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。这是来自百度百科的解释。
本质上规则引擎，是为了解决复杂业务规则决策，将复杂多变的业务规则，从代码内提炼出来，抽象为dsl语言或者可视化界面配置，用户角色：运营/产品/开发，可以动态调整dsl语言或者修改界面配置，从而将最新的规则推送给程序，使其快速支持业务的复杂多变的规则。
规则引擎解决什么问题
本质上是将复杂业务规则代码（if – else – then ）从其代码中剥离出来，统一集中维护到一个地方，业务规则可视化，最理想的情况是界面上可动态调整，并且立即生效。
假如说你的规则非常复杂，例如风控内的评分卡的规则，单纯的写代码肯定也可以实现，但是硬编码一个评分卡还是比较费时费力的，同时无法实时动态调整，如果想要调整，需要经过开发，测试，发布环节。而规则引擎，可以将这套评分卡，配置到规则引擎，业务代码内完全不需要去care这些逻辑，只需要调用一下规则引擎的一个接口，即可返回最终的分数，岂不是方便，而且还支持产品或者运营进行在线调整，并且实时生效。如下图的评分卡规则：
规则引擎业界实践
图片来自：
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-java-rules/
IBM上的文章，一般写的都比较硬核，推荐阅读。
开源项目的实现主要包括：
Drools，目前最完整成熟的，也是大家一致认可的，但是体系庞大，比较重量级。
阿里的QL表达式引擎，
https://github.com/alibaba/qlExpress
GitHub上的Easy-Rule，
https://github.com/j-easy/easy-rules
美团实践，Crm业务线从0到1自己构建一套规则引擎：
https://cloud.tencent.com/developer/article/1058285
美团酒旅实践，最终放弃了Drools：
https://www.biaodianfu.com/meituan-rules-engine.html
网易考拉，风控线从0到1实现自己一套规则引擎：
https://juejin.im/post/5bd69af1e51d453975303cef
小公司可适配改造的开源福利，urule
：
https://github.com/youseries/urule
浅谈规则引擎的最佳实践
大厂有大厂的做法，基本是从0到1搞一套。小厂由于种种因素限制（个人能力，开发时间）等，很难从0到1搞一套，通常的做法是基于某套开源的框架，进行改造。我们小厂，基于urule系统进行了初步的改造，主要改造点是对urule的领域模型做了一套适配，即从风控的web端生成的Form对象，经过一系列adapter的转换，最终在urule系统内部生成自己的内部模型。同时对于决策流的执行，会记录每一个当流程节点的值，最终通过接口返回。根据流程节点的值，这样可以和风控侧的决策树进行关联。