规则引擎适用场景：规则复杂，规则可能会频繁变更，项目本身需要根据规则的变化完成快速、低成本的更新；可用于数据校验、数据过滤、消息路由、业务规则运算等规则较多的场景，不局限于业务活动规则。规则引擎常见场景风控：银行等金融机构的开户、借款的风险评估，额度、信用评估；运营活动：满减、打折、加购价的价格计算；政策满足校验：积分落户等政策规则复杂的场景。规则引擎引入方式：通常是把规则引擎作为一个单独的服务，负责规则的维护、加载，对外提供规则运算的接口。URule Pro规则引擎中提供了交叉决策表（决策矩阵）等多种类型的业务规则设计工具。杭州团队规则引擎如何操作
URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，URule Pro中规则的多条件组合也是以图形方式展现，这样即使没有任何编程经验的普通业务人员，也可以轻松上手，完成复杂业务规则的定义。因为所有的业务规则设计器都是基于网页的，且规则的定义都是通过鼠标点击的方式完成，所以对于一个普通的使用者来说，配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro中各种设计器的使用，结合业务需要定义出想要的业务规则。广东规则引擎推荐URule Pro规则引擎可以一次性处理几十万、上百万甚至更多的业务数据。
URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎，使用者通过浏览器打开URule Pro规则设计器来定义业务规则，完成后的业务规则文件会被存储在规则存储仓库中（在URule Pro当中规则存储仓库既可以是文件系统中的某个目录，也可以存储于数据库当中）。规则文件调用时引擎会从规则存储仓库里把指定的规则文件取出，再通过规则构建引擎对规则进行解析、编译，之后由规则执行引擎执行并返回结果。实际使用时，有三种使用URule Pro的方式，分别是嵌入式模式、分布式计算模式以及单独服务模式。
和人类的思维相对应，规则推理引擎存在两种推理方式：演绎推理（Forward-Chaining）和归纳推理（Backward-Chain-ing）。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）。而归纳法则是根据假设，不断地寻找符合假设的事实。Rete 算法是目前效率较高的 一个 For-ward-Chaining 推理算法，许多 Java 规则引擎都是基于 Rete 算法来进行推理计算的。其中心推理步骤如下：⑴ 将初始数据（fact）输入Working Memory。⑵ 使用 Pattern Matcher 比较规则库（rule base）中的规则（rule）和数据（fact）。⑶ 如果执行规则存在矛盾（conflict），即同时开启了多个规则，将矛盾的规则放入矛盾整合。⑷ 解决矛盾，将开启的规则按顺序放入Agenda。⑸ 使用执行引擎执行 Agenda 中的规则。重复步骤 2 至 5，直到执行完毕所有Agenda 中的规则。URULE PRO规则引擎权限控制：完整的权限控制功能。
在分布式计算模式下， 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统，但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中，而不是URule Pro Server上，所以称之为分布式计算模式。各个业务系统在运行业务规则时，会首先检查要运行规则对应的规则包在本地缓存中是否存在，如果存在则直接使用，不存在则通过配置的URule Pro Server地址向Server发出使用对应规则包的请求， URule Pro Server收到请求后会将指定的规则包序列化成JSON，通过HTTP协议传递给请求的业务系统。业务系统收到传递过来的规则包后，会首先对其进行反序列化，将JSON格式的规则包反序列化为Java对象并在本地缓存下来，然后再使用这个规则包进行业务规则的计算。URule Pro规则引擎功能包括决策集等。杭州团队规则引擎如何操作
URule Pro规则引擎架构于Spring之上。杭州团队规则引擎如何操作
URule Pro规则引擎规则更新：在分布式计算模式下规则包的更新有两种方式：一种是主动推送方式；一种为定时更新的方式。主动推送方式是指URule Pro Server在规则包更新后，会主动将更新后的规则包通过HTTP协议推送到配置好的各种业务系统应用的缓存当中，这样各个业务系统中的规则包就可以与Server中的规则包时刻保持一致， 但这种推送方式要求对应的各个业务系统应用必须是一个标准Java Web应用，否则这种推送无法实现，如果您的业务系统应用是一个Java应用，而非一个标准的Java Web应用，那么要更新规则包就不能采用这种推送方式，而需要使用定时更新的方式。杭州团队规则引擎如何操作
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