前面讲数据质量监控的时候，楼下很多评论希望能把规则引擎也讲一下，规则引擎是一个既复杂但又简单的系统，复杂的地方在于它要满足多种多样的业务需求，需要知道各个事实的既定结果，然后通过既定公式获得最终需要的结果。

在开讲之前我们首先要了解几个名词：

 facts 事实，我们实现的时候，会有一个事实库。用F表示。

patterns 模板，事实的一个模型，所有事实库中的事实都必须满足模板中的一个。用P表示。

conditions 条件,规则的组成部分。也必须满足模板库中的一条模板。用C表示。我们可以这样理解facts、patterns、conditions之间的关系。Patterns是一个接口，conditions则是实现这个接口的类，而facts是这个类的实例。

rules 规则，由一到多个条件构成。一般用and或or连接conditions。用R表示。

actions 动作，激活一条rule执行的动作。

举个贷款的例子：一个在国企工作名下有一套房的35岁已婚男士去银行贷款买车。按照正常思维，这个人工作稳定有持续的经济来源，在18周岁到56岁之间生活能够自理并且能持续还款，同时已婚代表有很大概率该客户责任心大，至少不会因为一些小挫折不还款，有担忧，就有保证，如果是我的话，肯定贷给他。

其实大家不可能根据一篇文章就会知道所有的规则引擎知识。从网上下了一张图，如下就是一个地址校验的规则，首先我们去判断是否满足一个地址的长度或者说非空，才会走入下一个规则校验行政区和经纬度是否一致：

 

其实理论知识大家都知道不少了，上边的几个名词就是每条规则抽象出来的元件，还有就是rete算法是规则引擎比较常用的算法，大家可以了解一下。

我接下来讲一下设计规则引擎时候注意的几个点：

1.一般来讲规则都是有四则运算或者更复杂的数学计算组成，例如：非A即B，A且B为C

所以这些东西都是很容易抽象的，开发的时候肯定要注意的。

2.大家都是程序员所以开发的时候还是尽量把做到可拓展，其实只要把架构的最小单元找对了，可拓展小菜一碟。。

写的不多，大家如果感兴趣我再接着写，实在是工作比较忙，只能找点下班时间写会