规则引擎原理
物联 规则引擎
物联规则引擎物联网（IoT）规则引擎是物联网技术中的重要组成部分，它通过定义和执行规则来实现设备之间的智能互联。
本文将介绍物联网规则引擎的基本概念、工作原理、应用场景以及未来发展趋势。
一、物联网规则引擎的基本概念物联网规则引擎是一种软件系统，用于定义和执行物联网设备之间的规则。
它可以根据事先定义的规则，对设备数据进行实时监测和分析，从而触发相应的操作或决策。
规则引擎可以实现自动化的数据处理和决策，使得物联网系统能够更加智能化、高效化地运行。
二、物联网规则引擎的工作原理物联网规则引擎的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 数据采集：物联网系统通过传感器等设备采集各种数据，如温度、湿度、压力等。
2. 数据传输：采集到的数据通过网络传输到规则引擎中进行处理。
3. 规则定义：在规则引擎中，用户可以定义一系列规则，这些规则描述了设备数据的分析和处理逻辑。
4. 规则匹配：规则引擎对采集到的数据进行匹配，找出符合规则条件的数据。
5. 规则执行：一旦匹配到符合规则条件的数据，规则引擎会触发相应的操作或决策，如发送警报、控制设备等。
6. 数据存储：规则引擎还可以将处理后的数据存储起来，以供后续分析和查询使用。
三、物联网规则引擎的应用场景物联网规则引擎可以广泛应用于各个领域的物联网系统中，以下是几个常见的应用场景：1. 工业自动化：物联网规则引擎可以对工业设备的运行状态进行监测和控制，实现自动化生产和故障预警。
2. 智能家居：通过物联网规则引擎，家庭中的各种设备可以实现智能联动，如根据温度自动调节空调、根据人员出入控制灯光等。
3. 能源管理：物联网规则引擎可以对能源设备进行实时监测和控制，优化能源的使用和节约。
4. 物流管理：通过物联网规则引擎，可以对物流过程中的货物和运输工具进行实时监测和管理，提高物流效率和安全性。
四、物联网规则引擎的未来发展趋势随着物联网技术的不断发展，物联网规则引擎也将面临一些新的挑战和机遇。
规则引擎的原理与功能
规则引擎的原理与功能规则引擎是一种软件工具，可以根据预定义的规则对输入数据进行评估和转换。
它的核心原理是基于条件语句（也称为规则）和操作语句（也称为动作）的匹配和执行。
1.规则定义：规则引擎允许用户定义和管理规则。
规则可以基于业务规则、策略、法规等，以及业务需求定义和编写。
规则引擎通常提供一个易于使用的界面，供用户输入和管理规则。
2.规则匹配：当有输入数据需要进行处理时，规则引擎会按照预定义的规则进行匹配。
它会检查输入数据是否符合每个规则的条件语句，以确定应该执行哪个规则。
3.动作执行：当一些规则的条件得到满足时，规则引擎会执行该规则中定义的操作语句。
这些操作可以是数据转换、决策、通知、触发其他业务流程等。
4.规则优先级：规则引擎允许用户为每个规则设置优先级。
这样，在有多个规则匹配的情况下，规则引擎可以根据规则的优先级来确定应该先执行哪个规则。
5.动态更新和管理：规则引擎通常提供动态更新和管理的功能，允许用户在不停止系统的情况下修改和添加规则。
这种灵活性使得规则引擎适用于动态的业务环境，可以根据业务需求进行实时的调整和优化。
6.决策支持：规则引擎可以作为决策支持系统的一部分，根据预定义的规则和输入数据，自动进行决策分析和推理。
它可以帮助用户快速做出决策，提高决策的准确性和效率。
7.事件驱动：规则引擎可以与其他系统集成，监听特定的事件并根据事件触发相应的规则执行。
这种事件驱动的方式可以帮助系统实时处理和响应事件，并根据规则引擎的规则做出相应的处理。
8.监控和日志记录：规则引擎通常提供监控和日志记录的功能，可以记录规则引擎的执行情况和结果。
这些日志可以帮助用户分析和优化规则引擎的性能，并进行故障排查和调试。
1.规则定义和管理：规则引擎提供一个界面或语言，让用户可以输入和管理规则。
用户可以定义规则的条件和操作，以及规则之间的关系。
规则可以使用逻辑运算符、比较操作符、函数等来描述和处理输入数据。
2.输入数据和上下文：规则引擎接收输入数据，根据预定义的规则对数据进行评估和处理。
easy rules原理
easy rules原理EasyRules原理是一种轻量级、灵活性极高的规则引擎库，目前已被广泛应用在Java领域，为开发人员带来了很多便利。
EasyRules的原理主要包括以下几个方面：1、规则引擎的作用规则引擎面向的是“规则”的管理，而“规则”是指一些可以精确描述某种业务逻辑的“if…then…”。
