这5种规则引擎，真香！

核心痛点：业务规则高频变更与系统稳定性之间的矛盾

想象一个电商促销场景：

// 传统硬编码方式（噩梦开始...）
public BigDecimal calculateDiscount(Order order) {
BigDecimal discount = BigDecimal.ZERO;

if (order.getTotalAmount().compareTo(new BigDecimal("100")) >= 0) {

        discount = discount.add(new BigDecimal("10"));

    }

if (order.getUser().isVip()) {

        discount = discount.add(new BigDecimal("5"));

    }

// 更多if-else嵌套...
return discount;

}

当规则变成："非VIP用户满200减30，VIP用户满150减40，且周二全场额外95折"时，代码将陷入维护地狱！

规则引擎通过分离规则逻辑解决这个问题：

下面给大家分享5种常用的规则引擎，希望对你会有所帮助。

最近准备面试的小伙伴，可以看一下这个宝藏网站（Java突击队）：www.susan.net.cn，里面：面试八股文、场景题、面试真题、项目实战、工作内推什么都有。

官网：http://www.drools.org/

• 金融风控规则（上百条复杂规则）
• 保险理赔计算
• 电商促销体系

// 规则文件 discount.drl

rule "VIP用户满100减20"

    when
$user: User(level == "VIP")
$order: Order(amount > 100)

    then
$order.addDiscount(20);

end

KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
KieContainer kContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();
KieSession kSession = kContainer.newKieSession("discountSession");


kSession.insert(user);

kSession.insert(order);

kSession.fireAllRules();

优点：

• 完整的RETE算法实现
• 支持复杂的规则网络
• 完善的监控管理控制台

缺点：

• 学习曲线陡峭
• 内存消耗较大
• 需要依赖Kie容器

适合：不差钱的大厂，规则复杂度高的场景

官网：github.com/j-easy/easy…

• 参数校验
• 简单风控规则
• 审批流引擎

@Rule(name = "雨天打折规则", description = "下雨天全场9折")
public class RainDiscountRule {

@Condition
public boolean when(@Fact("weather") String weather) {
return "rainy".equals(weather);

    }

@Action
public void then(@Fact("order") Order order) {

        order.setDiscount(0.9);

    }

}

RulesEngineParameters params = new RulesEngineParameters()

    .skipOnFirstAppliedRule(true); // 匹配即停止

RulesEngine engine = new DefaultRulesEngine(params);

engine.fire(rules, facts);

优点：

• 五分钟上手
• 零第三方依赖
• 支持规则组合

缺点：

• 不支持复杂规则链
• 缺少可视化界面

适合：中小项目快速落地，开发人员不足时

官网：github.com/alibaba/QLE…

• 动态配置计算逻辑
• 财务公式计算
• 营销规则灵活变更

ExpressRunner runner = new ExpressRunner();

DefaultContext context = new DefaultContext<>();

context.put("user", user);

context.put("order", order);

String express = "if (user.level == 'VIP') { order.discount = 0.85; }";

runner.execute(express, context, null, true, false);
,>

// 1. 函数扩展

runner.addFunction("计算税费", new Operator() {
@Override
public Object execute(Object[] list) {
return (Double)list[0] * 0.06;

    }

});

// 2. 宏定义

runner.addMacro("是否新用户", "user.regDays < 30");

优点：

• 脚本热更新
• 语法接近Java
• 完善的沙箱安全

缺点：

• 调试困难
• 复杂规则可读性差

适合：需要频繁修改规则的业务（如运营活动）

官网：github.com/killme2008/…

• 实时定价引擎
• 风控指标计算
• 大数据字段加工

// Aviator 表达式
Expression exp = AviatorEvaluator.compile("user.age > 18 && order.amount > 100");
exp.execute(map);

// Groovy 脚本
new GroovyShell().evaluate("user.age > 18 && order.amount > 100"); 

// 开启编译缓存（默认开启）
AviatorEvaluator.getInstance().useLRUExpressionCache(1000);

// 字节码生成模式（JDK8+）
AviatorEvaluator.setOption(Options.ASM, true);

优点：

• 性能碾压同类引擎
• 支持字节码生成
• 轻量无依赖

缺点：

• 只支持表达式
• 不支持流程控制

适合：对性能有极致要求的计算场景

这里有复杂的商城项目实战，使用技术：SpringBoot、Spring Security、MySQL、Mybatis、shardingsphere、Nacos、JWT、ElasticSearch、Redis、RocketMQ、MongoDB、Caffeine、FreeMaker、Redisson、Minio、WebSocket、hanlp、mahout、jsoup、Docker等等，非常值得一看

官网：liteflow.com/

• 复杂业务流程
• 订单状态机
• 审核工作流

<chain name="orderProcess">
<then value="checkStock,checkCredit"/> 
<when value="isVipUser"> 
<then value="vipDiscount"/> 
when>
<otherwise>
<then value="normalDiscount"/>
otherwise>
<then value="saveOrder"/>
chain>

LiteflowResponse response = FlowExecutor.execute2Resp("orderProcess", order, User.class);
if (response.isSuccess()) {
System.out.println("流程执行成功");

} else {
System.out.println("失败原因：" + response.getCause());

}

优点：

• 可视化流程编排
• 支持异步、并行、条件分支
• 热更新规则

缺点：

• 新框架文档较少
• 社区生态待完善

适合：需要灵活编排的复杂业务流

// 设置无状态会话（避免内存积累）
KieSession session = kContainer.newStatelessKieSession();

2. QLExpress安全漏洞

1. 能用：替换if/else（新手村）
2. 用好：规则热更新+可视化（进阶）
3. 用精：规则编排+性能优化（大师级）