流程/规则引擎框架-Baikal设计

1.节点结构

前面的Baikal介绍中提到用节点将业务拆解，并使用关系节点将业务连接起来并控制业务流转。

结构解释：

1.BaseNode 所有节点的基类，存放着节点的共性

2.BaseRelation 所有关系节点的基类，children是关系节点下的所有子节点，具体的有介绍中所说的AndRelation，AnyRelation，AllRelation ，NoneRelation ，TrueRelation

3.BaseLeafFlow 叶子节点，所有过滤性条件的基类，供具体业务继承并实现其doFlow方法，返回true和false代表是否满足/是否通过

4.BaseLeafResult 叶子节点，所有结果性质的类的基类，供具体业务继承并实现其doResult方法，返回true和false代表结果是否被发放，如发放奖励等

5.BaseLeafNone 叶子节点，所有仅数据组装/数据加载等不干预流程的类的基类，供具体业务继承并实现其doNone方法，无返回值，数据的组装和加载后放入上下文中，供后续流程使用

2.基础流程

上图为一个以往版本的解释，现已大部分优化，但原理一致

1.业务通过BaikalPack数据包进入Baikal执行，需指定要执行的baikalId/scene(场景)

2.BaikalPack组装成BaikalContext在Baikal中流转

3.依托观察者模式，将数据库/其他地方配置的完整的baikal树形结构，经过组装形成对应执行的handler，在特定scene/baikalId下触发并执行handle方法

3.Client设计

1.各自app在项目启动时通过Mq拉取最新配置，并组装到本地缓存

2.当server发现某app下有更新，便推送更新到具体业务并更新Baikal缓存

3.server端实现可视化配置，操作树与更新树形结构配置等

4.待实现

1.监控与报警与落盘
当某个叶子节点报错后，可根据配置选择是否落盘异常，并记录当时baikal快照与执行到的节点信息，当错误修复/恢复后，可选择重新执行/从错误节点恢复

2.同scene多handler处理优先级
当同scene多handler情况发生时根据各个handler的优先级指定执行顺序，确保高优先级请求优先处理

3.节点根据复杂度调整与并发执行
调整：如A过滤比B过滤耗时多，且是A&&B的情况，则应调整为B&&A
并发：如A&&B&&C 是不是ABC并发执行，当有一个返回false时结束执行并返回false会不会对一些特殊场景有性能提升？

4.持续性优化，等等等等，还有很多业务场景待发掘

有更好方案/简易的小伙伴欢迎交流~~

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