规则引擎将这些规则以某种方式定义到系统中，并负责解析、匹配条件、执行结果等流程。
通过利用规则引擎，我们可以避免在业务逻辑中写很多分支判断，提高了代码可读性和可维护性。
2、规则管理在EasyRules中，规则是通过类来定义的，一个规则类需要继承Rule接口，同时实现match方法和execute方法。
其中，match方法用来判断当前业务是否满足规则条件，而execute则负责处理当前业务逻辑。
3、规则的组织EasyRules中支持将几个规则组织在一起，形成规则集。
在规则集中，规则的优先级是按照定义的顺序排序的。
规则集可以是静态的，也可以是动态的，可以是单一的，也可以是复杂的。
EasyRules中的规则引擎主要包括RuleEngine、RulesEngine和CompositeRuleEngine。
其中，RuleEngine是最基础的规则引擎，支持单规则的执行，同时具有高度灵活性；RulesEngine支持多个规则的执行和管理，是对RuleEngine的扩展；而CompositeRuleEngine则支持多个规则集的执行和管理，是对RulesEngine的扩展。
5、规则的注册和执行EasyRules中规则的注册和执行都是通过RuleManager来实现的。
在将规则注册到规则管理器中后，当业务逻辑满足规则条件时，规则引擎就会根据规则管理器的指令执行相应的规则。
6、规则的调试为了方便开发人员调试规则，EasyRules提供了相关的调试器。
通过调试器，开发人员可以详细了解规则引擎的执行情况，帮助他们更快、更准确地发现和解决问题。
thingsboard规则引擎运行原理
thingsboard规则引擎运行原理
thingsboard规则引擎是一个灵活、可扩展的工具，用于为IoT
设备和传感器提供智能化的决策和自动化处理。
它的运行原理可以简单描述如下：
1. 数据采集：首先，thingsboard规则引擎必须从IoT设备和
传感器收集数据。
这些数据可以是温度、湿度、气压、位置等各种传感器数据。
2. 规则创建：接下来，用户可以使用thingsboard规则引擎的
可视化界面来创建规则。
这些规则可以是基于时间、传感器数据、设备状态等多种条件触发的动作。
3. 规则执行：一旦规则被创建，thingsboard规则引擎将监视
所有传感器数据和设备状态，并根据规则触发动作。
这些动作可以是发送警报、控制设备、执行自动化流程等等。
4. 数据存储：在规则执行期间，thingsboard规则引擎会存储
所有传感器数据和设备状态，以便用户可以随时访问和分析这些数据。
总体来说，thingsboard规则引擎的运行原理是基于数据采集、规则创建、规则执行和数据存储四个步骤。
这个过程为用户提供了一种简单、可靠的方式来实现智能化的决策和自动化处理，从而帮助他们更好地管理和监控IoT设备和传感器。
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业务规则和规则引擎
业务规则和规则引擎一、业务规则业务规则是一个组织或企业内部对于业务流程的约定和规范。
它是对特定业务背景下的约束和规则的描述，用于指导业务流程的设计、执行和管理。
1.1业务规则的目的业务规则的主要目的是确保组织内部的业务流程能够按照约定的规则进行，以达到统一和标准化的目的。
通过明确规定业务规则，可以实现以下几个方面的目标：（1）确保业务流程的有效性和高效性。
通过规范和约束业务流程，可以避免业务流程中可能出现的错误和混乱，提高工作效率。
（2）减少人为因素对业务流程的影响。
业务规则可以为组织内部的工作人员提供明确的操作指南，降低个人主观因素对业务流程的影响。
（3）提高业务流程的可验证性和可追溯性。
业务规则的明确定义可以使业务流程的执行过程更加可验证，并且可以方便地进行追踪和溯源。
1.2业务规则的特征业务规则具有以下几个特征：（1）明确性。
业务规则需要清晰明确地描述业务流程中的各种约束和规范，使得每个工作人员都能够理解并遵守。
（2）可执行性。
业务规则应该具备执行的可行性，即可以通过具体的操作来实现和执行。
（3）灵活性。
业务规则需要具备一定的灵活性，能够根据业务流程的实际需求进行调整和变更。
（4）可管理性。
业务规则应该可以方便地进行管理和维护，以适应业务环境的变化。
二、规则引擎规则引擎是指通过使用计算机程序来管理和执行业务规则的技术工具。
它能够将事先定义好的业务规则与业务流程相结合，实现对业务流程的自动化处理和管理。
