美团点评业务进入下半场，规则引擎能否提升效率降低成本？

在现代生意圈，搞个规则引擎是挺关键的。这玩意儿不仅能让工作流程变得灵活、快捷，还能把那些复杂的业务搞得简单易懂。这篇文章要探讨的是怎么设计规则引擎，尤其是怎么在商店信息这档事上弄个靠谱的规则。咱们会看看开源规则引擎Drools的用法，看看怎么在实际工作中高效地设置和管理这些规则。

一、规则引擎的基本概念

if (StringUtil.isBlank(fieldA)
    || StringUtil.isBlank(fieldB)
    || StringUtil.isBlank(fieldC)
    || StringUtil.isBlank(fieldD)) {
    return ResultDOFactory.createResultDO(Code.PARAM_ERROR, "门店参数缺少必填项");
}
if (fieldA.length() < 10) {
    return ResultDOFactory.createResultDO(Code.PARAM_ERROR, "门店名称长度不能少于10个字符");
}
if (!isConsistent(fieldB, fieldC, fieldD)) {
    return ResultDOFactory.createResultDO(Code.PARAM_ERROR, "门店xxx地址、行政区和经纬度不一致");
}

规则引擎这东西就像是个智能管家，能按着设定的规矩处理信息做决定。像我们这种门店信息核对，得根据渠道和品牌特点来灵活挑流程。这玩意儿能帮我们把那些头疼的业务规则简化下来，方便调整。关键是它反应快，业务变动了，不用等开发，咱们自己就能赶紧改规则。

改写后：

弄设计规则引擎，得先搞清楚规则怎么定义、怎么分。这规则分为两类：静态的和不动的，静态的是启动时一起搞定的，不动的能运行时随时改。这样一结合，就能满足各种情况，让这个规则引擎更灵活。还得分个喜欢看图操作界面，让业务的人方便地调整规则。

二、选择合适的规则引擎

rule "1.1"
	    when
	        poi : POI( source == 1 && brandType == 1 )
	    then
		        System.out.println( "1.1 matched" );
		        poi.setPassedNodes(1);
	       
end
	
rule "1.2"
	    when
	        poi : POI( source == 1 && brandType == 2 )
	    then
		        System.out.println( "1.2 matched" );
	       
end
	
rule "2.1"
	    when
	        poi : POI( source == 2 && brandType == 1 )
	    then
		        System.out.println( "2.1 matched" );
		        poi.setPassedNodes(2);
	       
end
	
rule "2.2"
	    when
	        poi : POI( source == 2 && brandType == 2 )
	    then
		        System.out.println( "2.2 matched" );
		        poi.setPassedNodes(3);
	       
end

很多规则引擎里头，开源的Drools因为能变通又功能强大，所以超多人用。它能处理复杂的规则和推理，对业务需求变动快的场合特别合适。用Drools管理门店信息验证的规则方便多了，不再用麻烦的死编码，省了不少维护费。开发们研究透Drools后，把审核流程和规则引擎绑得牢牢的。

挑Drools的亮点儿是多它在社区里有人撑腰，资料也好找。开发起来遇到啥难题，轻轻松松就能找到答案。这样一搞，咱们的开发时间短了，开销也少了。而且，Drools能让那些懂业务的伙计们直观地整规则，不费啥劲就上手了，也让双方聊得更顺畅。这事儿一出，团队效率涨了，以后改规则也方便多了。

三、设计规则数据模型

在设计规则引擎时，得先把这个规则数据模型搭得扎实。得保证它能精确映射业务流程，还得方便咱们后头维护和扩展。咱们得把门店的方方面面，比如渠道、品牌、地理位置这些数据都包括进去。这些就是规则用的数据，能让引擎作出准确的判断。

咱们得给规则数据模型加上版本管理和历史追踪的功能。业务这么一发展，规则肯定得变好几回。能跟踪规则怎么变，保留老版本，这真是太关键了。一来能保证团队调规则的时候步调一致，二来出了事儿能快找问题，省得损失太大。把规则数据模型设计好了，将来弄规则引擎的时候就有根儿了。

四、实现规则引擎的系统模型

搞规则引擎的时候，别忘了系统模型得跟上。得弄一个能设规则、用规则、执行规则的架构，迎合门店审核的用。还得保证它能扩容，往后能应对更多情形和规则更新。

咱们在系统里，把规则引擎切成几个小块儿，比如有规则配模块、执行模块和反馈模块。配模块那负责收业务人员的建议，然后弄个图好好展示和管理规则；执行模块是根据给的数据和规则做决策，最后把答案给回来；反馈模块就是给业务人员传消息，帮他们决定后面怎么做。这样分成块儿，规则引擎跑得快，系统也不复杂了。

五、规避规则引擎设计中的常见问题

弄规则引擎这东西，老让人头疼。比如，规则太复杂了，处理数据量大的时候，性能就得打折扣。所以，设计规则得想辙怎么提高速度，像是用上分布式计算，能让效率涨涨。

老规矩，维护和更新挺麻烦的。业务环境总在变，规则得跟得上，得不断改改调调。咱们设计规则引擎得让管理方便，能轻松增删改查。再就是，定期培训交流少不了，得让业务员清楚规则怎么用，啥场景能用。

设计并打造规则引擎这事儿，就像盖栋大楼，得从多个角度考虑。咱们得搭个好看的框架，再分模块来做，这样不仅能让这个引擎变得灵活，工作起来也更高效，更能对付业务上的那些挑战。

觉得规则引擎的设计有啥重点要注意的细节没？快来评论区聊聊你看法，还有点个赞，转个发，让大伙儿都知晓规则引擎咋这么重要！

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