现实生活中，规则无处不在。对于某些企业级应用，诸如欺诈检测软件，购物车，活动监视器，信用和保密应用之类的系统，经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题，不仅需要将所有数据进行关联，还要尽可能快地一次性处理更多的数据，甚至还需要以快速的方式更新相关机制。

我们的日常生活是由规则驱动的。每次我们在开车的时候停在红灯处，之所以这样做，因为我们遵循一条规则，灯变红时我们应该停下来。如果你跳起来，最终会落到地面，这是由地球引力所决定的，它可以被表示成简单的数学方程。然而，对于我们生活日常中的规则，我们使用更加简单的结构来表示：当 XXX 的时候，做 XXX 的事。

这种结构对于组织复杂的业务逻辑非常适用。几乎所有复杂的业务场景都是由大量简单规则组成，它们共同提供了全面的复杂评估。整个评估过程开始于某一个简单的规则，然后不断地进行推导及冲突处理，最终得到一个评估结果。

不同的规则引擎的语法可能会有所不同，但基本都是如下这种经典结构，我们介绍的 Drools 也是如此。一旦某组数据满足条件匹配，则会用匹配到的数据执行某些特定的动作。

业务规则都是基于这种声明式的编程范例，而条件只是作为过滤器，只要数据被引入到符合条件的规则引擎，就可以确定需要执行的规则或规则组。这意味着流程的控制既不是由规则的编写顺序决定，也不是数据的输入顺序决定，而是由规则声明的条件确定的。

在简单地了解过规则以后，你可能仍然对为什么使用规则而感到困惑。如果只是一个或几个逻辑判断，确实没有必要使用规则引擎，命令行语言可以更好地满足我们的需求。然而，业务规则往往是一个庞大且不断变化的规则组合，这使得系统非常复杂，如果只是使用常规代码，则会产生大量的维护工作。

随着业务规则的增长或应用场景的变化，需求会不断地变更，此时，我们可以通过调整规则而使其得到实现。主要是因为业务规则遵循以下原则：

学习一样新东西的最好的方法就是尝试使用它，下面编写一个简单的 Drools 应用程序。首先，我们需要创建一个 Maven 工程，然后在其 pom.xml 文件添加如下包依赖：

在 resources 目录下创建文件 helloworld.drl 文件，内容如下：

在 resources/META-INF 目录下创建 kmodule.xml 文件，kmodule.xml 用来描述知识库资源的选择及知识库与会话的配置，内容如下：

创建单元测试类 HelloWorldTest，内容如下：

运行单元测试即可输出 HelloWorld 字样。

现在我们已经执行了我们的第一条规则，是时候去了解一下规则语言了。我们先分析下我们之前写的规则，它的结构由条件和结果组成：

每个 drl 都必须声明一个包名，这个包名与 Java 里面的不同，它不需要与文件夹的层次结构一致。规则名是规则的唯一标识，所以规则编写过程中需要保证它是不重复的。规则的是按照 DRL 语言编写的，条件表示永远为真，即该条规则总会获得执行。而规则的使用 Java 语言实现，简单地输出了 HelloWorld 字样。

为了简单起见，这里不对 DRL 作完全的描述，更详细的语法请参考：http://docs.jboss.org/drools/release/6.5.0.Final/drools-docs/html_single/index.html#d0e4235

Drools 规则是在 Java 应用程序上运行的，其要执行的步骤顺序由代码确定。为了实现这一点，Drools 规则引擎将业务规则转换成执行树，如下图所示：

如上图所示，每个规则条件分为小块，在树结构中连接和重用。每次将数据添加到规则引擎中时，它将在与此类似的树中进行求值，并到达一个动作节点，在该节点处，它们将被标记为准备执行特定规则的数据。

Drools 规则引擎基于 ReteOO 算法（对面向对象系统的Rete算法进行了增强和优化的实现），它将与规则进行匹配，以推断相应的规则结果，这个过程称之为模式匹配。

规则引擎默认不会在规则评估时立即执行业务规则，除非我们强制指定。当我们到达一个与规则相匹配的节点时，规则评估会将规则操作与触发数据添加到一个叫作的组件中，如果同一个与多个规则相匹配，就认为这些规则是冲突的，使用管理这些冲突规则的执行顺序。整个生命周期中，规则评估与规则执行之间有着明确的分割。规则操作的执行可能会导致的更新，从而与其它规则相匹配，导致它们的触发，称之为前向链接。

规则引擎虽然非常强大，但并非所有场景都适用。一般来说，规则引擎适用的项目都具有以下一个或多个特征：