借鉴：基于JAVA的功能强大的开源规则引擎-Drools业务管理系统实战视频教程_哔哩哔哩_bilibili
规则引擎，全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS（即Business Rule Management System）。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模板编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。
需要注意的的规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。
规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
drools是一款由JBoss组织提供的基于java语言开发的开源规则引擎，可以将复杂且多变的业务规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件或特定的存储介质中（如存放在数据库中），使得业务规则的变更不需要修改项目代码、重启服务器就可以在线上环境立即生效。
drools官网：https://www.drools.org/
drools中文网：Drools中文网 | 基于java的功能强大的开源规则引擎
drools源码下载地址：https://github.com/kiegroup/drools
在项目中使用drools时，既可以单独使用也可以整合spring使用。如果单独使用只需导入如下maven坐标即可：
3.1 业务场景说明
业务场景：消费者在图书商城购买图书，下单后需要在支付页面显示订单优惠后的价格。具体优惠规则如下：
现在需要根据上面的规则计算优惠后的价格。
3.2 开发实现
第一步：创建maven工程并导入drools相关maven坐标
第二步：根据drools要求创建resources/META-INF/kmodule.xml
注意：上面配置文件的名字和位置都是固定写法，不能更改。
第三步：创建实体类Order
第四步：创建规则文件resources/rules/bookDiscount.drl
第五步：编写单元测试
控制台输出如下：
通过上面的入门案例可以发现，使用drools引擎规则主要工作就是编写规则文件，在规则文件中定义和业务相关的业务规则，例如本案例定义的就是图书的优惠规则。规则定义好后就需要调用drools提供的api将数据提供给规则引擎进行规则模式匹配，规则引擎会执行匹配成功的规则，并将计算的结果返回。
可能大家会有疑问，虽然没有在代码中编写规则的判断逻辑，但是还是在规则文件中编写了业务规则，这跟在代码中编写规则有什么本质的区别？
前面已经提到，使用规则引擎时，规则可以做到动态管理。业务人员可以像管理数据一样对业务规则进行管理，比如查询、添加、更新、统计、提交业务规则等。这样就可以做到在不重启服务的情况下调整业务规则。
4.1 规则引擎构成
drools规则引擎由以下三部分构成：
- Working Memory（工作内存）
- Rule Base（规则库）
- Inference Engine（推理引擎）
其中Inference Engine（推理引擎）又包括：
- Pattern Matcher（匹配器）
- Agenda（议程）
- Execution Engine（执行引擎）
如下图所示：
4.2 相关概念说明
Working Memory：工作内存，drools规则引擎会从Working Memory中获取数据并和规则文件中定义的规则进行模式匹配，所以我们开发的应用程序只需要将我们的数据插入到Working Memory中即可，例如本案例中我们调用kieSession.insert(order);就是将order对象插入到工作内存中。
Fact：事实，是指在drools规则应用当中，将一个普通的javaBean插入到Working Memory后的对象就是Fact对象，例如本案例中的Order对象就属于Fact对象。Fact对象是我们的应用和规则引擎进行交互的桥梁或通道。
Rule Base：规则库，我们在规则文件中定义的规则都会被加载到规则库中。
Pattern Matcher：匹配器，将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，匹配成功则被激活并放入Agenda中。
Agenda：议程，用于存放通过匹配器进行模式匹配后被激活的规则。
Execution Engine：执行引擎，执行Agenda中被激活的规则。
4.3 KIE介绍
我们在操作Drools时经常使用的API以及他们之间的关系如下图：
通过上面的API可以发现，大部分类都是以Kie开头。Kie全称为Knowledge is Everything，即“只是就是一切”的缩写，是Jboss一系列项目的总称。如下图所示，Kie的主要模块有OptaPlanner、Drools、UberFire、jBPM。
