2. 规则引擎核心概念：规则、事实、工作内存、议程、推理机

规则引擎的本质是一个基于产生式系统的推理中间件。要理解规则冲突的产生机制与实验设计，必须先掌握其五大核心构件：规则、事实、工作内存、议程和推理机。这五个概念构成了规则引擎的运行时骨架，也是后续所有冲突场景的物理载体。

2.1 规则（Rule）

规则是规则引擎的知识表示单元，通常采用 IF-THEN 结构。一条规则由两部分组成：

• 条件部分（LHS — Left Hand Side）：定义规则被触发所需满足的模式或约束。
• 动作部分（RHS — Right Hand Side）：定义条件满足时执行的操作，如插入/更新/删除事实、调用外部服务、打印日志等。

rule "高价值客户折扣"
    when
        $c: Customer(age > 60, totalAmount > 5000)
    then
        $c.setDiscount(0.15);
        update($c);
end

2.2 事实（Fact）

事实是规则引擎中数据的基本单元，代表系统当前已知的状态片段。事实可以是任何 Java 对象（POJO），通过 insert()、update()、delete() 操作在工作内存中增删改。

• 临时事实：仅在单次推理周期内有效。
• 持久事实：跨多个推理周期存在，直到被显式删除。
• 逻辑事实：由规则推导产生，当依赖条件消失时自动回收。

2.3 工作内存（Working Memory）

工作内存是规则引擎的运行时数据存储区，所有事实都存放在这里。推理机通过模式匹配算法（如 Rete、Phreak）在工作内存中查找与规则条件匹配的事实组合。

工作内存的核心特性：

• 全局可见性：所有规则共享同一个工作内存。
• 增量更新：事实的插入/更新/删除会触发增量匹配，而非全量重算。
• 冲突根源：当多个规则的条件同时匹配同一组事实时，冲突便在工作内存中产生。

2.4 议程（Agenda）

议程是规则引擎的待执行队列。当推理机发现某条规则的所有条件都满足时，会将该规则的激活实例（规则 + 匹配的事实组合）放入议程。议程按照规则的优先级（salience）排序，优先级高的规则先执行。

议程是冲突的直接发生地。当多条规则同时处于激活状态且优先级相同时，引擎必须通过冲突解决策略来决定执行顺序。

2.5 推理机（Inference Engine）

推理机是规则引擎的计算核心，负责将规则与事实进行匹配、将激活实例推入议程、并执行规则动作。根据推理方向，分为两种模式：

2.5.1 前向链（Forward Chaining）

从已知事实出发，不断匹配规则并执行，直到没有新规则可触发或达到终止条件。适用于数据驱动的场景，如监控告警、风险评估。

• 优点：响应快，适合实时事件处理。
• 缺点：可能产生大量冗余匹配，需要高效的 Rete 网络优化。
• 冲突特点：事实插入顺序对冲突结果影响显著。

2.5.2 后向链（Backward Chaining）

从目标假设出发，反向查找支持该假设的规则和事实。适用于目标驱动的场景，如诊断系统、专家咨询。

• 优点：推理路径清晰，适合解释性系统。
• 缺点：事实不完备时可能无法收敛。
• 冲突特点：多个规则都能推导同一目标时产生冲突。

2.6 核心概念关系总结