产品什么都要，我差点给他真人修皮，反手就给他掏出个大宝贝(drools)背景有天产品找我，“保健，帮我做个需求呗，根

背景

有天产品找我，“保健，帮我做个需求呗，根据用户的多维度条件来制定ES打分策略，咱们来做AB test”

我。。。。。心中一万个草泥马飘过。这个产品是出了名的多变，需求变得相当快，我相信每个公司都有个产品大爷，需求永远跟夏天的天气一样多变，一会想要水里有的，一会想要天上飞的。

需求分析

对于“用户多维度条件判断”，这一句话埋的坑就非常大，用户维度有很多

用户Id
用户性别
用户角色
用户部门
等等等

如果我全部写完，我估计三天三夜都写不完，总之一句话，这个维度非常广。如果我想着用面条式代码 if else 去写，本期需求也能完成。但是以后呢，这个就是个超级无敌大的坑，我得为自己接下的活负责。

drools流程引擎

在咨询组长后，我总算是找到了一个解决方案：drools流程引擎。这个技术我也是第一次见，听组长说能代替复杂的if else，速度很快，而且在我们之前合规检测中使用过（快速检验素材是否合规）。当时组长还让我学学，以后说不定有用。

这个家伙号称只有产品想不到的需求，没有它实现不了的需求。就这么神奇。

简介

定义

drools是一个易于调整和管理的开源业务规则引擎。不是业务流程。

优点：

速度快，兼容java

使用场景

公司开发充值发放优惠券活动，具体规则如下：
100元，送10元优惠券
200元，送25元优惠券
300元，送40元优惠券
Java后端攻城师在代码利用if-else代码将业务逻辑实现了功能，这样看似完全没有必要引入什么鬼规则引擎；
但问题出现了：几天后业务人员发现充值的人还是很少，就想修改发放优惠券活动：100元送15元优惠券等......
这时候攻城师忍气吞声修改后端代码，并经过一大堆发布流程进行上线；一段时间过后客户量多了，业务人员评估后有要减少优惠券的发放金额.......这时候，一场硝烟滚滚而来

所以适用场景为

传统代码开发比较复杂繁琐
没有优雅的算法
经常变化的业务
问题虽然不复杂，但是用传统的代码开发比较脆弱，需要经常修改
有很多业务专家在（或者多变的产品经理），但是不懂技术

实践

基础实践

pom配置



<dependency>

    <groupId>org.kie</groupId>

    <artifactId>kie-api</artifactId>

    <version>7.58.0.Final</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.drools</groupId>

    <artifactId>drools-core</artifactId>

    <version>7.58.0.Final</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.drools</groupId>

    <artifactId>drools-compiler</artifactId>

    <version>7.58.0.Final</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.drools</groupId>

    <artifactId>drools-decisiontables</artifactId>

    <version>7.58.0.Final</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.drools</groupId>

    <artifactId>drools-templates</artifactId>

    <version>7.58.0.Final</version>

</dependency>

先建立Person对象

package com.tezign.intelligence.search.entity;



import lombok.Data;



import java.math.BigDecimal;

import java.util.List;



@Data

public class Person {



    private int age;



    private int salary;



}

编写rule规则

drl文件建立在resources/rules 文件夹下

package rules;

dialect  "mvel"

import com.tezign.intelligence.search.entity.Person

import com.tezign.intelligence.search.entity.Age

import java.math.BigDecimal





rule "rule1"

    salience 3

    when

        $person:Person( age > 25 )

    then

        $person.salary = 3000;

    end

配置读取drl文件

读取resources/rules 文件夹下的drl文件

package com.tezign.intelligence.search.config;



import org.kie.api.KieBase;

import org.kie.api.KieServices;

import org.kie.api.builder.KieBuilder;

import org.kie.api.builder.KieFileSystem;

import org.kie.api.builder.KieModule;

import org.kie.api.builder.KieRepository;

import org.kie.api.builder.ReleaseId;

import org.kie.api.runtime.KieContainer;

import org.kie.api.runtime.KieSession;

import org.kie.internal.io.ResourceFactory;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;

import org.springframework.core.io.support.ResourcePatternResolver;

import org.springframework.core.io.Resource;



import java.io.IOException;





@Configuration

public class KiaSessionConfig {



    private static final String RULES_PATH = "rules/";



    @Bean

    public KieFileSystem kieFileSystem() throws IOException {

        KieFileSystem kieFileSystem = getKieServices().newKieFileSystem();

        for (Resource file : getRuleFiles()) {

            kieFileSystem.write(ResourceFactory.newClassPathResource(RULES_PATH + file.getFilename(), "UTF-8"));

        }

        return kieFileSystem;