2.1规则引擎的作用规则引擎主要发挥以下几个作用：（1）业务流程的执行。
规则引擎能够根据事先定义好的业务规则，自动化地执行业务流程，避免了人工操作的繁琐和错误。
（2）业务决策的支持。
规则引擎能够根据事先定义好的业务规则，辅助业务决策的制定和执行过程，提供决策所需的数据和分析结果。
（3）业务流程的监控和分析。
规则引擎能够对业务流程的执行进行实时监控和分析，提供相关的报表和分析结果，帮助组织进行业务流程的优化和改进。
规则引擎概况资料
规则引擎概况资料规则引擎是一种计算机软件工具，用于管理和自动化业务规则。
业务规则是描述组织中的一些行为或决策的预定指南或条件。
规则引擎将这些规则编码为可执行的逻辑，以便根据规则执行相应的操作。
规则引擎的核心功能是处理规则的流程，并基于规则的条件和动作进行决策。
规则通常是通过if-then的条件逻辑来描述的，例如，如果温度超过30度，则打开空调。
规则引擎可以根据这些规则自动执行相应的动作，而无需进行编程开发。
规则引擎的主要优势之一是它的灵活性和可配置性。
规则可以在运行时进行修改和调整，而无需重新编译或部署整个系统。
这为组织带来了较快的响应速度和更容易的业务逻辑管理。
规则引擎的另一个重要特点是它的可重用性。
规则可以在不同的应用程序和系统之间共享和重用，使得开发人员能够更快速地构建和部署新的应用程序。
这也有助于确保规则的一致性和准确性，避免重复劳动和错误。
规则引擎广泛应用于许多领域和行业，如金融服务、保险、供应链管理、电子商务等。
它可以用来自动化和优化诸如业务决策、审批流程、价格计算等复杂的业务活动。
通过规则引擎，组织可以更快速、更准确地执行业务规则，提高运营效率和业务灵活性。
规则引擎的工作原理通常包括以下几个步骤：1.规则定义：业务用户使用规则引擎的可视化界面定义规则。
规则通常由条件和动作组成。
2.规则解析：规则引擎将定义的规则解析为可执行的逻辑表示形式，例如规则语言或规则表。
3.数据输入：规则引擎接收外部的数据输入，例如来自数据库、文件或其他系统的数据。
4.条件匹配：规则引擎将输入的数据与规则的条件进行匹配。
如果条件满足，则规则引擎会触发相应的动作。
5.动作执行：规则引擎执行与满足条件的规则相关联的动作。
这可以是发送通知、生成报表、更新数据库等操作。
6.结果输出：规则引擎将执行结果输出给用户或其他系统。
这通常是一个决策、建议或操作指南。
规则引擎的实现有多种方法，包括基于规则语言的引擎和基于决策表的引擎。
aviator规则引擎详解
aviator规则引擎详解Aviator规则引擎详解引言：现今，随着人工智能技术的飞速发展，规则引擎在各个领域得到广泛应用。
Aviator规则引擎作为一种高效且灵活的规则引擎，具有强大的计算能力和丰富的功能，成为企业规则管理的首选工具。
本文将详细介绍Aviator规则引擎的原理和应用，以便读者进一步了解和掌握该技术。
一、Aviator规则引擎的概述Aviator规则引擎是一种基于表达式求值的规则引擎，其核心是一个高性能的表达式求值引擎。
它能够解析和执行复杂的表达式，并根据规则条件的变化进行实时计算和决策。
Aviator规则引擎采用Java语言开发，具有跨平台、高效稳定等特点，广泛应用于金融、电商、物流等行业。
二、Aviator规则引擎的原理1. 表达式解析Aviator规则引擎能够解析各种复杂的表达式，包括算术运算、逻辑运算、函数调用等。
它使用词法分析和语法分析技术，将表达式转换为抽象语法树(AST)，并进行语义分析和优化。
2. 规则执行Aviator规则引擎根据规则条件的真假进行条件判断，并执行相应的规则动作。
它采用短路求值策略，能够快速判断条件的结果，提高规则执行的效率。
同时，Aviator规则引擎支持规则的动态添加和删除，能够实现实时的规则管理和更新。
3. 数据模型Aviator规则引擎使用一种轻量级的数据模型，即上下文(Context)。
上下文是一个键值对的集合，用于存储规则引擎执行过程中的数据。
Aviator规则引擎支持动态的数据模型，能够根据需求灵活地添加、删除、修改上下文中的数据。
三、Aviator规则引擎的特点1. 高性能Aviator规则引擎使用了多种性能优化技术，包括编译优化、缓存机制等，能够快速解析和执行复杂的表达式。
相比其他规则引擎，Aviator规则引擎具有更高的运行效率和更低的内存消耗。
2. 灵活可扩展Aviator规则引擎支持自定义函数和操作符，能够满足不同应用场景的需求。
