LiteFlow介绍LiteFlow是一个开源编排式规则引擎，能够让你的系统逻辑任意编排，可选用脚本书写逻辑，支持多达5种脚本语言，支持丰富的第三方存储的支持，所有的逻辑和规则均可热变更。设计系统和重构系统的神器。LiteFlow是国内优秀的社区驱动型开源项目，开源2年多，目前已经被各大公司应用在核心系统上。特性以及支持度都非常好。如果你是第一次知道这个项目，可以去官网或相关的主页进行了解：项目官
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2024-01-05 22:52:04
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【思维导图】【Java集合划分】【Java集合简介】Java集合是java提供的一个工具包，全部继承自`java.util.*`。主要包括两大接口`Collection`接口和`Map`接口以及相关的工具类（`Iterator`迭代器接口、`Enumeration`枚举类、`Arrays`和`Colletions`）
Collection是一个接口，包含List列表和Set集合。其中List是有
在日常工作中我们经常收到一些诸如此类需求：“用户给点击了开屏广告，给用户下发私信”、“用户进入了推荐线，但在60秒内没有任何点击操作，弹框引导用户选择感兴趣的内容”、“用户点赞了某位作者的两篇以上的内容，但并没有关注过此作者，则弹框引导用户关注作者”、“用户点击了活动入口，进入了活动页、发生了点赞、收藏等交互操作，引导用户进入活动下一流程”。这些需求大致可以分为如下三大类：完成事件A，触发运营动作
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2023-12-31 21:16:56
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领略Java流程与规则引擎的魅力：全面解析jBPM、Activiti、Drools等引擎库前言随着业务流程的复杂化和规则的多样化，Java流程与规则引擎成为了现代软件开发中不可或缺的组件之一。本文将深入探讨几个主要的Java流程与规则引擎库，包括jBPM、Activiti、Drools、Camunda、Spring State Machine和RuleFlow，介绍它们的核心概念、功能特点以及应用
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2024-09-09 15:27:56
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# 教你如何实现Groovy规则引擎与Java集成
## 1. 整体流程
```mermaid
erDiagram
RULE_ENGINE --> JAVA: Groovy规则引擎与Java集成
```
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[导入相关依赖]
step2[编写Groovy规则引擎规则]
step3
原创
2024-03-22 07:49:59
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Urule视频教程资源如下： 链接：://pan.baidu./s/1xfQqcLVlzf1t9oYyFsG0qg 提取码：7we91.把urule的jar包导入项目中lib下资源中下载到的 urule-jar.zip2.applicationContext.xm加入urule配置文件 在项目spring配
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2024-05-14 10:29:22
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作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续，本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流
# Java集成工作流规则引擎指南
## 1. 引言
在现代应用开发中，工作流和规则引擎被广泛用于处理复杂的业务逻辑。本文将指导您如何在Java中集成一个工作流规则引擎，我们将通过具体步骤和代码示例来实现。
## 2. 流程概览
我们将分为以下几个步骤来实现Java与工作流规则引擎的集成：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-26 05:01:16
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在当前的互联网发展中，规则引擎作为一种重要的技术，被广泛应用于各行各业。尤其是Python和Java两种语言的规则引擎，因其简洁性、可扩展性以及广泛的应用场景，引起了许多开发者的兴趣。本篇博文将通过详细的分析，探讨如何解决“Python规则引擎”和“Java规则引擎”相关问题，涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析、扩展阅读等各个方面。
## 协议背景
在构建规则引擎的过程中，我
什么是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，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎能做什么降低复杂业务逻辑组件复杂性、降低应用程序的维护和可扩展成本。常见应用场景1.风控配置2.用户积分3.离线计算4.商品等级应用规则引擎带来哪些好处1.逻辑和数据隔离2.可扩展性高3
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2023-08-08 15:02:37
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前言Drools是一款老牌的java规则引擎框架，早在十几年前，我刚工作的时候，曾在一家第三方支付企业工作。在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的。难能可贵的是，Drools这个项目在十几年后还依旧保持着开源和更新。https://github.com/kiegroup/drools而LiteFlow也是一款java规则引擎，于2020年开源。经过2年的迭代，现在功能和特性也非常棒，很
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2023-06-08 09:42:06
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1. Easy Rules 概述Easy Rules是一个Java规则引擎，灵感来自一篇名为《Should I use a Rules Engine?》的文章规则引擎就是提供一种可选的计算模型。与通常的命令式模型(由带有条件和循环的命令依次组成)不同，规则引擎基于生产规则系统。这是一组生产规则，每条规则都有一个条件(condition)和一个动作(action)———— 简单的说，可以将其看作是一
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2023-07-31 09:27:54
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Drools规则引擎Drools规则引擎1、Drools简介2、Drools入门案例2.1、业务场景2.2、maven坐标2.3、编写xml配置文件（多方法）2.4、创建drl规则文件2.5、单元测试3、Drools基础语法3.1、规则文件的构成3.2、规则体语法结构3.2.1、条件部分3.2.1.1、约束连接3.2.1.2、比较操作符3.2.2、结果部分3.2.2.1、insert3.2.2.
