一、背景
规则引擎是一种根据规则中包含的指定条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件来执行规则中所规定的动作，
用户可通过规则引擎设定消息处理规则，
对指定的消息采取相应的措施来对设备进行监控和处理，如发送警告信息；
也可以将设备消息转发， 或者过滤到其他部件。
1.1 基本概念
1)规则
规则包含一个条件过滤器和多个动作。一个条件过滤器可以包含多个过滤条件。条件过滤器是多个布尔表达式的组合，其组合结果仍然是一个布尔类型的。
在程序运行时，动作将会在条件过滤器值为真的情况下执行。
2）动作
动作是一段可执性的代码。
3）消息队列
消息队列是规则应用的主体， 消息队列中包含的消息具有各种属性。 这些属性出现在规则过滤条件中， 用于判断某条消息是否满足条件。
1.2 典型的应用场景包括：
1.实时告警异常的数据；
2.计算一天内的温度最大最小和均值等；
3.将满足某条件的的数据转存以便查询；
4.过滤异常数据等。
二、架构
2.1 逻辑模块：
2.2 实现架构：
三、 规则描述
3.1 规则BNFC
Rule := if Conditions then Actions
Conditions := Conditions and Condition |
Conditions or Condition |
Condition
Condition := Key Operator Value
Key := Key name string |
Function（Key name string）
Function（Key name string） : = Window Function
WindowFunction := (day|hour| minute|second) (key, (min|max|mean|var))
Operator:= Basic Operator | Advanced Operator
Basic Operator:= > | < | = | >= | <= |<>
Advanced Operator := ℗ |SelfDef
Value: = Static value | Key |Function| Expression(key) | Model
Actions:= Alarm | Filter | SelfDef
3.2 规则约束
1.℗只能跟Model名
2.Expression（key） 中只能有1个Key， 其他参数都是常量
3.SelfDef action是可执性的代码段（java， Scala， python）
四、Rule Engine Demo说明
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Step 1： Rule 定义
{ "name": "in-press-alarm", "weight": 0, "dataSource": { "type": "kafka", "configuration": { "topic": "Suct_Data", "format": "null", "keys": [ "Suct_Pres_Status" ] } }, "filters": [ { "name": "吸气压力状态", "type": "kafkaWindow", "configuration": { "size":2000, "step":1000 }, "condition": "Sum(Suct_Pres_Status) > 70" } ], "actions": [ { "type": "Print", "template": "吸气温度高" } ] } -
Step 2： Rule注册
curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d @Rule.json @localhost:8080/api/rule -
Step 3： Rule 启动
首先Kafka 发送数据到Topic Suct_Data curl -X POST @localhost:8080/api/rule/ID/activate -
Step 4. 结果查验
通过控制台来查看运行结果