通过上图可以看到，Drools是整个KIE项目中的一个组件，Drools中还包括一个Drools-WB的模块，他是一个可视化的规则编辑器。
5.1 规则文件构成
在使用Drools时非常重要的一个工作就是编写规则文件，通常规则文件的后缀为.drl。
drl是Drools Rule Language的缩写。在规则文件中编写具体的规则内容。
一套完整的规则文件内容构成如下：
Drools支持的规则文件，除了drl形式，还有Excel文件类型的。
5.2 规则体语法结构
规则体是规则文件中的重要组成部分，是进行业务规则判断、处理业务结果的部分。
规则语法结构如下：
rule：关键字，表示规则开始，参数为规则的唯一名称。
attribute：规则属性，是rule与when之间的参数，为可选项。
when：关键字，后面跟规则的条件部分。
LHS（Left Hand Side）：是规则的条件部分的通用名称。它由零个或多个条件元素组成。如果LHS为空，则它将被视为始终为true的条件元素。
then：关键字，后面跟规则的结果部分。
RHS（Right Hand Side）：是规则的后果或行动部分的通用名称。
end：关键字，表示一个规则的结束。
5.3 注释
在drl形式的规则文件中使用注释和Java类中使用注释一致， 分为单行注释和多行注释。
单行注释用”//"进行标记，多行注释以""结束。
5.4 Pattern匹配规则
前面我们已经知道了Drools中的匹配器可以将Rule Base中的所有规则与Working Memory中的Fact对象进行模式匹配，那么我们就需要在规则体的LHS部分定义规则并进行模式匹配。LHS部分由一个或者多个条件组成，条件又称为pattern。
pattern的语法结构为：绑定变量名:Object(Field约束)
其中绑定变量名可以省略，通常绑定变量名的命名一般建议以$开始。如果定义了绑定变量名，就可以在规则体的RHS部分使用此绑定变量名来操作相应的Fact对象。Field约束部分是需要返回true或者false的0个或多个表达式。
例如我们的入门案例中：
通过上面的例子我们可以知道，匹配的条件为：
- 工作内存中必须存在Order这种类型的Fact对象---类型约束
- Fact对象的originalPrice属性值必须小于200----属性约束
- Fact对象的originalPrice属性值必须大于等 于1-0----属性约束
以上条件必须同时满足当前规则才有可能被激活。
绑定变量既可以用在对象上,也可以用在对象的属性上。例如上面的例子可以改为：
LHS部分还可以定义多个pattern，多个pattern之间可以使用and或者or进行连接，也可以写，默认连接为and。
5.5 比较操作符
前6个比较操作符和Java中的完全相同，下面我们重点学习后6个比较操作符。
1、语法
2、操作步骤
第一步：创建实体类，用于测试比较运算符
第二步：创建规则文件resources/rules/comparisonOperator.drl
第三步：编写单元测试
执行结果：
5.6 执行指定规则
通过前面的案例可以看到，我们在调用规则代码时，满足条件的规则都会被执行。
那么如果我们只想执行其中的某个规则如何实现呢？
Drools给我们提供的方式是通过规则过滤器来实现执行指定规则。
对于规则文件不用做任何修改，只需要修改Java代码即可，如下：
执行结果：
5.7 关键字
Drools的关键字分为：硬关键字（Hard keywords）和软关键字（Soft keywords）。
硬关键字是我们在规则文件中定义包名或者规则名时明确不能使用的，否则程序就会报错。软关键字虽然可以使用，但是不建议使用。
硬关键字包括：true false null
软关键字包括：lock-on-active date-effective date-expires no-loop auto-focus activation-group agenda-group ruleflow-group entry-point duration package import dialect salience enabled attributes rule extend when then template query declare function global eval not in or and exists forall accumulate collect from action reverse result end over init
5.8 Drools内置方法
规则文件的RHS部分主要作用是通过插入、删除或修改工作内存中的Fact数据，来达到控制规则引擎执行的目的。Drools提供了一些方法可以用来操作工作内存中的数据，操作完成后规则引擎会重新进行相关规则的匹配，原来没有匹配成功的规则在我们修改数据完成后有可能就会匹配成功了。
创建如下实体类：