原文：http://shellblog.sinaapp.com/?p=673
最近两个月以来，一直在开发公司的规则引擎系统，起初是想把引擎用到CRM系统中，后来经过多次讨论、多次变更，领导决定把这个规则引擎做成中间件，在平 台的高度来使用他。做成中间件，对规则引擎的要求更高了，这需要引擎具备高灵活性和伸缩性，来适应不同的业务系统。下面我来谈谈开发过程中我的一些经验。
曾经听板桥先生说过，架构设计需要从事物外部(通过与其他同类事物比较)和深入事物内部两种方式来进行，实际就是“做什么”和“怎么做”分离。首先，我需 要技术选型，在众多的规则引擎中，适合java项目的有ILog、Jess、Mandarax、Drools，由于ILog和Jess不是开源的，所以这 两个提前出局。剩下Mandarax和Drools，这两个开源项目各有千秋，但是我比较了一下，Mandarax最近几年都没有过更新，并且文档不全、社区不活跃，而Droos在google一搜，有很多的mail list供我参考，所以我很倾向于使用Drools。在一篇Mandarax的入门文档的评论里，我看到一个朋友在业务的角度来比较他们俩，看完后，我更加确定Drools是最适合我的。
接下来，我开始了解需求，初步规划规则引擎，在了解完各个系统的业务需求后，我大致定了下规则引擎要做的事情以及引擎与其他 系统的边界。由于各个系统之间差异比较大，要让引擎高可扩展，需要对需求进一步抽象，业务系统与规则引擎之间是通过模型来交互的，所以我们单独将模型抽象 出来，在引擎中可以对模型进行管理。另外一个需要抽象的地方就是规则的动作部分，由于每个系统数据库、业务的差异性，动作是不可能统一的，将动作抽象为动作类型，并可以单独管理，当有新系统接入引擎时，我们为其定义新的动作类型即可。
引擎有了初步规划后，我开始了解Drools，结合Drools的特点进一步规划引擎。Drools的官方文档上提供了很详细的例子来供我们入门，这里不再赘述入门级别的代码。我需要列举一下自己的引擎中需要实现的功能并在Drools中找到解决方案：
1.规则有效期
Drools中的date-effective和date-expires生来就是干这个的。
2.基于Cron的定时任务
Drools中的timer可以实现，并且官方例子很详细。
3.规则返回结果
Drools中的globle很适合。
4.规则优先级
可以使用salience来解决。
5.计算类的属性
对于一些需要预处理的属性，我们可以不定义字段，而是直接定义一个无参数的方法，具体可以参考这篇文章的4.8.3.1.1.1节。
6.规则的与或关系
这是Drools天生就支持的，并且是完美支持。
掌握了基本的技术点后，我开始设计规则的创建页面，整个规则引擎大致的思路是：把前端用户输入的语言(通俗易懂的白话语言)作为输入，经过一系列处理转换后，保存到数据库（我们特殊处理的语言）。在规则执行的时候，我们再从数据库拿出保存在数据库的“语言”，然后转换为Drools语言。只所以不把前端用户的输入直接转换为Drools语言，是因为我们的场景、属性、动作类型都是可以灵活变动的，如果创建之初就进行转换，会导致之后的扩展异常困难。
规则的创建页面包含规则的名称、有效期、条件信息和动作信息等，条件部分我们允许用户选择实体(模型)属性并可以对属性做四则运算或者与或关系，这样在保 证引擎的强大之时却不失简单之美。为了保证条件的正确性，系统需要在保存规则之前对用户输入的条件进行正确性检验。动作的创建首先是需要选择动作类型，然 后根据定义好的动作类型去输入相应的内容，这块还涉及到一些其他知识，比如静态变量和动态变量，这里不再展开细说。
说到页面了，那就接着来，由于是后台的管理界面，所以我毫不犹豫的选择了DWZ。选择DWZ有这几个考虑：一是我对他熟悉，上手快。二是他的速度还可以，并且对常用的浏览器都有较好的支持。关于DWZ的一些使用经验我都零零碎碎分享到了博客里，供以后参考。
上面说了，引擎的核心工作其实就是转换。我们需要把自己的语言转换为Drools语言，这里面就涉及到很多字符串的拼装，接下来我谈谈这部分工作的经验：
1.使用StringBuilder进行拼装，并且注意对拼装规则进行格式化（比如在每行后面换行，这样方便我们调试与排错）。
2.巧用正则表达式，比如我们要得到两个@之间的字符串，可以使用下面的代码：
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1
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Matcher m=Pattern.compile(
"\\#(.*?)\\#"
).matcher(str);
List<String> list =
new
ArrayList<String>();
while
(m.find()){
list.add(m.group(1));
}
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3.以Drools规则语言的标准来组织程序，做到有条不紊。在代码关键部分多打log，方便调试。
完成引擎的解析工作后，剩下的部分就容易多了，无非是一些CRUD的工作，比如对场景的管理、场景中实体的管理、角色的管理等等。
引擎开发工作持续了将近一个月，接下来进入测试阶段。我们需要根据压测结果对引擎核心代码进行优化重构，这部分我主要借助VisualVM和 JConsole，在压测的同时使用VisualVM进行CPU采样，然后进行分析。经过几轮的测试，我发现之前自己的代码中有很多的不严谨之处，比如：
1.使用StatefulKnowledgeSession后没有调用dispose方法去释放内存资源，这一错误会让引擎不停的内存溢出。
2.没有对KnowledgeBase进行缓存，而是对字符串进行缓存。由于没有对KnowledgeBase进行缓存，每次请求到来之时都需要重新编译规则，而规则编译的成本相当高，没有对代码修正之前，给引擎300左右的并发CPU负载就到了10,而修正后，300的并发CPU负载没有超过1。
3.没有关闭Reader流，这个就太粗心了，幸好及时发现。
再剩下就是一些其他方面的优化，比如tomcat、mysql等，和主题无关，我留在心里。