规则引擎是什么？如何让业务规则调整变得轻松又高效？

在数字化浪潮风起云涌的当下，企业一直在追求业务规则的灵活性和响应速度。

规则引擎本质上是基于"条件-动作"规则集的系统，它的核心架构包含四大组件：规则库（存储业务规则）、工作内存（存放运行时数据）、规则执行引擎（匹配并触发规则）、事件管理器（监听外部事件）。当数据进入工作内存时，引擎通过Rete算法、LEAPS算法等高效匹配机制，动态识别满足条件的规则，并按照优先级顺序执行对应动作，形成"数据驱动-规则推理-动作执行"的闭环决策链。

为什么需要规则引擎

解耦业务逻辑，实现敏捷开发

在这个快速变化的数字时代，业务规则需要频繁调整才能适应市场需求。

一方面是为提高效率，另一方面，市场要求业务规则经常变化，IT系统必须能够快速、低成本地适应这些变化。

更理想的情况是，业务人员能够直接管理IT系统中的规则，减少程序开发人员的参与。

规则引擎是怎么工作的

以JVS规则引擎为例，规则引擎的工作机制可拆解为数据输入、规则匹配、决策执行、结果输出四大核心环节。

系统架构设计

JVS采用“规则引擎+组件仓库+执行器”三层架构：

• 规则层：负责解析配置文件，构建有向无环图（DAG）表示流程拓扑。
• 组件层：管理所有业务组件的生命周期，支持AOP切面注入（如日志、重试、熔断）。
• 执行层：基于事件驱动模型，支持单线程顺序执行、多线程并发、响应式编程等多种模式。

核心工作流程

数据输入

• 数据来源：支持多种数据形态，包括数据库（MySQL、MongoDB等）、Excel、API接口、低代码数据模型等。
• 数据存储：数据被加载至工作内存（Working Memory），作为规则匹配的事实（Fact）基础。

规则匹配

• 规则库加载：规则以决策流、规则集、评分卡等形式定义，存储在规则库中。JVS规则引擎支持通过拖拽方式编排决策流，组合条件分支、多元计算等节点。

1.从左侧组件库拖入“开始”节点、“判断”节点、“规则”节点、“结束”节点等。

2.用连线连接节点，形成流程图。例如，在“判断”节点中设置条件：如果 订单金额 >= 100 或 用户等级 == "VIP"。

3.根据条件结果（是/否），设置不同的输出路径，比如一条路径指向“执行包邮”操作，另一条指向“不包邮”操作。

• 模式匹配：使用Rete算法高效匹配规则条件与工作内存中的事实。例如，在电商促销规则中，系统会匹配用户积分、历史消费记录等条件。

决策执行

• 动作执行：匹配成功的规则触发预定义动作，比如修改数据、调用API、生成日志等。

• 变量管理：JVS规则引擎支持基础变量（如数值、字符串）、复合变量（如对象集合）、SQL变量（自定义查询），通过作用域机制实现数据隔离与共享。

sql变量

可以在决策中，创建私有的变量或者引入已经存在的变量

• 动态发布：当规则修改时，系统可以自动生成新版本（比如v2、v3），通过发布操作无缝切换，避免业务中断。例如，电商促销规则调整后，新版本规则立即生效，无需重启系统。

结果输出

• 结果反馈：决策结果输出至数据源或下游系统，形成闭环。例如，风控规则执行结果会同步至审计日志和监控平台。
• 日志与监控：系统会详细记录规则执行上下文（输入参数、节点耗时、异常堆栈），通过查看执行日志，业务人员和技术人员可以清晰地了解决策依据，快速定位问题，并基于数据对规则进行持续优化