 100
when
    factData : FactData( (paramMap.get("gender") == "男") )  
then
	factData.setResultScore(10);
	update(factData);
end

rule "rule_2"
    lock-on-active true
    salience 100
when
    factData : FactData( (paramMap.get("setUpTime") > 365000)& (paramMap.get("gender") =="女"))  
then
	factData.setResultScore(10);
	update(factData);
end

4. 维护事件 事件包含多个规则

通过多模型的操作，将事件直接维护在数据库，当规则改动或者新加的时候，都不需要重新发布项目，加载drools 规则文件。