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2023-09-15 21:39:08
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Drools使用总结 什么是DroolsDrools是Java编写的一款开源规则引擎，实现了Rete算法对所编写的规则求值，支持声明方式表达业务逻辑。使用DSL(Domain Specific Language)语言来编写业务规则，使得规则通俗易懂，便于学习理解。支持Java代码直接嵌入到规则文件中。Drools主要分为两个部分：一是Drools规则，二是Drools规则的解释执行。规则的编译与运
##规则引擎调研-2019.08.10###背景在自己设计流式数据处理服务过程中中，broker需要对接收到的大量数据进行过滤分发，在过滤器组件的实现过程中，对现有规则引擎的现状进行了简单的调研。本文主要从概念、组成以及目前的最佳实践上进行总结。###正文####定义 总体而言规则引擎是一种简单的推理机，应用上可以将规则引擎作为一种组件潜入到系统中(例如工作流引擎)，从而将业务决策从应用程序代码中
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2023-09-24 07:11:40
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译者：Lara本文对所有 JavaScript 引擎中常见的一些关键基础知识进行了介绍，不仅仅局限于 V8 引擎。作为 JavaScript 开发人员，深入了解 JavaScript 引擎的工作原理有助于你了解自己代码的性能特征。JavaScript 引擎的工作流程 (pipeline)这一切都要从你写的 JavaScript 代码开始。JavaScript 引擎解析源代码并将
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2023-09-19 09:18:58
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前言最传统的软件是揉杂在一起的，1970年代为了更好的方便开发，程序员将数据库份离出来，方便信息的存储。1980年代，应用层分离出展示层，使得产品更加优化，人性化，而1990年代后，使用规则引擎将业务规则分离单独管理，使得业务系统能够更加灵活变动，响应速度更加快速，旗正商业规则管理平台正式业务规则的管理专家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
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2023-10-02 21:12:13
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0x00 目的背景电商会员服务的等级、积分、权益等模块中，都使用了大量的规则判断。范式基本上是 达成xxx条件，执行xxx行为 。这很符合规则引擎那一套，因此下面选取了几个业界常见的规则引擎进行分析。 我们分别都从使用角度、原理角度两个方面进行分析。0x01 easy-rules项目地址：https://github.com/j-easy/easy-rules1. 规则模型比较容易搞混的概念是Ru
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2024-03-07 20:41:30
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1. 前言规则引擎常作为一个独立服务运行在一定体量的产品之中，通过接收有效的数据来做出对业务的合理决策。在前端项目的常年迭代下，对于某些重要的或频繁扩展改造的业务模块由于时间长、注释少、不易阅读等客观问题的遗留会对后期的迭代造成一定困扰，也不免会造成额外的测试压力。所以轻量的、可运行在浏览器端得规则引擎将彻底消灭这样问题的存在。2. 规则引擎初探适用于浏览器端的规则引擎在开源社区已有实现，这里我们
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2024-03-09 18:21:21
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基于web应用来说，通常分为三部分：界面层、业务逻辑层和持久层。所有的开发平台一般都是在这三方面做工作。由于这三层的特点有些不同，因此我们会采用不同的实现方式来实现。 界面层：强调的是操作界面，注重采用所见即所得的方式来调整界面布局以及界面样式。更多的我们可以会做一个表单设计器。业务逻辑层：强调逻辑调整的便利性，一般采用动态语言或者规则引擎来实现逻辑的配置。持久层：采用领域模型，根据定义MetaD
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2024-10-05 11:44:31
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