2. 规则引擎核心概念：规则、事实、工作内存、议程、推理方式

规则引擎的本质是一个“条件-动作”执行器。要理解它的运行机制，必须掌握五个核心概念：规则、事实、工作内存、议程，以及两种推理方式——前向链与后向链。下面逐一拆解。

2.1 核心概念一览

2.2 规则（Rule）

规则是引擎的“大脑”。每条规则包含两部分：

• 左手边（LHS — Left Hand Side）：条件部分，通常由多个模式（Pattern）组成，用 AND/OR 连接。
• 右手边（RHS — Right Hand Side）：动作部分，当条件全部满足时执行的操作，如修改事实、调用外部服务、触发新规则。

rule "折扣规则-新用户"
    when
        $u: User( isNew == true )
        $o: Order( amount >= 100 )
    then
        $o.setDiscount(0.15);
        update($o);
end

规则可以包含继承、优先级（salience）、激活组（activation-group）等元数据，用于控制执行顺序与互斥。

2.3 事实（Fact）

事实是引擎操作的“原料”。任何 Java POJO（或 JSON 对象）插入工作内存后即成为事实。事实具有以下特征：

• 可断言（Assert）：将对象插入工作内存。
• 可修改（Modify）：更新事实属性，触发规则重新匹配。
• 可撤销（Retract）：从工作内存中移除事实。

2.4 工作内存（Working Memory）

工作内存是引擎的“数据中枢”。所有事实都驻留在此，引擎通过 Rete 网络（或类似算法）持续评估事实与规则的匹配关系。工作内存的核心操作包括：

1. Insert：将事实放入工作内存，触发规则匹配。
2. Update：通知引擎某个事实已变化，重新评估相关规则。
3. Delete：从工作内存中移除事实，清除相关匹配结果。

2.5 议程（Agenda）

当规则的条件部分与工作内存中的事实完全匹配时，该规则的一个激活（Activation）被创建并放入议程。议程按优先级排序，引擎每次从议程顶部取出一个激活来执行。议程控制机制包括：

• 冲突解决（Conflict Resolution）：多条规则同时激活时，按 salience、规则顺序、复杂度等策略决定谁先执行。
• 规则流（Rule Flow）：通过规则流图控制议程中规则的执行阶段。
• 议程监听（Agenda Listener）：在激活被放入、执行或取消时触发回调，用于日志与监控。

2.6 推理方式：前向链与后向链

推理方式决定了引擎“如何利用规则得出结论”。两种方式各有适用场景：

前向链（Forward Chaining）

前向链是“事实进来，结论出去”的模式。引擎持续扫描工作内存，每当新事实插入或旧事实更新，就重新匹配所有规则，将匹配的激活加入议程并执行。执行动作可能产生新事实，触发新一轮匹配，形成连锁反应。

后向链（Backward Chaining）

后向链是“结论出发，寻找证据”的模式。引擎从一个目标（假设结论）开始，反向查找哪些规则能推导出该目标，然后检查这些规则的条件是否被事实满足。如果条件不满足，则把条件作为新的子目标继续反向查找，直到所有子目标都被事实证实或证伪。

2.7 推理流程对比图

下图直观对比前向链与后向链的执行路径：

2.8 规则引擎执行全流程

将上述概念串联起来，规则引擎的一次完整执行周期如下：

1. 断言事实：应用程序将事实对象插入工作内存。
2. 模式匹配：引擎通过 Rete 网络或线性匹配算法，将事实与所有规则的 LHS 进行匹配。
3. 冲突解决：匹配成功的规则激活被放入议程，按优先级排序。
4. 执行议程：引擎从议程顶部取出激活，执行 RHS 动作。
5. 事实变更：动作可能修改、新增或删除事实，触发新一轮匹配。
6. 终止条件：当议程为空或达到最大循环次数时，引擎停止。

2.9 概念关系图

下图展示五个核心概念在引擎运行时的协作关系：