Spring Boot + URule 规则引擎，可视化配置太爽了！

作者：知了一笑\
来源：juejin.cn/post/7210194936276680759

一、背景

前段时间，在做项目重构的时候，遇到很多地方需要做很多的条件判断。当然可以用很多的if-else判断去解决，但是当时也不清楚怎么回事，就想玩点别的。于是乎，就去调研了规则引擎。

当然，市面上有很多成熟的规则引擎，功能很多，性能很好。但是，就是想玩点不一样的（大家做技术选型别这样，这个是反面教材）。最终一款URule的规则引擎吸引了我，主要还是采用浏览器可直接配置，不需要过多安装，可视化规则也做的不错。经过一系列调研，后面就把它接入了项目中，顺便记录下调研的结果。

二、介绍

规则引擎其实是一种组件，它可以嵌入到程序当中。将程序复杂的判断规则从业务代码中剥离出来，使得程序只需要关心自己的业务，而不需要去进行复杂的逻辑判断；简单的理解是规则接受一组输入的数据，通过预定好的规则配置，再输出一组结果。

当然，市面上有很多成熟的规则引擎，如：Drools、Aviator、EasyRules等等。但是URule，它可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上，采用纯浏览器的编辑模式，不需要安装工具，直接在浏览器上编辑规则和测试规则。

当然这款规则引擎有开源和pro版本的区别，至于pro版是啥，懂的都懂，下面放个表格，了解下具体的区别

特性	PRO版	开源版
向导式决策集	有	有
脚本式决策集	有	有
决策树	有	有
决策流	有	有
决策表	有	有
交叉决策表	有	无
复杂评分卡	有	无
文件名、项目名重构	有	无
参数名、变量常量名重构	有	无
Excel决策表导入	有	无
规则集模版保存与加载	有	无
中文项目名和文件名支持	有	无
服务器推送知识包到客户端功能的支持	有	无
知识包优化与压缩的支持	有	无
客户端服务器模式下大知识包的推拉支持	有	无
规则集中执行组的支持	有	无
规则流中所有节点向导式条件与动作配置的支持	有	无
循环规则多循环单元支持	有	无
循环规则中无条件执行的支持	有	无
导入项目自动重命名功能	有	无
规则树构建优化	有	无
对象查找索引支持	有	无
规则树中短路计算的支持	有	无
规则条件冗余计算缓存支持	有	无
基于方案的批量场景测试功能	有	无
知识包调用监控	有	无
更为完善的文件读写权限控制	有	无
知识包版本控制	有	无
SpringBean及Java类的热部署	有	无
技术支持	有	无

三、安装使用

实际使用时，有四种使用URule Pro的方式，分别是嵌入式模式、本地模式、分布式计算模式以及独立服务模式。

但是我们这里不考虑URule Pro，咱自己整个开源版，在开源版集成springboot的基础上做一个二次开发，搜了一圈，其实就有解决方案。

大致的项目模块如下：

Spring Boot 基础就不介绍了，推荐看这个实战项目：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

自己创建个空数据库，只需要在edas-rule-server服务中修改下数据库的配置，然后启动服务即可。第一次启动完成，数据库中会创建表。

spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/urule-data?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=mysql

上面说过，它是纯用浏览器进行编辑，配置规则的，只需要打开浏览器，输入地址：http://localhost:8090/urule/frame,看到这个界面，就说明启动成功了。

四、基础概念

3.1整体介绍

先说下URule它的构成部分，主要是两部分：1、设计器部分 2、规则执行引擎。设计器部分主要是库文件和规则文件构成。下面看下整体的结构图

3.2库文件

如上图介绍的，库文件有4种，包括变量库，参数库，常量库和动作库。其实类似于Java开发的系统中的实体对象，枚举，常量以及方法。

上面说过，规则都是可视化配置的。在配置规则的过程中，就需要引入各种已经定义好的库文件，再结合业务需求，从而配置出符合业务场景的业务规则，所以哪里都有库文件的身影。

3.2.1变量库文件

在业务开发中，我们会创建很多Getter和Setter的Java类，比如PO、VO、BO、DTO、POJO等等，其实这些类new对象后主要起到的作用就是数据的载体，用来传输数据。