规则引擎 原理
规则引擎原理规则引擎是一种软件工具，它可以根据预先定义的规则来自动执行特定的操作。
它的原理是基于条件和动作的匹配，通过判断输入数据是否满足规则的条件，从而触发相应的动作。
规则引擎在各个领域都有广泛的应用，比如金融、电信、物流等。
规则引擎的核心是规则库，它包含了一系列的规则。
每个规则由条件和动作组成。
条件是用来描述输入数据的特征或约束，而动作则是在满足条件时执行的操作。
当输入数据与规则库中的规则进行匹配时，规则引擎会根据匹配结果来决定是否触发相应的动作。
规则引擎的工作流程可以分为三个主要的步骤：规则定义、规则匹配和动作执行。
首先，用户需要定义规则库，将条件和动作以特定的格式进行编写和存储。
然后，当有新的输入数据到来时，规则引擎会根据规则库中的条件对输入数据进行匹配。
最后，当匹配成功时，规则引擎会执行相应的动作。
规则引擎的优势在于它的灵活性和可扩展性。
通过规则库的定义，用户可以方便地增加、删除或修改规则，从而实现对业务逻辑的灵活控制。
同时，规则引擎的可扩展性也使得它可以应对不断变化的业务需求，而无需修改底层的系统代码。
规则引擎的应用场景非常广泛。
在金融领域，规则引擎可以用来进行风险评估和信用评分，帮助银行和保险公司做出相应的决策。
在电信领域，规则引擎可以用来进行流量控制和计费策略的管理，提高网络资源的利用率。
在物流领域，规则引擎可以用来进行路径规划和货物调度，优化物流运输的效率。
除了上述应用场景，规则引擎还可以用于人工智能领域的决策推理。
通过将专家的知识和经验编写成规则，规则引擎可以模拟专家的决策过程，帮助解决复杂的问题。
例如，在医疗诊断中，规则引擎可以根据患者的症状和疾病的特征，给出相应的诊断结果和治疗建议。
总结起来，规则引擎是一种基于条件和动作的软件工具，具有灵活性和可扩展性。
它通过规则库的定义和匹配，实现了对输入数据的自动化处理和决策。
在各个领域都有广泛的应用，帮助用户实现业务逻辑的灵活控制和决策推理的自动化。
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规则引擎原理本文对Java规则引擎与其API(JSR-94)及相关实现做了较详细的介绍，对其体系结构和API应用有较详尽的描述，并指出Java规则引擎,规则语言，JSR-94的相互关系,以及JSR-94的不足之处和展望。
复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(businesslogic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时（即商务时间）可以动态地管理和修改从而提供软件系统的柔性和适应性。
规则引擎正是应用于上述动态环境中的一种解决方法。
本文第一部分简要介绍了规则引擎的产生背景和基于规则的专家系统，第二部分介绍了什么是规则引擎及其架构和算法，第三部分介绍了商业产品和开源项目实现等各种Java规则引擎，第四部分对Java规则引擎API（JSR-94）作了详细介绍，讲解了其体系结构，管理API 和运行时API及相关安全问题，第五部分则对规则语言及其标准化作了探讨，第六部分给出了一个使用Java规则引擎API的简单示例，第七部分给予小结和展望。
1.介绍1.1. 规则引擎产生背景企业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求：(1)为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂(2)市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新(3)为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。
而项目开发人员则碰到了以下问题:(1)程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型(2)软件工程要求从需求->设计->编码，然而业务规则常常在需求阶段可能还没有明确，在设计和编码后还在变化，业务规则往往嵌在系统各处代码中(3)对程序员来说，系统已经维护、更新困难，更不可能让业务人员来管理。
基于规则的专家系统的出现给开发人员以解决问题的契机。
规则引擎由基于规则的专家系统中的推理引擎发展而来。
下面简要介绍一下基于规则的专家系统。
