Шаблоны(templates) в JBoss Drools

November 29, 2018 Jazz Team Технические статьи, 0

Термины и определения

DRL – сокращение от Drools Rules Language, формат написания drools правил.
KIE – общедоступное API, разрабатываемое компанией JBoss, в него входят несколько технологий, в т.ч. Drools.
MVEL – гибридный динамически/статически типизированный, внедряемый язык выражений в среду выполнения для платформы Java.

Введение

Шаблоны правил(templates) в Drools – способ генерации правил «на лету» с использованием шаблона файлов и табличных источников данных. Под табличными источниками данных мы имеем в виду данные, которые могут быть представлены в таблице. Типичными примерами такого рода источников данных являются электронные таблицы и таблицы в базах данных.

Одной из наиболее распространенных проблем при работе с Drools является генерация правил, если они имеют эквивалентную структуру, но разные значения в блоках when и/или then. Одним из способов решения этого сценария является использование шаблонов(templates).

Шаблоны обладают рядом преимуществ по сравнению с обычными правилами:

• позволяют хранить данные, используемые в правиле, в базе данных (или другом формате);
• генерировать правила, основанные на значениях в источниках данных;
• использовать данные для любой части правила (например, имя свойства, имя шаблона и т. д.);
• запускать разные шаблоны используя одинаковые данные.

Еще одно большое преимущество шаблонов правил заключается в том, что данные и структура правил полностью отделены друг от друга. Тот же шаблон может использоваться для разных данных, и один и тот же набор данных может использоваться для разных шаблонов. Это обеспечивает гибкость в сравнении с обычными правилами.

Структура шаблона

power-for-gpu.drl

Строка 1: все шаблоны начинаются с заголовка – “template header”

Строки 2-4: список переменных шаблона в порядке появления их из источника.

Строка 5: пустая строка определяющая конец объявления полей из шаблона.

Строка 6-9: стандартные для drools объявления.

Строка 10: ключевое слово “template” сигнализирующее о начале шаблона правила. В файле шаблона может быть несколько шаблонов. Шаблон должен иметь уникальное имя.

Строка 12-19: тело шаблона. Шаблоны правил построены на MVEL для подстановки переменных внутри правила используется синтаксис @{token_name}, где token_name – имя переменной шаблона. В указанном примере используется выражение @{row.rowNumber}, при помощи которого мы можем получить номер строки данных, что позволяет сгенерировать уникальное имя правила.

Строка 20: “end template” сигнализирует о конце шаблона правила.
Для каждой строки данных будет сгенерировано правило со значениями данных, замененных для токенов в шаблоне.

Одно из преимущество шаблонов над еще одним похожим механизмом параметризации в Drools – decision table, состоит в том, что переменные в шаблоне правила могут использоваться в любом месте правила: имя шаблона, имя свойства и т.д. Также переменные могут использоваться в любом порядке и использоваться несколько раз, если это необходимо.

Создание набора данных для шаблона

Для создания наборов данных, используемых в шаблонах, в библиотеке Drools определены классы drools-templates. Эти классы необходимы для анализа шаблона и создания DRL из набора данных. В качестве источника для набора данных поддерживаются: массивы, объекты, электронные таблицы и наборы результатов SQL.

Работа с шаблонами правил

Для шаблонов, используемых на основе электронных таблиц, Drools поддерживает их определение в файле kmodule.xml, используя специальный элемент конфигурации на базе KIE Base:

Приведенный фрагмент кода показывает, как шаблон power-for-gpu.drt с источником данных из электронной таблицы с именем template-data.xls включается в template-KBase KIE Base.

Далее будет использоваться программный подход для заполнения шаблонов. В последующих примерах происходит заполнение шаблона DRL, а затем на его основе создается KIE-сессия.

В приведенных далее примерах будет использоваться вспомогательный метод для создания KIE сессии на основе DRL строки:

Указанный метод на основе DRL строки в качестве параметра, при помощи класса KieHelper компилирует и создает базу KIE. Этот метод также проверяет наличие ошибок или предупреждений во время DRL компиляции. Как только база KIE будет построена, метод возвращает новую KIE-сессию.

Источник данных – электронные таблицы

Довольно популярным и удобным решением, является применение электронных таблиц, в качестве источника данных для шаблона, т.к. для заполнения человеку не нужно обладать глубокими техническими навыками и изменять код, а работа происходит напрямую в электронной таблице.

В приведенной таблице используются лишь необходимые данные для шаблона и полезные заголовки для человека, которому необходимо редактировать таблицу. Таблица не содержит никакой информации о шаблоне, который должен использоваться и структуре правил, которые необходимо создать.

Чтобы преобразовать это в таблицу DRL, используем файл шаблона, созданный ранее (power-for-gpu.drl) и вспомогательный метод createKieSessionFromDRL.

Первые две строки кода получают шаблон и файл источника данных, как объекты InputStream. В четвертой строке используется объект класса-помощника ExternalSpreadsheetCompiler для преобразования файла шаблона и данных в таблицу DRL. Метод compile из ExternalSpreadsheetCompile принимает четыре аргумента: источник данных, шаблон, строка и столбец внутри таблицы, где начинаются данные.

Источник данных – массив

Еще одним способом предоставления данных шаблону является двумерный строчный массив. В этом случае, первое измерение массива используется как строка, а второе измерение как столбец.

В вышеприведенном коде показано, как экземпляр класса DataProviderCompiler может использоваться для обработки шаблона с использованием двумерного массива строк в качестве источника данных. Данные инкапсулируются внутри экземпляра arrayDataProvider. Класс ArrayDataProvider реализует интерфейс DataProvider. Если необходимо создать специальный, настраиваемый источник информации, который необходимо загрузить в шаблон правила, необходимо реализовать собственный DataProvider и связать его с шаблоном с помощью DataProviderCompiler.

Источник данных – объекты

Более объективно-ориентированный подход к предоставлению данных в шаблон – это использование объектов как модель. Вместо двумерного массива строк используются наборы объектов для хранения данных, требуемых нашими шаблонами.
В качестве примера, создадим класс хранения данных для нашего сценария:

Когда объекты используются как источник данных шаблона, имена переменных, объявленных в заголовке шаблоне, должны соответствовать именам полей в классе модели.

Указанный выше код показывает как коллекция объектов PowerForGPUModel используется в качестве источника данных для шаблона.

Источник данных – набор результатов SQL

Последний вариант источника данных для шаблонов – наборы результатов SQL. Под набором результатов SQL подразумевается класс java.sql.ResultSet. Экземпляр этого класса можно получить разными способами, например, используя JDBC.
Предположим, у нас есть таблица с именем GPU в базе данных:

Если мы хотим использовать информацию из этой таблицы для создания DRL с использованием шаблона правила, мы можем использовать следующий код:

В указанном примере используются стандартные классы JDBC: Connection, Statement и ResultSet. Сперва выполняется запрос к таблице GPU и получает его результат как ResultSet. Затем, используя класс из библиотеки Drools – ResultSetGenerator, преобразуем ResultSet и шаблон в DRL.

Заключение

Шаблоны правил являются полезным механизмом, позволяющим генерировать правила, имеющие аналогичную структуру, но разные значения в блоках when и/или then. При помощи шаблонов в Drools решается проблема параметризации. Также библиотека Drools позволяет использовать в качестве источников данных для шаблона разные структуры, что облегчает труд разработчиков.

DRL, Drools, Drools Rules Language, JDBC, KIE, MVEL, templates, структура шаблона, техническая статья, шаблоны, шаблоны правил

DevOps. Continuous Integration на примере Jenkins Завершен проект “Система управления игровыми компьютерными клубами”