前言
周末被一个朋友刺激到，已是老板还在不断学习前行，加上家里小家伙对学习态度超越了自己，感觉自己有点堕落，故加速完成该课题。随着很多外网的影响，可能再次调整大家对技术的认知，技术下沉速度和我公众号每天衍生文章的速度一样，来不及看就已经下沉，快速的下沉就意味着一点点落后，学习应用转换，形成循环，不断前行。
2020年就要过去了，又到回顾时刻，是否都达到自己的预期，是否能够支撑来年的前行？
正文
目前市面上在用的规则引擎包含drools、Camel、Ilog、aviator等，在应用领域的特点也不一，相关的细节没有具体去分析。参考文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/156034248，考虑到规则引擎的动态性，独立构建模块oup-rule与oup-service同级别，支持分布式接入处理。为实现规则动态刷新、页面可视化配置、规则动态加载等属性，
在oup中规则引擎以无状态服务为目标，最终集成到oup方案中，整体集成方案如下:
依托drools的通用性，以快速集成为目标，遵循oup大方案的场景可扩、高复用、无状态、可扩展、高性能等设计特性，形成该方案，可满足日常使用。后续将以组件化的形式来进行每个点的升级。
集成步骤：
1、引入drools的相关库
2、依托fast-drools-spring-boot-starter,考虑其本地化存储以及与db结合的局限性，采用其部分源代码进行扩展。
3、完成规则及规则集表设计。
4、动态刷新规则到redis，实现规则文件、规则内容模板合并机制，形成线上线下的规则维护方式，开放配置及模板，支持热加载。
5、构建对外通用服务及监听，完善服务和监控运营内容。
6、优化drl规则内容，引入全局、微服务，支持drl直接对接微服务，并以微服务输出，形成可视化配置。
日常使用;
1、构建规则引擎维护表单，支持在线上传规则文件、下载规则文件。
2、微服务化调用，可指定规则或者规则集，不依赖特点对象，全部为通用对象。
3、监控匹配过程，输出相应的执行报告。
扩展：
1、对接规划引擎
2、规则配置可视化。
