Apache Drools 项目中动态加载规则时避免依赖 MVEL 的方法
背景介绍
Apache Drools 是一个强大的业务规则管理系统(BRMS)和复杂事件处理(CEP)引擎。在实际开发中,开发者经常需要动态加载规则到运行时环境中。然而,在使用 Drools 进行规则动态加载时,可能会遇到一些依赖管理的问题。
问题现象
当开发者尝试在 Drools 10.0.0 版本中动态加载规则时,即使规则中没有使用 MVEL 表达式语法,系统仍然会抛出 NullPointerException
,提示无法获取方言(Dialect)分析器。错误信息表明系统在尝试调用 MVEL 方言时失败了。
问题根源
这个问题的根本原因在于 Drools 的默认构建方式。当使用 kieServices.newKieBuilder(kieFileSystem).buildAll()
方法时,Drools 会使用传统的非可执行模型(non-executable-model)方式来构建规则。这种方式内部会依赖 MVEL 方言,即使规则中明确指定了使用 Java 方言(dialect "java"
)。
解决方案
开发者有两种选择来解决这个问题:
方案一:添加 MVEL 依赖
最简单的解决方案是直接添加 drools-mvel
依赖到项目中。这种方法虽然简单,但会增加不必要的依赖,特别是当项目确实不需要使用 MVEL 语法时。
<dependency>
<groupId>org.drools</groupId>
<artifactId>drools-mvel</artifactId>
<version>10.0.0</version>
</dependency>
方案二:使用可执行模型(Executable Model)
更优雅的解决方案是使用 Drools 的可执行模型功能。这种方法不需要 MVEL 依赖,且提供了更好的性能。修改构建方式如下:
kieServices.newKieBuilder(kieFileSystem).buildAll(ExecutableModelProject.class);
可执行模型是 Drools 的一个较新特性,它通过生成 Java 字节码来执行规则,而不是传统的解释执行方式。这种方式不仅消除了对 MVEL 的依赖,还能带来以下优势:
- 更快的规则执行速度
- 更早的编译期错误检测
- 更好的与 Java 生态集成
- 更小的内存占用
最佳实践建议
对于新项目,建议优先考虑使用可执行模型方式,因为它代表了 Drools 的未来发展方向。特别是当满足以下条件时:
- 项目不需要使用 MVEL 语法
- 追求更好的运行时性能
- 希望保持依赖简洁
对于已有项目或需要向后兼容的场景,可以选择添加 MVEL 依赖的方式。
总结
Drools 提供了灵活的规则构建方式,开发者应该根据项目需求选择合适的构建模式。通过理解不同构建方式的底层机制,可以更好地管理项目依赖,优化运行时性能。可执行模型作为 Drools 的现代特性,为 Java 开发者提供了更符合习惯的开发体验,值得在新项目中优先考虑。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









