CN112882687A - 一种高效的通用型规则引擎的实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种高效的通用型规则引擎的实现系统和方法，其特征在于，包括规则结构和规则执行引擎两部分，其中规则结构从底层到顶层依次为纬度、指标、表达式、规则、规则组；规则执行引擎包括规则管理和引擎执行。作为通用型解决方案，无关某一行业领域，只要技术栈相同，且有业务决策方面的需求，本申请技术方案皆可适用。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及基于Java语言技术设计的通用型业务规则管理平台和规则执行引擎系统。
背景技术
目前，行业内常用的技术方案有Drools和QLExpress。Drools作为BRMS(BusinessRules Management System)解决方案的鼻祖，有10多年历史，现社区仍活跃，目前已更新至7.37.0-Final(2020-05)，并衍生出多种组件，比如Drools Guvnor(业务规则管理器)、Drools Expert(规则引擎)、Drools Flow(工作流)等；Drools提供的Workbench和KIE-Server进行规则的管理，在企业实际应用中显得庞大复杂，而且需要大量的业务方向的定制化改造。
QLExpress最初是作为脚本引擎应用在阿里的电商业务场景，成熟后于2012年开源，由于定位是脚本引擎，所以其特点是安全和高效，但是缺少用户规则管理方面的设计。
发明内容
本发明的目的是提供一种高效的通用型规则引擎的实现方法，设计了自己的规则管理平台和规则执行引擎，也从诸多开源方案中吸收了不少优秀的思想，进而形成了一套成熟的通用型规则引擎，解决开源方法中缺少用户规则管理方面的设计的缺点。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
本发明提供了一种高效的通用型规则引擎系统，尤其是提供一种基于Java语言技术设计的通用型规则引擎系统。
本发明提供一种高效的通用型规则引擎的实现方法，尤其是提供一种基于Java语言技术设计的通用型规则引擎的实现方法。所述方法采用上述通用型规则引擎系统、优选为基于Java语言技术设计的通用型规则引擎系统来实现。
在一种优选实施例中，高效的通用型规则引擎系统，包括规则结构和规则执行引擎，其中规则结构从底层到顶层依次为纬度、指标、表达式、规则、规则组；规则执行引擎包括规则管理和引擎执行。
进一步地，所述规则结构中的维度是从业务规则中分解出的最小单位的基础数据，是一个明确的值且不可再细化，可以是直接源自交易数据，和/或依赖于外部的转义数据。
其中，优选地，所述直接源自交易数据，例如，可以是：支付金额、支付时间、支付卡号中的一种或几种。
其中，优选地，所述依赖于外部的转义数据，例如，可以是：IP/手机归属城市、商户风险评级结果、商户注册日期。
进一步地，所述规则结构中的指标是基于各类监控纬度和数学函数，计算出的具有风险度量意义的数据值，依据指标统计逻辑参数是否允许调整可分为基本指标和动态指标。
进一步地，所述的规则结构中的表达式是将指标由算术运算和关系运算连结起的数学计算式。在一种优选实施例中，所述表达式的构成可用下式表示：[数学函数/自定义函数]+{指标A+[算术运算符+指标B]}+关系运算符+[阈值]/[指标C]，式中关系运算符左边称为LHS(Left-Hand-Side)，右边称为RHS(Right-Hand-Side)，LHS和RHS经关系运算后结果值为true或者false，是一个逻辑结果值。
进一步地，所述规则结构中的规则是由1个或更多个表达式通过逻辑运算符关联(例如，规则的值可以是“真”或“假”)，表达了审核的主体是否具有此类风险特征。
进一步地，所述规则结构中的规则组可以是规则与规则组合、规则与规则组的组合、规则组与规则组的组合，基于评分模型设计，支持权重算法和比例算法；更优选地，根据风险特征的不同，规则适用范围也会不同，可将规则进行分组，分类为通用规则、行业规则、商户定制规则等。
进一步地，所述规则结构各组成部分的关系为：纬度经过数理函数运算，结果值成为指标；指标经关系运算，组合成为表达式；表达式经逻辑运算，组合为规则；规则经评分计算，组合为规则组，规则组成为规则执行的顶层入口。