在URule中，变量库就是用来映射这些对象，然后可以在规则中使用，最终完成业务和规则的互动。最后上一张图，用来创建变量库

对了，上面废话了这么多可视化配置，这才是第一次展示配置界面，惭愧惭愧。

上图一目了然，在“库”这个菜单底下右键，然后点击添加变量库即可，最后定义自己喜欢的变量库名，当然名字只支持中文或者英文，其他字符不可用。

创建完变量库后，就可以对变量库进行编辑，可以认为就是给POJO添加属性

也不弯弯绕绕讲什么术语，就个人理解。图左边是创建类，其中名称是它的别名，配置规则用它代替这个类。图右边是类的属性，我这里随便写了几个，估计看了懂得都懂。

最后在业务系统中创建对应的类，注意全限定名和配置变量库的类路径一致。

package com.cicada;

import com.bstek.urule.model.Label;
import lombok.Data;

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2023/3/3 15:38
 * @description
 */
@Data
public class Stu {

    @Label("姓名")
    private String name;

    @Label("年龄")
    private int age;

    @Label("班级")
    private String classes;
}

最后说下这个@Label注解，这个是由URule提供的注解，主要是描述字段的属性，跟变量库的标题一栏一致就行。听官方介绍可以通过这个注解，实现POJO属性和变量库属性映射。就是POJO写好，然后对应规则的变量库就不需要重新写，可以直接生成。反正就有这个功能，这里就直接一笔带过了。

3.2.2常量库文件

说到常量库，这个就可以认为是我们Java系统中的常量，枚举。比如性别，要定义枚举吧；比如对接的机构，也可以定义一个枚举吧。

当然，类似于变量库，常量库也可以实现和系统中的枚举相互映射，这样做的好处可以避免我们手动输入，防止输入错误。创建常量库也比较简单，直接在“库”这个菜单下右键，“添加常量库”。

创建好常量库文件后，也会出现如下页面：

3.2.3参数库文件

参数库，就是URule规则中的临时变量，变量的类型和数量不固定。可以认为类似于Map，实际上存储参数库的也就是个Map。

同样的套路，直接在“库”这个菜单下右键，“添加参数库”。

可以看到，参数库已经少了左边分类这一项，直接添加参数，选择类型就是干，相对简单了很多。“名称”这列我这里用了英文，就是Map中的key，而“标题”这列就是在配置规则时候显示用的，中文看着比较直观。

当然还需要注意的点是，定义的名称要保证唯一，因为Map中的key是唯一的，不然就会存在覆盖的情况。

3.2.4动作库文件

动作库可以对配置在spring中的bean方法进行映射，然后可以在规则中直接调用这批方法。惯用套路，还是在“库”菜单下右键，点击“添加动作库”。

然后我在系统中添加了一个类Action，然后在类上标记@Component注解，将该类交给spring的bean容器管理。该类中添加一些方法，在方法上标记@ExposeAction注解，该注解是URule定义的，说明被标记的方法都会被动作库读取到。

package com.bstek.urule.cicada;

import com.bstek.urule.action.ActionId;
import com.bstek.urule.model.ExposeAction;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2023/3/10 13:59
 * @description
 */
@Component("action")
public class Action {

    @ActionId("Hello")
    public String hello(){
        return "hello";
    }

    @ExposeAction(value="方法1")
    public boolean evalTest(String username){
        if(username==null){
            return false;
        }else if(username.equals("张三")){
            return true;
        }
        return false;
    }

    @ExposeAction(value="测试Int")
    public int testInt(int a,int b){
        return a+b;
    }

    @ExposeAction(value="打印内容")
    public void printContent(String username, Date birthday){
        SimpleDateFormat sd=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        if(birthday!=null){
            System.out.println(username+"今年已经"+sd.format(birthday)+"岁了!");
        }else{
            System.out.println("Hello "+username+"");
        }
    }

    @ExposeAction(value="打印Stu")
    public void printUser(Stu m){
        System.out.println("Hello "+m.getName()+", is age:"+m.getAge());
    }
}

最后在动作库页面上添加bean，“Bean Id”一列输入对应的spring bean的名称，这里输入action。然后点击操作列中的小手按钮，就会弹出刚在Action类中标记了ExposeAction注解的方法。选择一个指定的方法添加进来，最后看到方法对应的参数也会被自动加载进去。

最后，变量库、参数库、动作库、常量库这些库文件定义好后，各种规则文件配置的时候就可以导入他们。但是一旦这些库文件被某个规则文件使用，就不要随意修改库文件了。

3.3规则集

说到规则集，顾名思义，就是配置规则了。前面定义的库文件就需要导入到规则集中去配置使用。它是使用频率最高的一个业务规则实现方式。

规则集说的是规则的集合，由三个部分规则组成：如果、那么、否则。

在规则集的定义的方式上，URule由向导式和脚本式两种；

• 向导式规则集：就是在页面上通过鼠标点点点，高度的可视化配置，不是开发都能懂，这也是这个规则引擎的亮点所在。
• 脚本式规则集：听名字就知道了，这玩意要写脚本的。拉高配置门槛，需要懂点编码的人来编写。

