4. 在线推理架构：事件驱动架构、规则加载与评估流程、低延迟要求

在线推理架构是规则冲突处理系统的运行时骨架。它必须同时满足三个核心约束：事件驱动（被动响应而非轮询）、规则动态加载（不停机更新）、低延迟（毫秒级判定）。本章从架构分层、规则加载机制、评估流水线三个维度展开，并给出满足生产要求的参考实现。

4.1 事件驱动架构分层

在线推理系统采用典型的事件驱动微服务架构，分为四层：

4.2 规则加载与评估流程

规则加载分为冷启动和热更新两种场景。冷启动在作业启动时从外部存储（MySQL / Apollo / Git）全量拉取；热更新通过监听配置变更 Topic 增量推送。

4.2.1 规则加载流程

1. 规则源监听：Flink Source 订阅规则变更 Topic（如 rule-change-v1），解析 JSON/YAML 格式的规则定义。
2. 规则编译：将 DSL 规则编译为可执行的 Pattern / 状态机。编译结果包含：规则 ID、优先级、条件表达式、动作列表、冲突分组。
3. 规则注册：将编译后的规则对象写入 BroadcastState（MapState<String, Rule>），保证所有并行子任务同时生效。
4. 版本校验：每条规则携带 version 和 effectiveTimestamp，引擎按时间戳决定是否覆盖旧规则。

4.2.2 在线评估流程

每个事件到达后，经过以下流水线：

// 伪代码：在线推理评估主循环
void evaluate(Event event, BroadcastState<String, Rule> rules, ValueState<Session> session) {
    // 1. 会话关联
    Session s = session.value();
    if (s == null) { s = new Session(event.getUserId()); }
    s.addEvent(event);

    // 2. 规则遍历（按优先级降序）
    for (Rule rule : rules.values().sortByPriority()) {
        if (!rule.isActive()) continue;
        if (rule.getGroup() != null && !s.getGroup().equals(rule.getGroup())) continue;

        // 3. 条件评估
        boolean matched = rule.getCondition().evaluate(s, event);
        if (!matched) continue;

        // 4. 冲突检测
        ConflictResult conflict = conflictDetector.detect(rule, s.getMatchedRules());
        if (conflict.isConflict()) {
            // 5. 冲突处理：按策略（丢弃/覆盖/合并）
            handleConflict(conflict, rule, s);
        } else {
            // 6. 执行动作
            executeAction(rule.getAction(), event, s);
            s.addMatchedRule(rule.getRuleId());
        }
    }

    // 7. 更新会话状态
    session.update(s);
}

4.3 低延迟保障措施

在线推理对延迟极度敏感。以下措施是生产环境的标配：

4.4 在线推理架构总览

下图展示了完整的在线推理架构，包含事件流入、规则加载、评估流水线和输出路径：

4.5 规则冲突检测的在线评估流程

冲突检测是规则引擎中最复杂的环节。下图展示了冲突检测在评估流程中的具体位置和分支逻辑：

4.6 总结