进一步地，所述规则执行引擎不限于使用Groovy技术实现热部署；不限于使用JDK原生动态编译和Javassist动态生成字节码。
进一步地，所述规则管理步骤如下：
A1：拆解自然语言规则，拆解出指标；
A2：配置【基本指标】或者【动态指标】；
A3：使用必要的【指标】和【数学运算】配置符合规则逻辑的【表达式】；
A4：配置【规则】，选取【表达式】；
A5：配置【规则组】设定风险等级，拦截、预警阈值，作为规则执行入口和结果计算依据。
进一步地，所述的规则执行步骤如下：
B1：执行引擎加载已配置的规则结构；
B2：将规则编译为可执行体，并缓存规则实例；
B3：受理执行请求，执行符合条件的规则组；
B4：计算规则结果，并记录规则实景日志。
进一步地，所述配置基本指标的步骤包括：
步骤1、初始化配置‘指标数据类型模板’，作为指标的结果值类型；
步骤2、配置基本指标，基本指标需关联上一步骤配置的‘基本指标模版’；
步骤3、新增表达式逻辑，并按逻辑需要关联所需指标；系统后台调用规则执行引擎，根据加载的步骤1和步骤2的配置数据，校验语法逻辑；
如果校验通过，依次配置规则与规则组，规则组为规则执行引擎的执行入口，规则执行引擎订阅配置消息，并主动获取配置、编译规则、缓存规则实例。
进一步地，所述的一种高效的通用型规则引擎的实现方法中，计算式名词释义如下：
【数学函数】一般为程序SDK中带有的API函数，无需二次开发，直接可用于计算式中，如：取最大值、取绝对值、取字符串长度、转为大写和/或小写等；
【自定义函数】程序SDK中的API函数不能直接满足计算式的要求,由我们自行实现的函数，如计算BPS、(根据身份证)计算年龄等；
【算术运算符】加、减、乘、除、取模；
【关系运算符】>、>＝、<、<＝、＝、∈、
正则匹配。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：
1、配置规则无脚本：对操作人员无技术要求，没有脚本对系统安全产生威胁的缺点。
2、逻辑与数据分离：数据由计算引擎实现(不在此发明中)，逻辑位于规则中，解耦设计便于维护及扩展。
3、基于数学逻辑式：无复杂算法，零错误率。
4、通用型强：已拓展到公司内多条业务线。
5、执行性能高：50个规则组情况下，执行耗时平均在5ms内。
6、规则结构层次清晰。
附图说明
图1是本发明的一个具体案例系统组成框图。
图2是本发明的一个具体案例规则模型结构示意图。
图3是一种实施例中从规则配置到规则执行的交互过程示意图。
图4是基本指标模板配置实例图。
图5是修改指标模板配置实例图。
图6是动态指标内容实例图。
图7是表达式配置示例图。
图8是规则配置示例图。
图9是规则组配置示例图。
图10是规则组关联规则示例图。
具体实施方式
实施例1
一种高效的通用型规则引擎的实现方法和一种通用型规则引擎系统，参照图1，通用型规则引擎系统包括规则结构和规则执行引擎两部分。
本申请的一个具体实施例中，规则结构从底层到顶层依次为纬度、指标、表达式、规则、规则组；规则执行引擎包括规则管理和引擎执行。
具体地，规则结构中的维度是从业务规则中分解出的最小单位的基础数据，是一个明确的值且不可再细化，可以是直接源自交易数据，如支付金额、支付时间、支付卡号，也可以是依赖于外部的转义数据，如IP/手机归属城市、商户风险评级结果、商户注册日期。
规则结构中的指标是基于各类监控纬度和数学函数，计算出的具有风险度量意义的数据值，依据指标统计逻辑参数是否允许调整可分为基本指标和动态指标。
规则结构中的表达式是将指标由算术运算和关系运算连结起的数学计算式，其构成可用下式表示：[数学函数/自定义函数]+{指标A+[算术运算符+指标B]}+关系运算符+[阈值]/[指标C]，式中关系运算符左边称为LHS(Left-Hand-Side)，右边称为RHS(Right-Hand-Side)，LHS和RHS两者经关系运算后结果值为true或者false，是一个逻辑结果值。
规则结构中的规则是由1个或多个表达式通过逻辑运算符关联，从业务层面将，规则表达了审核的主体是否具有此类风险特征。
规则结构中的规则组支持规则组合(规则与规则的组合)、规则嵌套(规则与规则组的组合、规则组与规则组的组合)，基于评分模型设计，支持权重算法和比例算法；根据风险特征的不同，规则适用范围也会不同，可将规则进行分组，分类为通用规则、行业规则、商户定制规则等。
