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§moduforge-rules-engine
moduforge-rules-engine 是一个对业务友好的开源业务规则引擎（BRE），用于根据 GoRules JSON 决策模型（JDM）标准执行决策模型。
§使用方法
要使用 Noop（默认）加载器执行简单决策，您可以使用以下代码：
use serde_json::json;
use moduforge_rules_engine::DecisionEngine;
use moduforge_rules_engine::model::DecisionContent;
async fn evaluate() {
let decision_content: DecisionContent = serde_json::from_str(include_str!("jdm_graph.json")).unwrap();
let engine = DecisionEngine::default();
let decision = engine.create_decision(decision_content.into());
let result = decision.evaluate(&json!({ "input": 12 })).await;
}另外，您也可以使用 Decision::from 函数间接创建决策，而无需构建引擎。
§加载器
对于更高级的用例，当您需要加载多个决策并使用图时，您可以使用以下预制的加载器之一：
- FilesystemLoader - 使用给定路径作为根目录，尝试基于相对路径加载决策
- MemoryLoader - 作为 HashMap（键值存储）工作
- ClosureLoader - 允许定义简单的异步回调函数，该函数接收键作为参数并返回
Arc<DecisionContent>实例 - NoopLoader - （默认）无法加载决策，允许使用 create_decision（主要用于跨语言统一 API）
§文件系统加载器
假设您有一个位于 /app/decisions 下的决策模型文件夹（.json 文件），您可以按以下方式使用 FilesystemLoader：
use serde_json::json;
use moduforge_rules_engine::DecisionEngine;
use moduforge_rules_engine::loader::{FilesystemLoader, FilesystemLoaderOptions};
async fn evaluate() {
let engine = DecisionEngine::new(FilesystemLoader::new(FilesystemLoaderOptions {
keep_in_memory: true, // 可选，保持在内存中以提高性能
root: "/app/decisions"
}));
let context = json!({ "customer": { "joinedAt": "2022-01-01" } });
// 如果您计划多次使用它，可以缓存 JDM 以获得轻微的性能提升
// 在绑定（其他语言）的情况下，这种提升会更大
{
let promotion_decision = engine.get_decision("commercial/promotion.json").await.unwrap();
let result = promotion_decision.evaluate(&context).await.unwrap();
}
// 或者按需加载
{
let result = engine.evaluate("commercial/promotion.json", &context).await.unwrap();
}
}
§自定义加载器
您可以通过实现 DecisionLoader trait 为 zen 引擎创建自定义加载器。
以下是 MemoryLoader 的实现示例：
use std::collections::HashMap;
use std::sync::{Arc, RwLock};
use zen_engine::loader::{DecisionLoader, LoaderError, LoaderResponse};
use zen_engine::model::DecisionContent;
#[derive(Debug, Default)]
pub struct MemoryLoader {
memory_refs: RwLock<HashMap<String, Arc<DecisionContent>>>,
}
impl MemoryLoader {
pub fn add<K, D>(&self, key: K, content: D)
where
K: Into<String>,
D: Into<DecisionContent>,
{
let mut mref = self.memory_refs.write().unwrap();
mref.insert(key.into(), Arc::new(content.into()));
}
pub fn get<K>(&self, key: K) -> Option<Arc<DecisionContent>>
where
K: AsRef<str>,
{
let mref = self.memory_refs.read().unwrap();
mref.get(key.as_ref()).map(|r| r.clone())
}
pub fn remove<K>(&self, key: K) -> bool
where
K: AsRef<str>,
{
let mut mref = self.memory_refs.write().unwrap();
mref.remove(key.as_ref()).is_some()
}
}
impl DecisionLoader for MemoryLoader {
fn load<'a>(&'a self, key: &'a str) -> impl Future<Output = LoaderResponse> + 'a {
async move {
self.get(&key)
.ok_or_else(|| LoaderError::NotFound(key.to_string()).into())
}
}Re-exports§
pub use config::ZEN_CONFIG;pub use decision::Decision;pub use engine::DecisionEngine;pub use engine::EvaluationOptions;pub use error::EvaluationError;pub use handler::graph::DecisionGraphResponse;pub use handler::graph::DecisionGraphTrace;pub use handler::graph::DecisionGraphValidationError;pub use handler::node::NodeError;