规则引擎调研与思考(一)-一一网

1. 规则引擎简述

世界万事万物皆有规则

说起规则引擎, 相信很多小伙伴对于规则引擎产生了很多疑问. 它是什么? 它能做啥? 应该怎么做? 希望通过阅读下面的内容能给你一些启发.

首先规则引擎是什么,我们来看下百度百科是怎么定义的

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，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。

上面说的很清晰, 总结一句话规则引擎做的事情就是录入特定判断逻辑, 通过输入的数据进行决策

规则引擎这么好? 我们的业务适合引入规则引擎吗?

首先我们有个基本的优缺点分析:

规则引擎带来的优点:

高灵活性

高灵活性带来的直接效果是缩短开发到上线周期, 热更新修复bug
天生组件化

简化复杂的业务逻辑, 缩减业务代码量, 易于业务逻辑管理.

规则引擎带来的缺点:

引入了额外服务依赖

对于一些对稳定性、正确性要求极高的场景, 前期不建议引入 (需要提供完善的权限控制和规则单元测试能力)
前期增加产品、技术学习成本

产品需要具有一定抽象思维, 需求文档中给出系统易变部分进行抽象处理

研发需要学习部分规则语法, 并了解系统实现和约束
并不能依赖规则热更新满足所有业务判定场景

所以规则引擎并不是万能, 在熟悉规则引擎的具体能力前提下, 根据具体所在的业务场景, 来判断引入后是否可达到效益最高

2. 规则引擎选择

规则引擎/指标	drools	gengine
上手难度	有一定门槛	易
运行方式	仅支持顺序型	支持顺序/并行/N-M等模式
开发语言	java	golang
社区活跃度	高	一般

基于本人水平, 此处选择了更易学习的 gengine 作为研究对象 (虽然规则引擎有不同的运行模式和语言, 但对于我们理解本质并没什么区别)

gengine是一款基于golang和AST(抽象语法树)开发的规则引擎, gengine支持的语法是一种自定义的DSL
gengine于2020年7月由哔哩哔哩(bilibili.com)授权开源
gengine现已应用于B站风控系统、流量投放系统、AB测试、推荐平台系统等多个业务场景
你也可以将gengine应用于golang应用的任何需要规则或指标支持的业务场景

gengine 规则引擎使用流程

支持部分规则模式

运行模式	方法名	含义
顺序型	ExecuteSelectedRulesWithControlAndStopTag	按规则优先级执行(从上往下)-耗时为所有规则执行时间累加
并发型	ExecuteSelectedRulesConcurrent	所有规则并发执行(执行时间为执行时间最长的-考虑池限制)
混合模式	ExecuteSelectedRulesMixModel	先执行一个优先级最高的规则,然后并发执行剩下的所有规则
N-M	ExecuteNConcurrentMConcurrent	前N个规则并发执行, M个规则也并发执行/ 前N个规则顺序执行, M个规则并发执行

制定规则中依赖的方法(硬编码)

type ruleResponse struct {
  Code int
  Data map[string]interface{}
}

func success(code int) ruleResponse {
  return ruleResponse{
    Code: code,
    Data: make(map[string]interface{}),
  }
}

func (rule ruleResponse) AddDataParam(name string, value interface{}) {
  rule.Data[name] = value
}
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规则中是不支持自定义函数和结构体的, 当需要返回非int、字符串、bool值的时候, 需要我们外部注入对应实现方法, 供规则内调用 (例如自定义结构体、自定义复杂规则验证、获取订单课程等方法)

声明规则

rule1 := `

   rule "case0" "case1测试用例"  salience 0  //后执行
   begin
     Print(flag-2)
     successObj := success(0)
     successObj.AddDataParam("name0","test 000 value")
     return successObj
   end

   rule "case1" "case1测试用例"  salience 1  //后执行
   begin
       a = 8
        if a < 1 {
            println("a < 1")
        } else          if a >= 1 && a <6 {
            println("a >= 1 && a <6")
        } else if a >= 6 && a < 7 {
            println("a >= 6 && a < 7")
        } else if a >= 7 && a < 10 {
            println("a >=7 && a < 10")
        } else        {
            println("a > 10")
        }
   end

   rule "case2" "case2测试用例"  salience 2   //先执行
   begin

     if flag>0 {
       Print(flag+3)
       stag.StopTag = true
       successObj := success(222)
       successObj.AddDataParam("name2","test value")
       return successObj
     }
     
   end
 `
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上图中声明了规则, Print、success是我们外部注入的方法, 我们将在下一步制定.

rule表示一段新的规则开始 , 第一个为规则名(返回结果时候为对应key), 第二个为描述, 第三个 salience 表示规则的优先级

规则的优先级数字越大优先级越高(当使用 AsGivenSortedName 方法时, 会忽略掉规则内优先级作用 )

注入规则内依赖方法, 初始化规则池
```
apis := make(map[string]interface{})
apis["success"] = success
apis["Print"] = fmt.Println

var poolMinLen int64 = 50
var poolMaxLen int64 = 100
pool, err := engine.NewGenginePool(poolMinLen, poolMaxLen, engine.SortModel, rule1, apis)

if err != nil {
 fmt.Println(err.Error())
 return
}
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```
第一个参数 poolMinLen 表示初始化池最小50

第二个参数 poolMaxLen 表示初始化池最大100

第三个参数为设置执行模式(分为顺序执行、并发执行等), 只有调用 ExecuteSelectedRules 和 ExecuteSelectedRulesConcurrent 有效 (后续可做规则模式选择)

第四个参数是我们配置的规则

第五个是我们注入的变量值、方法等

调用执行规则

data := make(map[string]interface{})
data["flag"] = 2

stag := &engine.Stag{StopTag: false}
data["stag"] = stag //显示将标记注入进去

//_ = pool.RemoveRules([]string{"case1"}) //移除规则
/*_ = pool.UpdatePooledRulesIncremental(`  //新增规则
      rule "case66" "case66测试用例" salience 3
      begin
         Print("case66")
         return false
      end
   `)*/

_, resp := pool.ExecuteSelectedRulesWithControlAndStopTag(data, true, stag, []string{"case1", "case66", "case2", "case0"})
fmt.Println(resp)
//output:
//5
//map[case2:{222 map[name2:test value]}]

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