规则结构各组成部分的关系为：纬度经数理函数运算，结果值成为指标；指标经关系运算，组合成为表达式；表达式经逻辑运算，组合为规则；规则经评分计算，组合为规则组，规则组成为规则执行的顶层入口。
规则管理步骤如下：
A1:拆解自然语言规则，拆解出指标；
A2:配置【基本指标】或者【动态指标】；
A3:使用必要的【指标】和【数学运算】配置符合规则逻辑的【表达式】；
A4:配置【规则】，选取【表达式】；
A5:配置【规则组】设定风险等级，拦截、预警阈值，作为规则执行入口和结果计算依据。
规则执行步骤如下：
B1:执行引擎加载已配置的规则结构；
B2:将规则编译为可执行体，并缓存实例；
B3:受理执行请求，执行符合条件的规则组；
B4:计算规则结果，并记录规则实景日志。
操作人员配置完成规则后，后端系统解析编译规则，使用的Groovy技术实现热部署。
以图2至图8给出了本发明引擎系统的一个具体实例，参照图2，维度包括交易金额、交易IP、支付卡号、手机归属地；指标设置有指标1至指标4；表达式包括表达式1至表达式3；规则组A包括两个规则，即规则1和规则2。
规则1和规则2按照权重30％与70％进行评分计算，规则1为表达式1或表达式2的逻辑，规则2为表达式2且表达式3的逻辑关系。
从维度中的手机归属地获取数值，根据数据取值获得指标4，根据关系运算判断是否为上海，如果是，则获得表达式3为true；从维度中支付卡号中获取数据，通过数理函数获得相同卡号，从交易IP获得获取数据并对该卡号累计去重，得到指标3，如果指标3通过运算关系获得同一卡号支付次数＞3，则获得表达式2结果为False；类似的，从维度中支付卡号中获取数据，通过数理函数获得相同卡号，从交易金额获得获取数据并对该卡号交易金额进行累计，分别得到指标2和指标1，按照指标2÷指标1＞x(如80％)，则获得表达式1的结果为True。
表达式1与表达式2中按照或的逻辑关系，得到规则1结果为True，得分为30％，表达式2与表达式3按照与(且)的逻辑关系，得到规则2结果为False，得分为0，然后按照权重计算得到规则组A的得分为30分，根据评分预设的阈值，判断为低风险等级。
参照图3，以基本指标为示例,所有规则配置的操作由操作员在【规则管理平台】执行。具体为：
步骤1.1、操作员在【基本指标模版】菜单初始化配置‘指标数据类型模板’，此模版的用途是作为指标的结果值类型；【基本指标模版】如图4所示，【基本指标模版】的内容可以进行修改，如图5所示；但是，应当理解的是，本申请基本指标也可以替换为动态指标，【动态指标模版】实例如图6所示；
步骤1.2、操作员在【基本指标配置】菜单配置基本指标，需关联上一步骤配置的‘基本指标模版’；
步骤1.3、操作员在【表达式配置】菜单新增表达式逻辑，按逻辑需要关联所需指标；保存时，系统后台调用【规则执行引擎】校验语法逻辑，因为此时【规则执行引擎】中还未有步骤1.1、步骤1.2的配置数据，所以此处会预加载步骤1.1、步骤1.2配置数据，加载后执行语法校验逻辑，返回操作员校验结果；如果【校验通过】，则可以继续步骤1.4的‘规则配置’；否则，操作员需继续修改‘表达式逻辑’，直至校验通过；图7给出了一个表达式配置的实例；
步骤1.4和1.5、表达式配置成功后，操作员依次配置“规则”、“规则组”，因为“规则组”是【规则执行引擎】的执行入口，所以此时的配置数据会主动广播出去，规则执行引擎】订阅配置消息，主动从【规则管理平台】获取配置、编译规则、缓存规则实例。规则和规则组的配置分别如图8和图9所示；规则组关联的规则如图10所示。
规则配置完成，【规则执行引擎】等待业务系统的审核请求，当审核请求调用时才能驱动规则的执行。
其中，步骤1.5规则组配置后，规则引擎执行审核步骤如下：
步骤2.1、业务系统依照业务需求，从【规则管理平台】获取规则配置数据；
步骤2.2、业务系统缓存各层级结构的配置数据；
步骤2.3、业务系统依照规则逻辑，计算指标值；
步骤2.4、业务系统调用【规则执行引擎】规则审核接口，【规则执行引擎】将审核结果返回业务系统。
综上，【规则管理平台】是UI操作平台，提供给操作员维护规则配置逻辑，也可以对其它系统模块提供规则配置数据查询接口；【规则执行引擎】向【规则管理平台】获取规则配置数据，指标的计算逻辑由各业务系统实现，【规则执行引擎】只负责规则的执行，解耦业务场景，从而实现了通用型和高性能。
