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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习达内Java编程等互联网软件开发课程，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，入门软件开发需要掌握哪些知识点。

规则引擎术语

规则(Rule)：规则是描述业务决策的规则或条件的语句。规则通常由两部分组成：条件和动作。条件是描述规则被触发的判断，动作是描述规则执行的操作。

事实(Fact)：事实是描述业务场景的数据。事实可以是一个单独的数据项，也可以是一组数据。规则引擎会根据事实来触发规则。

决策表：决策表是一种以表格形式表示规则的数据结构。决策表通常由多个条件列和一个结果列组成。当条件列的值都满足时，决策表就会触发结果列的规则。

规则集合：规则集合是一种由规则组成的数据结构。规则集合通常以树形结构存储，每个规则都有一个条件和一个动作。当条件满足时，规则集合就会执行规则的动作。

规则配置解析

规则引擎终是需要交付给运营人员去配置使用的，所以必须能满足灵活的配置编排，且易懂，才能大发挥它的威力。

规则配置

说明：

触发条件：任意一个、满足所有、自定义。其中自定义灵活，用户可以使用条件表达式配置任意想要的触发与或条件

变量(指标)：左值，指标是输入数据衍生、或查询、或计算所得的值

比较符：等于、不等于、包含、属于、大于、小于、空等等

阈值：右值，与指标计算所得值相比较，如果比较符关系成立，则认为命中当前规则

默认值：当指标执行出错或者超时，默认返回的值

策略配置

说明：

评分卡模式：依据每条规则命中所得分数之和，判定是否命中相应分数段的决策

坏匹配：只要有一条规则命中，则立即拒绝

阈值：如果是评分卡模式，需要设置三个段位并且指定阈值

性能调优

决策引擎每天承载企业业务全部的风险决策，峰值QPS基本过万，但是风控的决策耗时需要足够的短，在不影响业务的情况下，尽可能快的返回决策结果，这是一大挑战。

从以往的调优经验来看，可以从以下几点来优化规则引擎：

并行执行规则：一次决策流中可能包含N个规则节点，每个规则节点包含M个规则，充分利用多核CPU优势，发挥大威力，但同时需要考虑多线程数据安全问题

预加载指标：规则执行都是在内存中的，但是所需要的指标值往往都是需要调用外部系统得到的，一是网络开销，二是指标计算开销。可以在执行规则集之前，全部预加载一次指标再缓存，这样执行时直接从内存取值就会快很多。但是需要注意成本问题(如付费指标，存储成本，架构复杂度等)，废调用问题(前置规则已拒绝)等等

规则加载预编译：规则次加载往往比较耗时，此时好能warmup一下，这样在流量进来后，即可立即执行，但是使用预编译可能会增加系统的启动开销时间，需要做好相应的平衡工作

规则执行优化：运营配置规则时可能不会考虑规则执行顺序问题，但是程序在执行的时候可以智能编排一下，通过加入与或及顺序关系，尽可能的把大耗时和大成本的指标放在后面执行，优先执行内存指标，万一命中则直接断言，后续指标则不会再执行，节省了时间。要做到这一点，需要对指标进行较为详细的归类及元数据管理，需要全域的数据配合，对风控这种需要大数据的接口来说是一大挑战。

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