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當編寫應用程序時，經常性需要花費大量的時間與精力處理業務邏輯，往往業務邏輯的變化需要重構或者增加大量代碼，對開發測試人員很不友好。
之前在這篇文章說過，可以使用腳本引擎來將我們需要經常變化的代碼進行動態編譯執行，自由度非常大，不過對應的需要資源也多。如果只是針對非常具體業務邏輯的變化，可以嘗試使用RulesEngine對程序進行操作。
下文使用了官方示例且部分內容翻譯自說明文檔
簡介#
RulesEngine是微軟推出的規則引擎，規則引擎在很多企業開發中有所應用，是處理經常變動需求的一種優雅的方法。個人任務，規則引擎適用於以下的一些場景：
- 輸入輸出類型數量比較固定，但是執行邏輯經常變化；
- switch條件經常變化，復雜switch語句的替代；
- 會變動的，具有多種條件或者規則的業務邏輯；
- 規則自由度不要求特別高的場景。（這種情況建議使用腳本引擎）
RulesEngine的規則使用JSON進行存儲，通過lambda表達式方式表述規則（Rules）。
安裝很方便，直接使用nuget進行安裝：
install-pacakge RulesEngine 規則定義#
需要有Rules，有WorkflowName，然后還有一些屬性。
[
{
"WorkflowName": "Discount", "Rules": [ { "RuleName": "GiveDiscount10", "SuccessEvent": "10", "ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.", "ErrorType": "Error", "RuleExpressionType": "LambdaExpression", "Expression": "input1.country == \"india\" AND input1.loyalityFactor <= 2 AND input1.totalPurchasesToDate >= 5000 AND input2.totalOrders > 2 AND input3.noOfVisitsPerMonth > 2" } ] } ] 除了標准的
RuleExpressionType，還可以通過定義Rules嵌套多個條件，下面是Or邏輯。
{
"RuleName": "GiveDiscount30NestedOrExample", "SuccessEvent": "30", "ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.", "ErrorType": "Error", "Operator": "OrElse", "Rules":[ { "RuleName": "IsLoyalAndHasGoodSpend", "ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.", "ErrorType": "Error", "RuleExpressionType": "LambdaExpression", "Expression": "input1.loyalityFactor > 3 AND input1.totalPurchasesToDate >= 50000 AND input1.totalPurchasesToDate <= 100000" }, { "RuleName": "OrHasHighNumberOfTotalOrders", "ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.", "ErrorType": "Error", "RuleExpressionType": "LambdaExpression", "Expression": "input2.totalOrders > 15" } ] } 示例#
可以從官方的代碼庫中下載示例，定義了上述規則，就可以直接開始用了。示例描述了這么一個應用場景：
根據不同的客戶屬性，提供不同的折扣。由於銷售的情況變化較快，提供折扣的規則也需要經常變動。因此比較適用於規則引擎。
public void Run() { Console.WriteLine($"Running {nameof(BasicDemo)}...."); //創建輸入 var basicInfo = "{\"name\": \"hello\",\"email\": \"abcy@xyz.com\",\"creditHistory\": \"good\",\"country\": \"canada\",\"loyalityFactor\": 3,\"totalPurchasesToDate\": 10000}"; var orderInfo = "{\"totalOrders\": 5,\"recurringItems\": 2}"; var telemetryInfo = "{\"noOfVisitsPerMonth\": 10,\"percentageOfBuyingToVisit\": 15}"; var converter = new ExpandoObjectConverter(); dynamic input1 = JsonConvert.DeserializeObject<ExpandoObject>(basicInfo, converter); dynamic input2 = JsonConvert.DeserializeObject<ExpandoObject>(orderInfo, converter); dynamic input3 = JsonConvert.DeserializeObject<ExpandoObject>(telemetryInfo, converter); var inputs = new dynamic[] { input1, input2, input3 }; //加載規則 var files = Directory.GetFiles(Directory.GetCurrentDirectory(), "Discount.json", SearchOption.AllDirectories); if (files == null || files.Length == 0) throw new Exception("Rules not found."); var fileData = File.ReadAllText(files[0]); var workflowRules = JsonConvert.DeserializeObject<List<WorkflowRules>>(fileData); //初始化規則引擎 var bre = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray(), null); string discountOffered = "No discount offered."; //執行規則 List<RuleResultTree> resultList = bre.ExecuteAllRulesAsync("Discount", inputs).Result; //處理結果 resultList.OnSuccess((eventName) => { discountOffered = $"Discount offered is {eventName} % over MRP."; }); resultList.OnFail(() => { discountOffered = "The user is not eligible for any discount."; }); Console.WriteLine(discountOffered); } 輸入#
輸入一般來說是IEnumerable<dynamic>或者是匿名類型，上面實例展示的是由json反序列化形成的dynamic類型，對於程序生成的數據，使用匿名類型更加方便。
var nestedInput = new { SimpleProp = "simpleProp", NestedProp = new { SimpleProp = "nestedSimpleProp", ListProp = new List<ListItem> { new ListItem { Id = 1, Value = "first" }, new ListItem { Id = 2, Value = "second" } } } }; 命名空間#
和腳本引擎一樣，默認規則引擎只能訪問System的命名空間。如果需要使用到稍微復雜一些的類型，可以自己定義類型或者函數。比如定義一個這樣的函數：
public static class Utils { public static bool CheckContains(string check, string valList) { if (String.IsNullOrEmpty(check) || String.IsNullOrEmpty(valList)) return false; var list = valList.Split(',').ToList(); return list.Contains(check); } } 需要使用的時候，先將類傳遞給RulesEngine：
var reSettingsWithCustomTypes = new ReSettings { CustomTypes = new Type[] { typeof(Utils) } }; var engine = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray(), null, reSettingsWithCustomTypes); 然后就可以直接在表達式中使用了。
"Expression": "Utils.CheckContains(input1.country, \"india,usa,canada,France\") == true" 規則參數#
默認情況下，規則的輸入使用的是類似input1 input2這樣的形式，如果想直觀一點，可以使用RuleParameter來進行封裝具體的參數類型。
RuleParameter ruleParameter = new RuleParameter("NIP", nestedInput); var resultList = bre.ExecuteAllRulesAsync(workflow.WorkflowName, ruleParameter).Result; 本地變量#
如果表達式比較復雜的情況下，可以使用本地變量來進行分段處理，這對調試來說會比較方便。
本地變量的關鍵字為localParams，可以將中間的內容簡單理解成var name = expression
{
"name": "allow_access_if_all_mandatory_trainings_are_done_or_access_isSecure", "errorMessage": "Please complete all your training(s) to get access to this content or access it from a secure domain/location.", "errorType": "Error", "localParams": [ { "name": "completedSecurityTrainings", "expression": "MasterSecurityComplainceTrainings.Where(Status.Equals(\"Completed\", StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase))" }, { "name": "completedProjectTrainings", "expression": "MasterProjectComplainceTrainings.Where(Status.Equals(\"Completed\", StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase))" }, { "name": "isRequestAccessSecured", "expression": "UserRequestDetails.Location.Country == \"India\" ? ((UserRequestDetails.Location.City == \"Bangalore\" && UserRequestDetails.Domain=\"xxxx\")? true : false):false" } ], "expression": "(completedSecurityTrainings.Any() && completedProjectTrainings.Any()) || isRequestAccessSecured " } 總結#
使用規則引擎，可以將經常變動的業務邏輯獨立摘出來，為我們編寫動態、可拓展的程序提供了很大的便利。RulesEngine這個東西提供的API也比較簡潔，上手非常簡單。
作者：波多爾斯基
出處：https://www.cnblogs.com/podolski/p/14380360.html
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