从规则引擎到复杂事件处理(CEP)
<p>Drools Fusion既是规则引擎,又可以作为CEP。除了<a href="/2013/12/21/event_in_CEP.html" title="事件定义">事件定义</a>和<a href="/2013/12/21/Temporal_of_CEP.html" title="时间推理">时间推理</a>之外,对于引擎本身也会有一些不同的使用。主要体现在会话时钟、流模式、滑动窗口和对事件的内存管理。</p>
会话时钟
由于事件的时间性,处理事件时需要一个参考时钟。
这个参考时钟在会话配置(KnowledgeSessionConfiguration)中指定,所以称为会话时钟(Session Clock)。
有很多种场景需要对时钟进行控制,比如:
规则测试
测试总是需要一个可控的环境,并且当测试包含了带有时间约束的 规则时,不仅需要控制输入规则和事实,而且也需要时间流。
定期(regular)执行
通常,在运行生产规则时,应用程序需要一个实时时 钟,允许引擎对时间的行进立即作出反应。
特殊环境
特殊环境可以对时间的控制有特殊的要求。群集环境可能需要在心 跳中的时钟同步,或 JEE 环境可能需要使用一个应用服务器提供的时钟,等 等。
规则重演或模拟
要重演场景或模拟场景也需要应用程序控制时间流。
Drools中默认使用基于系统时钟的实时时钟(realtime),也可以使用能被应用程序控制的伪时钟(pseudo)。设置伪时钟的方法如下:
1 |
KnowledgeSessionConfiguration conf = KnowledgeBaseFactory.newKnowledgeSessionConfiguration(); |
流模式
Drools默认运行在云(Cloud)模式下。云模式下没有时间流的概念,引擎知道所有的事实(Fact)和事件(Event)。此时引擎将所有的事实/事件看做是一个无序的云。
由于云模式下引擎没有“现在”的概念,尽管事件具有时间戳、期限等元数据,这些数据也仅仅作为事件的属性,
不代表事件发生的顺序,也不能进行
。
如果需要处理实时/准实时事件(Event),需要时间推理,Drools必须工作在流(Stream)模式下。
此时要求每个流中的事件必须按照时间顺序插入。
启用流模式
Drools默认运行在云模式下,可以通过以下方式启用流模式:
1 |
KnowledgeBaseConfiguration config = |
也可以使用属性文件定义:drools.eventProcessingMode = stream
。
入口点
Drools定义了工作空间的多个入口点(WorkingMemoryEntryPoint),每个入口点可以看做是一个事件流,可以将事件通过不同的入口点插入到工作空间中。
来自同一个入口点的事件通过时间戳被排序。每个流既可以包含单一类型的事件,也可以包含多种类型的事件。
声明入口点
入口点不需要显式声明,在规则中引用的入口点都会在规则编译期间被自动识别和创建。比如:
1 |
rule "authorize withdraw" |
规则编译器会识别"ATM Stream"入口点,并在规则库中创建该入口点。
使用入口点
举例如下:
1 |
// create your rulebase and your session as usual |
除了这种手工插入事实的方式之外,Drools还提供了一系列的管道API和适配器,可以将其他流(如JMS、IO流、Socket等)之间接入到入口点上。
滑动窗口
在流模式中,规则的LHS部分
可以使用滑动窗口限定只关注一定范围内的事件。这个范围可以是时间或事件的个数,分别成为滑动时间窗口和滑动长度窗口。
比如:
1 |
StockTick() over window:time( 2m ) |
内存管理
在流模式下,引擎自动执行事件的内存管理。对于不可能再被匹配的事件自动释放。
引擎会关注事件的@expires中指定的到期时间,并分析规则中隐含的到期时间,进行自动释放。
原文地址:http://holbrook.github.io/2013/12/22/from_rule_to_cep.html
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