上海团队规则引擎特点

URULE PRO规则引擎中决策流功能介绍：提供基于浏览器技术的决策流设计器；在浏览器中通过鼠标拖曳完成决策流设计；提供可与单元个规则文件、决策表文件或规则包直接绑定的流程节点，以快速实现规则编排；提供流程中常用的路由判断、串行、并行、脚本执行及Java方法执行等各种类型的流程节点，较大限度满足各种复杂业务规则的编排。URULE PRO规则引擎两种规则包更新方式：非Web客户端采用定时扫描服务端是否有规则包更新方式来获取服务端规则包；Web客户端采用服务端推送方式，时刻与服务端规则包保持一致。URule Pro规则引擎可在线查看当前规则包中由规则构成的RETE树。上海团队规则引擎特点

URule Pro规则引擎分布式计算模式：在分布式计算模式下， 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统，但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中，而不是URule Pro Server上，所以称之为分布式计算模式。URule Pro Server只负责业务规则的定义、编译与发布，不负责具体的业务规则执行，具体的规则执行还是发生在各个业务系统当中，可以有效减轻URule Server的压力，使得规则的计算可以分布到各个业务系统所在的服务器上， 从而可以根据需要对计算规则的服务器进行灵活的扩充。浙江智能规则引擎怎么用URule Pro规则引擎中提供了决策表等多种类型的业务规则设计工具。

URule Pro规则引擎具有优良的性能：URule Pro后台采用纯Java实现，运行时借鉴Rete了算法的优势，再结合中式规则引擎的特点，自创了一套自己的规则模式匹配算法，这套算法可以从根本上保证规则运行的效率，实现大量复杂业务规则计算时的毫秒级响应。URule Pro规则引擎具有完善的版本控制机制：在URule Pro当中，无论是单个规则文件、或是用户调用的规则包，都提供了完善的版本控制机制。对于规则文件来说只要有需要，可以回退到任何一个历史版本； 对于给用户调用的规则包，可以在不同的历史版本之间灵活切换。

规则引擎可被理解为一种高性能的解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。规则引擎技术将规则与业务逻辑相分离，它提供了声明式的“编程”方式来指明要作什么，而不是怎么做。运行时，规则引擎必须对这些业务规则进行解释。可以将规则引擎理解为一种高性能的解释程序，其中包含 if-then 命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。因此，大多数规则引擎使用“Rete”算法，并支持演绎和归纳。URule Pro规则引擎以RETE算法为中心算法。

规则引擎的工作机制：规则引擎从队列管理器中依次接收信息元，然后依规则的定义顺序检查信息元所带规则集中的规则。规则引擎检查第1个规则并对其条件过滤器求值，如果值为假，所有与此规则相关的动作皆被忽略并继续执行下一条规则。如果第二条规则的过滤器值为真，所有与此规则相关的动作皆依定义顺序执行，执行完毕继续下一条规则。该信息元中的所有规则执行完毕后，信息元将被销毁，然后从队列管理器接收下一个信息元。在这个过程中并未考虑两个特殊动作：放弃动作（Discard Action）和包含动作（Include Action）。放弃动作如果被执行，将会跳过其所在信息元中接下来的所有规则，并销毁所在信息元，规则引擎继续接收队列管理器中的下一个信息元。包含动作其实就是动作中包含其它现存规则集的动作。包含动作如果被执行，规则引擎将暂停并进入被包含的规则集，执行完毕后，规则引擎还会返回原来暂停的地方继续执行。这一过程将递归进行。URule Pro规则引擎具有规则库在线导入、导出，热部署的支持。广东微服务规则引擎热部署方法

URule Pro规则引擎可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上。上海团队规则引擎特点

任何一个规则引擎都需要很好地解决规则的推理机制和规则条件匹配的效率问题。规则条件匹配的效率决定了引擎的性能，引擎需要迅速测试工作区中的数据对象，从加载的规则集中发现符合条件的规则，生成规则执行实例。当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会开启原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。上海团队规则引擎特点

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