3.3.1向导式规则集

还是一样，首先新建。这次是在“决策集”菜单上右键，点击“添加向导式决策集”，这样就创建好一个规则集了。

在配置规则前，可以先导入前面定义好的库文件。我这里导入变量库文件，页面上点击“变量库”，然后选择指定的变量库文件即可。如图所示；

最后，可以愉快的配置规则了，向导式没什么好讲的，都是可视化界面，点点点即可。下面是我配置的一个简单的规则集；

可以看到由三部分组成：如果、那么、否则；

1. 如果：配置规则的条件；
2. 那么：配置满足条件后执行的动作，一般配置变量赋值比较多
3. 否则：配置不满足条件执行的动作

最后，附上添加完规则后，通过代码去执行规则；

package com.cicada;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.Result;
import com.bstek.urule.Utils;
import com.bstek.urule.runtime.KnowledgePackage;
import com.bstek.urule.runtime.KnowledgeSession;
import com.bstek.urule.runtime.KnowledgeSessionFactory;
import com.bstek.urule.runtime.service.KnowledgeService;
import com.cicada.req.StuReq;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;

/**
 * @author 往事如风
 * @version 1.0
 * @date 2023/3/10 16:47
 * @description
 */
@RestController
@RequestMapping("/rule")
public class RuleDataController {

    @PostMapping("/stu")
    public Result rule(@RequestBody StuReq stuReq) throws IOException {
        KnowledgeService knowledgeService = (KnowledgeService) Utils.getApplicationContext().getBean(KnowledgeService.BEAN_ID);
        KnowledgePackage knowledgePackage = knowledgeService.getKnowledge("xxx/xxx");
        KnowledgeSession knowledgeSession = KnowledgeSessionFactory.newKnowledgeSession(knowledgePackage);
        Stu stu = BeanUtil.copyProperties(stuReq, Stu.class);
        knowledgeSession.insert(stu);
        knowledgeSession.fireRules();
        return Result.success(stu.getTeacher());
    }
}

请求接口，最终参数符合配置的条件，返回“那么”中配置的输出结果。

3.3.2脚本式规则集

脚本式的规则集，各种原理都是和向导式一模一样，无非就是拉高门槛，用写脚本的方式去实现配置的规则。这里不做过多的介绍了。

3.4决策表

再聊下决策表，其实它就是规则集的另一种展示形式，比较相对规则集，我更喜欢用决策表去配置规则，应为它呈现的更加直观，更便于理解。但是本质和规则集没啥区别。

也不展开过多的赘述，这里我就放一张配置过的决策表；

3.5其他

当然，还有其他的概念和功能，这里也不一一介绍了，因为上面说的已经是最常用的了，想了解的可以自行去了解。其他功能包括：交叉决策表、评分卡、复杂评分卡、决策树、规则流；当然，其中有些是Pro版的功能。

四、运用场景

最近在开发一期大版本的需求，其中就有个场景，具体如下；参与购买订单的用户都会有自己的一个职级，也可以说是角色。每个用户都会有三个职位：普通用户、会员、精英会员。

然后，每个月初都会对用户进行一次晋升处理，普通用户达到要求，就会晋升为会员，会员达到要求就会晋升为精英会员。

当然，普通用户晋升会员，会员晋升精英会员，都会有不同的规则；

1. 普通用户->会员：3个月内帮注册人数达到3人；3个月内自己和底下团队的人，下单金额超过1万；个人的订单继续率超过80%。
2. 会员->精英会员：3个月内帮注册人数达到6人；3个月内自己和底下团队的人，下单金额超过5万；个人的订单继续率超过90%。
3. 不能跨级晋升，普通用户最多只能到会员，达到会员了才能晋升到精英会员。

当然，这只是做过简化的一部分需求，我做过稍许的改动，真实的需求场景并没有这么简单。

下面，我对这个需求做一个规则的配置，这里用一个决策表进行配置；在配置规则前，我添加一个变量库文件和常量库；

最后，添加一个决策表，并进行规则配置；

可以看到，表格一共五列，其中前四列是规则，最后一列是满足规则后输出的信息。这样看着就很清晰，即使并不是技术人员，也可以轻松看懂其中的规则。

五、总结

规则引擎对于我们的系统而言可用可不用，它可以锦上添花，帮助我们剥离出业务中需要进行大量判断的场景。但是，这种规则的剥离，需要我们开发人员对需求进行理解，在理解的基础上进行抽象概念的具化。这，也是整个编程的必经之路。

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