1.2. 基于规则的专家系统(RBES)专家系统是人工智能的一个分支，它模仿人类的推理方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。
专家系统有很多分类：神经网络、基于案例推理和基于规则系统等。
RBES包括三部分：RuleBase（knowledgebase）、WorkingMemory（factbase）和InferenceEngine（推理引擎）。
它们的结构如下所示：图1.基于规则的专家系统组成如上图所示，推理引擎包括三部分：PatternMatcher、Agenda(议程)和ExecutionEngine。
⏹PatternMatcher何时执行哪个规则；⏹Agenda管理PatternMatcher挑选出来的规则的执行次序；⏹ExecutionEngine负责执行规则和其他动作。
推理引擎通过决定哪些规则满足事实或目标，并授予规则优先级，满足事实或目标的规则被加入议程。
存在两者推理方式：演绎法（Forward-Chaining正向链）和归纳法（Backward-Chaining反向链）。
演绎法从一个初始的事实出发，不断地应用规则得出结论（或执行指定的动作）。
而归纳法则是从假设出发，不断地寻找符合假设的事实。
(这就是规则引擎的原理)2.规则引擎2.1. 业务规则一个业务规则包含一组条件和在此条件下执行的操作，它们表示业务规则应用程序的一段业务逻辑。
业务规则通常应该由业务分析人员和策略管理者开发和修改，但有些复杂的业务规则也可以由技术人员使用面向对象的技术语言或脚本来定制。
业务规则的理论基础是:设置一个或多个条件，当满足这些条件时会触发一个或多个操作。
2.2. 规则引擎规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。
接受数据输入，解释业务规则，并根据规则做出业务决策。
2.3. 规则引擎的使用方式由于规则引擎是软件组件，所以只有开发人员才能够通过程序接口的方式来使用和控制它，规则引擎的程序接口至少包含以下几种API：⏹加载和卸载规则集的API；⏹数据操作的API；⏹引擎执行的API。
开发人员在程序中使用规则引擎基本遵循以下5个典型的步骤：⏹创建规则引擎对象；⏹向引擎中加载规则集或更换规则集；⏹向引擎提交需要被规则集处理的数据对象集合；⏹命令引擎执行;⏹导出引擎执行结果，从引擎中撤出处理过的数据。
使用了规则引擎之后，许多涉及业务逻辑的程序代码基本被这五个典型步骤所取代。
一个开放的业务规则引擎应该可以"嵌入"在应用程序的任何位置，不同位置的规则引擎可以使用不同的规则集，用于处理不同的数据对象。
此外，对使用引擎的数量没有限制。
2.4. 规则引擎架构规则引擎的架构如下图所示：图2.业务规则引擎架构规则引擎的推理步骤如下：⏹将初始数据（fact）输入至工作内存(WorkingMemory)。
⏹使用PatternMatcher将规则库(Rulesrepository)中的规则（rule）和数据（fact）比较。
⏹如果执行规则存在冲突（conflict），即同时激活了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合。
⏹解决冲突，将激活的规则按顺序放入Agenda。
⏹执行Agenda中的规则。
重复步骤b至e，直到执行完毕Agenda中的所有规则。
2.5. 规则引擎的推理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。
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，也可能会激活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。
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。
1982年美国卡耐基·梅隆大学的CharlesL.Forgy发明了一种叫Rete算法，很好地解决了这方面的问题。
目前世界顶尖的商用业务规则引擎产品基本上都使用Rete算法。
2.6. 规则引擎的算法大部分规则引擎产品的算法，基本上都来自于Dr.CharlesForgy在1979年提出的Rete 算法及其变体，Rete算法是目前效率最高的一个Forward-Chaining推理算法，Drools项目是Rete算法的一个面向对象的Java实现，Rete算法其核心思想是将分离的匹配项根据内容动态构造匹配树，以达到显著降低计算量的效果。
