别再让业务追着改需求了！从if-else到规则引擎，规则引擎+可视化配置，让代码量减少70%的架构设计

在软件开发领域，业务规则的频繁变更与系统高稳定性之间的矛盾始终是开发者的痛点。在软件开发领域摸爬滚打了十年。从最初的代码新手，到如今能够熟练驾驭各种技术栈的老兵，也见证了不少技术的更迭与兴衰。今天，想和大家聊聊一个在我心中的“香饽饽”——规则引擎。
以前一个稍微复杂的规则逻辑或者需求变更，需要从零开始写几百个条件判断语句，代码里充斥着各种if-else和switch-case，修改一处逻辑往往要牵动全身，测试起来也是费时费力，大费周章不说，维护性还差。例如，电商优惠活动中的满减逻辑，开发者需编写多层嵌套的条件判断。这种模式在规则简单时还行，一旦规则数量超过百条，代码可读性骤降，并且每次修改需经历“开发-测试-部署”全流程，耗时周期长。更严重的是，业务人员无法直接参与规则调整，导致需求传递失真。
规则引擎通过业务规则与代码解耦，将逻辑抽象为可独立管理的规则文件。以JVS规则引擎为例，只需通过简单的拖拽操作就能轻松配置规则流转和节点判断分支。几个简单的输入条件，即可迅速看到分析结果。

JVS规则引擎基于Spring Cloud+Vue技术栈构建，是一款面向复杂业务场景的规则管理系统，专注于实现业务逻辑与代码的分离，支持可视化编排、动态更新和多维度风控决策。

JVS规则引擎是可以直接使用的企业级规则引擎，自动化与智能化并行。Java语言开发，前端VUE+ElementUI，提供私有化部署，支持提供全量源码、二次开发、定制、可集成。

核心功能模块

JVS规则引擎包含六大核心模块，分别是：数据源集成、决策流、函数、变量、日志监控和接口调用。覆盖规则全生命周期管理：

1.规则管理（决策流）

• 规则创建：通过可视化界面拖拽组件（如开始节点、判断节点、规则节点）构建决策流。支持分组管理，例如将反欺诈规则与信用评估规则分为不同组。

• 版本控制：提供规则版本历史记录，支持回滚至任意历史版本。示例：在电商风控中，可创建“黑名单拦截”“异常登录检测”等规则组。

• 条件判断
• 表达式语法：支持逻辑运算符（AND/OR/NOT）、比较符（>、<、=）及嵌套条件。例如，判断用户是否符合贷款条件：(信用分 >= 600) AND (月收入 > 10000) OR (抵押物价值 > 贷款金额)

• 评分卡配置：支持创建信用评分卡，定义规则与权重（如年龄权重10%、收入权重30%），自动计算总分并触发决策。例如，总分≥80分批准贷款

• 多版本无感发布：在运行中修改规则时，系统自动生成新版本（如v2），通过发布操作无缝切换，避免业务中断。适用于需动态调整规则的场景

2.变量加工

允许用户创建、修改和删除变量（支持基础变量、SQL变量、复合变量）。这些变量可以在规则逻辑中使用，通过变量引擎，用户可以定义变量的属性、行为和计算逻辑，并将其应用于数据可视化组件中，以实现动态的数据展示和交互。变量自定义配置，函数式编程实现变量加工。

3.日志与监控模块
• 用户可以通过监控规则的执行情况，查看规则的触发次数、执行结果等。还可以对规则进行管理，如启用、禁用、删除或修改规则等。
• 日志追溯：可查看单次决策的详细执行路径，包括每个节点的输入输出。

4.数据源集成
JVS规则引擎支持多数据源接入，包括数据库（MySQL、MongoDB）、API、Excel等。配置方式：
• 在“数据源管理”模块中，选择数据库类型并填写连接信息。
• 对于API数据源，通过界面配置URL、请求方法（GET/POST）及认证方式（如OAuth）

5.API级集成
• 业务系统通过调用规则引擎的API接口传入参数，引擎返回决策结果。需预先配置决策流程、变量及外部数据接口

6.函数配置
• 函数分类可分为脱敏函数、对象函数、数学函数、时间函数、转换函数、集合函数、文字函数、逻辑函数这几个大类。

• 动态参数可打开动态参数按钮进行配置，若有函数参数列表则可以选择新增一行或多行来新增函数参数列表。其中新增时需指定参数类型、参数名、测试值。然后需制定函数返回类型。