    }



    private Resource[] getRuleFiles() throws IOException {



        ResourcePatternResolver resourcePatternResolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();

        final Resource[] resources = resourcePatternResolver.getResources("classpath*:" + RULES_PATH + "**/*.*");

        return resources;



    }



    @Bean

    public KieContainer kieContainer() throws IOException {



        final KieRepository kieRepository = getKieServices().getRepository();

        kieRepository.addKieModule(new KieModule() {

            public ReleaseId getReleaseId() {

                return kieRepository.getDefaultReleaseId();

            }

        });



        KieBuilder kieBuilder = getKieServices().newKieBuilder(kieFileSystem());

        kieBuilder.buildAll();

        return getKieServices().newKieContainer(kieRepository.getDefaultReleaseId());



    }



    private KieServices getKieServices() {

        return KieServices.Factory.get();

    }



    @Bean

    public KieBase kieBase() throws IOException {

        return kieContainer().getKieBase();

    }



    @Bean

    public KieSession kieSession() throws IOException {

        return kieContainer().newKieSession();

    }

}

进行规则测试



@Test

public void test(){

    Person person = new Person();

    person.setAge(26);

    session.insert(person);

    session.fireAllRules();

    log.info("formula {}",person.toString());

}



-----

输出结果

formula Person(age=26, salary=3000)

读取数据库的rule

这里规则我放入到数据库中，便于以后上线修改。这里梳理了如何获得KieSession



public KieSession getKieSession(){

    InternalKnowledgeBase knowledgeBase = KnowledgeBaseFactory.newKnowledgeBase();

    List<SearchFactorFormulaRuleEntity> searchFactorFormulaRuleEntityList = factorFormulaRuleRepository.getFormulaList();

    for (int i = 0; ObjectUtils.isNotEmpty(searchFactorFormulaRuleEntityList) && i < searchFactorFormulaRuleEntityList.size(); i++) {

        KnowledgeBuilder knowledgeBuilder = KnowledgeBuilderFactory.newKnowledgeBuilder();

        SearchFactorFormulaRuleEntity formulaRule = searchFactorFormulaRuleEntityList.get(i);

        if(StringUtils.isNoneBlank(formulaRule.getRuleValue())){

            StringReader stringReader = new StringReader(formulaRule.getRuleValue());

            Resource resource = ResourceFactory.newReaderResource(stringReader);

            knowledgeBuilder.add(resource, ResourceType.DRL);

            knowledgeBase.addPackages(knowledgeBuilder.getKnowledgePackages());

        }

    }

    return knowledgeBase.newKieSession();

}

动态刷新rule

这里我暂时没有特别好的办法，只能通过缓存数据来刷新，从而获得kieSession。

这里获取到的数据如果不在缓存，那么就查询数据库。这样子就实现了数据刷新。

List<SearchFactorFormulaRuleEntity> searchFactorFormulaRuleEntityList = factorFormulaRuleRepository.getFormulaList();

如何维护后续rule
1. 修改数据库
2. 清楚redis中的缓存数据

适应产品的需求

产品的需求是：根据用户的多维度条件来制定ES打分策略。下面是解决方案

解决用户不同维度

这里我声明一个对象，里面直接丢个map，想要什么维度我就塞什么维度数据



public class SearchFormulaReq {



    private String systemId;



    /**

 * 用于存储不定参数， 用map是为了方便升级

 */

 private Map<String,Object> parameters;



}

解决不同维度的打分方案

这里我用公式id表示选择的打分公式，这块的逻辑没有用if else包装，而是用drools来做，以后上线也方便。直接上SQL脚本，往MAP里丢数据就行了

package rules;

dialect  "mvel"

import com.tezign.intelligence.tenant.manager.search.domain.SearchRuleDomain;

import java.util.ArrayList;





rule "rule1"

    when

        $ruleDomain:SearchRuleDomain( systemId == "t1"  && parameters["userId"] % 2 == 0 )

    then

        System.out.println("$ruleDomain = " + $ruleDomain);

        $ruleDomain.formulaIdList.add(2L);

    end

产品一席话

本以为这个需求被我征服了，能够满足产品这个“小小的需求”。至此，本期需求可以帮助产品完成他的需求：根据用户多维度进行条件判断。

但是当我写完后，找到产品，他却来了句“先按照单一需求来。。。不用那么花里胡哨”。我真是一万匹草泥马飘过。。。。。。

产品什么都要， 我差点给他真人修皮，反手就给他掏出个大宝贝(drools)

背景

需求分析

drools流程引擎

简介

实践

基础实践

pom配置

先建立Person对象

编写rule规则

配置读取drl文件

进行规则测试

读取数据库的rule

动态刷新rule

如何维护后续rule

适应产品的需求

产品一席话

参考

产品什么都要，我差点给他真人修皮，反手就给他掏出个大宝贝(drools)