3.Java规则引擎目前主流的规则引擎组件多是基于Java和C++程序语言环境，已经有多种Java规则引擎商业产品与开源项目的实现，其中有的已经支持JSR94，有的正朝这个方向做出努力，列出如下：3.1. Java规则引擎商业产品Java规则引擎商业产品主要有（Jess不是开源项目，它可以免费用于学术研究，但用于商业用途则要收费）：3.2. Java规则引擎开源项目开源项目的实现主要包括：Drools-Drools规则引擎应用Rete算法的改进形式Rete-II算法。
从内部机制上讲，它使用了和Forgy的算法相同的概念和方法，但是增加了可与面向对象语言无缝连接的节点类型。
Mandarax基于反向推理（归纳法）。
能够较容易地实现多个数据源的集成。
例如，数据库记录能方便地集成为事实集(factssets)，reflection用来集成对象模型中的功能。
目前不支持JSR94OFBizRuleEngine-支持归纳法(Backwardchaining).最初代码基于StevenJohnMetsker的"BuildingParsersinJava"，不支持JSR94JLisa-JLisa是用来构建业务规则的强大框架，它有着扩展了LISP优秀特色的优点,比Clips还要强大.这些特色对于多范例软件的开发是至关重要的.支持JSR94其它的开源项目实现有诸如Algernon, TyRuBa, JTP, JEOPS, Info SAP ient, RDFExpert, Jena2, Euler, JLog, PelletOWLReasoner, Prova, OpenRules, SweetRules, JShop2等等。
4.Java规则引擎API(JSR-94)4.1. 简介过去大部分的规则引擎开发并没有规范化，有其自有的API，这使得其与外部程序交互集成不够灵活。
转而使用另外一种产品时往往意味需要重写应用程序逻辑和API调用，代价较大。
规则引擎工业中标准的缺乏成为令人关注的重要方面。
2003年11月定稿并于2004年8月最终发布的JSR94（Java规则引擎API）使得Java规则引擎的实现得以标准化。
Java规则引擎API由javax.rules包定义，是访问规则引擎的标准企业级API。
Java规则引擎API允许客户程序使用统一的方式和不同厂商的规则引擎产品交互，就像使用JDBC编写独立于厂商访问不同的数据库产品一样。
Java规则引擎API包括创建和管理规则集合的机制，在WorkingMemory中添加，删除和修改对象的机制，以及初始化，重置和执行规则引擎的机制。
4.2. 简介Java规则引擎API体系结构Java规则引擎API分为两个主要部分:运行时客户API(theRuntimeclientAPI)和规则管理API(therulesadministrationAPI)。
4.2.1.规则管理API规则管理API在javax.rules.admin中定义,包括装载规则以及与规则对应的动作(执行集executionsets)以及实例化规则引擎。
规则可以从外部资源中装载,比如说URI,Inputstreams,XMLstreams和readers等等.同时管理API提供了注册和取消注册执行集以及对执行集进行维护的机制。
使用admin包定义规则有助于对客户访问运行规则进行控制管理,它通过在执行集上定义许可权使得未经授权的用户无法访问受控规则。
管理API使用类RuleServiceProvider来获得规则管理(RuleAdministrator)接口的实例.规则管理接口提供方法注册和取消注册执行集.规则管理器(RuleAdministrator)提供了本地和远程的RuleExecutionSetProvider.在前面已提及,RuleExecutionSetProvider负责创建规则执行集.规则执行集可以从如XMLstreams,inputstreams等来源中创建.这些数据来源及其内容经汇集和序列化后传送到远程的运行规则引擎的服务器上.大多数应用程序中,远程规则引擎或远程规则数据来源的情况并不多见.为了避免这些情况中的网络开销,API规定了可以从运行在同一JVM中规则库中读取数据的本地RuleExecutionSetProvider.规则执行集接口除了拥有能够获得有关规则执行集的方法,还有能够检索在规则执行集中定义的所有规则对象.这使得客户能够知道规则集中的规则对象并且按照自己需要来使用它们。