对于业务复杂多变的项目存在的问题
1） 当业务规则变更时，对应的代码也得跟着更改，每次即使是小的变更都需要经历开发、测试验证上线等过程，变更成本比较大。
2） 长时间系统变得越来越难以维护。
3） 开发团队一般是由一个熟悉业务的BA（业务分析人员）和若干个熟悉技术的开发人员组成，开发人员对业务规则的把握能力远不及BA，但实际上却承担了将业务规则准确无误实现的重任。
4） 系统僵化，新需求插入困难。
5） 新需求上线周期较长。
规则引擎
规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。
规则引擎能帮助我们什么
把规则和核心业务拆开，规则单独配置。这样当我们的规则变化的时候，就可以通过修改规则文件而不用修改核心的代码了。
什么样的项目适合使用规则引擎
在规则较为复杂的行业，都是适用的，如金融、制造、医疗、物流等行业，面临的规则变化较为复杂，目前使用较多。而且对规则引擎需求的行业也将越来越多，如团购平台、传统企业管理渠道等。
规则引擎常用的框架有哪些
JBoss Drools Rete算法
Mandarax
JLisa
OpenRules
JEOPS
InfoSapient
JRuleEngine
Roolie
Rete算法
Rete 模式匹配算法是在模式匹配中利用推理机的时间冗余性和规则结构的相似性, 通过保存中间去处来提高推理效率的一种模式匹配算法。
在模式匹配过程中, 规则的前提中可能会有很多相同的模块, 因此在匹配规则前提时, 将进行大量的重复运算, 这样就带来时间冗余性问题。例如:
RULE1:if (A>B) and D or C then E=100
RULE2:if (A>B) and (B<C) then E=200
RULE3:if (!(A>B) or (B<C)) then E=300
若要匹配这3 条规则时, 对于表达式A>B 要进行三次计算, 对B<C 需要两次计算。Rete 采用的方法为: 令M1=A>B, M2=B<C; 则规则可改为:
RULE1:if (M1) and D or C then E=100
RULE2:if (M1) and (M2) then E=200
RULE3:if (!(M1) or (M2)) then E=300
这样只有当A 或B 发生变化时, 才重新计算E1; 同样当B 或C 发生变化时, 重新计算E2。这样的推理避免了在每次进行模式匹配都重复计算相同的表达式, 而只要检测相关参数是否变化来决定是否更新表达式, 这样在推理过程中节省了大量时间和开销, 从而提高了推理效率。
Rete算法通过保存操作过程中的状态，避免了大量的重复计算。Rete算法主要是为那些事实集合变化不大的系统设计的，当每次事实集合的变化非常剧烈时，Rete的状态保存算法效果并不理想。
Groovy实现轻量级规则引擎
Drools是一个高性能的规则引擎，但是设计的使用场景和在本次测试中的场景并不太一样，Drools的目标解决如何快速匹配复杂对象（如有上百上千的属性），而不是简单对象重复匹配规则。
Groovy是动态语言，依靠反射方式动态执行表达式的求值，并且依靠JIT编译器，在执行次数够多以后，编译成本地字节码，因此性能非常的高，适应于反复执行的表达式，用Groovy脚本动态调整线上代码，无须发版。
Groovy动态原理
Groovy编译器先将.groovy文件编译成.class文件，然后调用JVM执行*.class文件，可以在Java项目中集成Groovy并充分利用Groovy的动态功能；
Groovy兼容几乎所有的java语法，开发者完全可以将groovy当做Java来开发，甚至可以不使用Groovy的特有语法，仅仅通过引入Groovy并使用它的动态能力；
Groovy可以直接调用项目中现有的Java类(通过import导入)，通过构造函数构造对象并直接调用其方法并返回结果。
我们知道在Java中，使用反射可以在运行时探索程序的结构，以及程序的类和类的方法，然而我们还是无法在运行时去修改一个对象的类型或是为对象或类动态的添加方法，甚至在运行时去动态的生成一个类。但是基于Groovy的元编程，我们可以很轻松的为类动态的添加方法等。
MetaClass就是我们所说的元，通过操作MetaClass，就可以动态的在运行时去改变类中的属性和方法。正是因为我们所有的类都有一个MetaClass属性，所以我们的元编程并不会去修改我们的真正定义的类，而实际是去动态的操作MetaClass中的内容。
在MetaClassRegister类中有一个Map，在这个Map中会为所有的Java类去存一个对应的MetaClass，而所有的Groovy类中已经有这个属性了，所以不必单独去保存。
参考文档：
drools：https://blog.csdn.net/kisscatforever/article/details/80784675
https://blog.csdn.net/tiandixuanwuliang/article/details/90675869
kie workbench：https://blog.csdn.net/liao0801_123/article/details/89497854
Rete算法：https://nanjingjiangbiao-t.iteye.com/blog/1793563
https://www.jianshu.com/p/3e9afe9e0617
Groovy：https://blog.csdn.net/haigenwong/article/details/22947173
https://www.imooc.com/article/44628?block_id=tuijian_wz
