这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 6 天
规则引擎的定义
规则引擎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。
解决开发人员重复编码的问题，实现了业务决策与服务本身解耦，提高服务的可维护性缩短开发路径，提高效率。
组成部分
- 数据输入
支持接收使用预定义的语义编写的规则作为策略集。比如表达式“price > 500”接受业务的数据作为执行过程中的参数，比如价格、标签等。
- 规则理解
能够按照预先定义的词法、语法、优先级、运算符等正确理解业务规则所表达的语义。
- 规则执行
根据执行时输入的参数对策略集中的规则进行正确的解释和执行。同时对规则执行过程中的数据类型进行检查，确保执行结果正确。
应用场景
- 风控对抗
与黑灰产的对抗过程中，策略研发和产品需要能够根据黑灰产特征进行快速识别和对抗。规则引擎作为风控系统的核心，使产研人员能够不断的调整和优化对抗策略，以实现最好的风控识别效果。
- 活动策略运营
业务活动的运营需要及时根据用户效果反馈进行运营策略的优化和调整。引入规则引擎后，可以将服务代码与业务运营逻辑解耦，提高运营策略的迭代效率。方便新玩法的探索和效果验证。
- 数据分析和清洗
在数据分析系统中使用规则引擎可以便捷的实现对数据进行整理、清洗和转换。数据分析师可以根据不同的需求来自定义数据处理的规则，方便快捷的产出所需的数据。
编译原理的基本概念
- 理解：词法分析（把源代码字符串转换为词法单元（Token）的这个过程）、语法分析（在词法分析的基础上识别出表达式的语法结构）
- 执行：抽象语法树（表达式抽象语法结构的树状表示，对于一个表达式，抽象语法树一定是唯一确定的）
- 输入输出：参数注入（验证执行的结果是否为合适的数据类型。在抽象语法树中，通常会验证某节点的子节点的数据类型是否合法）、类型检查（在规则执行过程中，使用输入的参数值来计算语法树中的标识符节点值的过程）
总结
对于初学者的我来说这是比较难的一块知识点，在理解概念方面还是听着比较感兴趣也能够听懂。但是到了代码实现一个规则引擎时，代码的逻辑，内部的执行还是比较的困难。还是对于代码的掌握程度不够，还有算法方面也得多加去练习。