本发明是一个基于Java语言技术设计的通用型业务规则管理平台和规则执行引擎系统，作为通用型解决方案，无关某一行业领域，只要技术栈相同，且有业务决策方面的需求，此技术方案皆可适用。
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。
Claims (10)
1.一种高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，包括规则结构和规则执行引擎，其中规则结构从底层到顶层依次为纬度、指标、表达式、规则、规则组；规则执行引擎包括规则管理和引擎执行。
2.根据权利要求1所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，所述规则结构中的指标是基于各类监控纬度和数学函数，计算出的具有风险度量意义的数据值，依据指标统计逻辑参数是否允许调整可分为基本指标和动态指标。
3.根据权利要求1所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，所述的规则结构中的表达式是将指标由算术运算和关系运算连结起的数学计算式。
4.根据权利要求3所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，所述数学计算式构成为：
[数学函数/自定义函数]+{指标A+[算术运算符+指标B]}+关系运算符+[阈值]/[指标C]，
式中关系运算符左边称为LHS，右边称为RHS，LHS和RHS经关系运算后结果值为true或者false，是一个逻辑结果值。
5.根据权利要求1所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，规则管理步骤如下：
A1:拆解自然语言规则，拆解出指标；
A2:配置【基本指标】或者【动态指标】；
A3:使用必要的【指标】和【数学运算】配置符合规则逻辑的【表达式】；
A4:配置【规则】，选取【表达式】；
A5:配置【规则组】设定风险等级，拦截、预警阈值，作为规则执行入口和结果计算依据。
6.根据权利要求5所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，所述配置基本指标的步骤包括：
步骤1、初始化配置‘指标数据类型模板’，作为指标的结果值类型；
步骤2、配置基本指标，基本指标需关联上一步骤配置的‘基本指标模版’；
步骤3、新增表达式逻辑，并按逻辑需要关联所需指标；系统后台调用规则执行引擎，根据加载的步骤1和步骤2的配置数据，校验语法逻辑；如果校验通过，依次配置规则与规则组，规则组为规则执行引擎的执行入口，规则执行引擎订阅配置消息，并主动获取配置、编译规则、缓存规则实例。
7.根据权利要求1所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，规则执行步骤如下：
B1:执行引擎加载已配置的规则结构；
B2:将规则编译为可执行体，并缓存实例；
B3:受理执行请求，执行符合条件的规则组；
B4:计算规则结果，并记录规则实景日志。
8.根据权利要求1所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，所述规则结构各组成部分的关系为：纬度经过数理函数运算，结果值成为指标；指标经关系运算，组合成为表达式；表达式经逻辑运算，组合为规则；规则经评分计算，组合为规则组，规则组成为规则执行的顶层入口。
9.根据权利要求1所述的高效的通用型规则引擎系统，其特征在于，所述规则结构中的维度是从业务规则中分解出的最小单位的基础数据，是一个明确的值且不可再细化，可以是直接源自交易数据，和/或依赖于外部的转义数据。
10.一种高效的通用型规则引擎的实现方法，采用如权利要求1～9任一项高效的通用型规则引擎系统来实现。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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