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Drools5當(dāng)中提供了兩個對象與規(guī)則引擎進(jìn)行交互： StatefulKnowledgeSession
和 StatelessKnowledgeSession。
StatefulKnowledgeSession
顧名思義，就是有狀態(tài)的會話，在推理過程中可以記錄對象推理的中間狀態(tài)。StatefulKnowledgeSession對象是一種最常用的與規(guī)則引擎進(jìn)行交互的方式，它可以與規(guī)則引擎建立一個持續(xù)的交互通道，在推理計算的過程當(dāng)中可能會多次觸發(fā)同一數(shù)據(jù)集。在用戶的代碼當(dāng)中，最后使用完 StatefulKnowledgeSession 對象之后，一定要調(diào)用其 dispose()方法以釋放相關(guān)內(nèi)存資源。
規(guī)則引擎可以接受外部插入（insert）的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)——也叫 fact，一個fact對象通常是一個普通的Java的POJO，一般它們會有若干個屬性，每一個屬性都會對應(yīng)
getter和 setter方法，用來對外提供數(shù)據(jù)的設(shè)置與訪問。一般來說，在Drools規(guī)則引擎當(dāng)中，fact所承擔(dān)的作用就是將規(guī)則當(dāng)中要用到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從應(yīng)用當(dāng)中傳入進(jìn)來，對于規(guī)則當(dāng)中產(chǎn)
生的數(shù)據(jù)及狀態(tài)的變化通常不用 fact傳出。如果在規(guī)則當(dāng)中需要有數(shù)據(jù)傳出，那么可以通過
在 StatefulKnowledgeSession 當(dāng)中設(shè)置 global 對象來實現(xiàn)，一個 global 對象也是一個普通的Java 對象，在向 StatefulKnowledgeSession 當(dāng)中設(shè)置 global 對象時不用 insert 方法而用setGlobal方法實現(xiàn)。
在將FACT插入規(guī)則引擎后，StatefulKnowledgeSession 需調(diào)用 fireAllRules()方法觸發(fā)所有的規(guī)則執(zhí)行，最后調(diào)用 dispose()方法將內(nèi)存資源釋放。

StatelessKnowledgeSession
StatelessKnowledgeSession的作用與 StatefulKnowledgeSession 相仿，它們都是用來接收業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、執(zhí)行規(guī)則的。事實上，StatelessKnowledgeSession 對StatefulKnowledgeSession做了包裝，使得在使用 StatelessKnowledgeSession 對象時不需要再調(diào)用 dispose()方法釋放內(nèi)存資源了。
因為 StatelessKnowledgeSession 本身所具有的一些特性，決定了它的使用有一定的局限
性。在使用 StatelessKnowledgeSession 時不能進(jìn)行重復(fù)插入 fact的操作、也不能重復(fù)的調(diào)用fireAllRules()方法來執(zhí)行所有的規(guī)則，對應(yīng)這些要完成的工作在 StatelessKnowledgeSession當(dāng)中只有 execute(…)方法，通過這個方法可以實現(xiàn)插入所有的 fact并且可以同時執(zhí)行所有的規(guī)則或規(guī)則流，事實上也就是在執(zhí)行 execute(…)方法的時候就在 StatelessKnowledgeSession內(nèi)部執(zhí)行了 insert()方法、fireAllRules()方法和 dispose()方法。

在告警關(guān)聯(lián)分析中的應(yīng)用。
在告警關(guān)聯(lián)分析中，插入規(guī)則引擎的FACT就是產(chǎn)生的實時告警對象。因告警是隨著時間持續(xù)遞增的，是一個動態(tài)的過程。為了分析持續(xù)遞增的大量告警間的相關(guān)性，需要對產(chǎn)生的告警進(jìn)行連續(xù)的推理分析。
在實際的應(yīng)用中，我們有兩種方式對對大量告警進(jìn)行推理分析。
一是用StatelessKnowledgeSession，將所有告警導(dǎo)入規(guī)則引擎后，進(jìn)行推理分析，然后導(dǎo)出推理結(jié)果。每隔一定時間后，再將所有的告警導(dǎo)入規(guī)則引擎，再進(jìn)行推理分析，循環(huán)執(zhí)行上述過程。這種方式適合總告警量不太大的情況。但在實際中，告警數(shù)量往往較多。所以在實際應(yīng)用中，這種方式不太實際。因告產(chǎn)生的警數(shù)量巨大，在將FACT導(dǎo)入規(guī)則引擎的過程中，規(guī)則引擎在構(gòu)造鑒別網(wǎng)絡(luò)在的時候，會花費大量的時間并消耗大量的內(nèi)存空間。在實際應(yīng)用中，規(guī)則引擎常常由于耗費的內(nèi)存太多而造成內(nèi)存溢出。即使內(nèi)存不發(fā)生溢出，也會因為在構(gòu)造鑒別網(wǎng)絡(luò)所耗費的大量時間，而讓人難以忍受，更談不上滿足告警上報的實時性要求了。
結(jié)合在實際應(yīng)用中的業(yè)務(wù)需要，綜合StatelessKnowledgeSession和StatefulKnowledgeSession的特點。在實際的告警關(guān)聯(lián)分析中我們往往采用第二種方式。即使用StatefulKnowledgeSession進(jìn)行規(guī)則的推理，在推理過程中，持續(xù)插入（insert）新產(chǎn)生的告警對象（FACT）到規(guī)則引擎中，然后調(diào)用fireAllRules()進(jìn)行推理分析。注：一次插入的告警對象不宜過多，不然會找造成較大的時間和內(nèi)存消耗。在調(diào)用規(guī)則引擎fireAllRules()方法進(jìn)行推理分析的過程中，應(yīng)盡量將規(guī)則引擎中的無用的數(shù)據(jù)retract掉，保證規(guī)則引擎中的數(shù)據(jù)量不要太多，否則還是會出現(xiàn)消耗內(nèi)存過大的情況，從而最終造成程序內(nèi)存溢出。
因告警量太大，在實際應(yīng)用中可考慮實現(xiàn)兩個規(guī)則引擎對告警進(jìn)行推理分析。首先由第一個規(guī)則引擎在告警處理平臺對一段時間比如（XX小時或XX分鐘）的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)推理分析，這一步的目的主要是減少大量冗余告警（對推理無用的告警）的數(shù)量，并產(chǎn)生推理分析的中間結(jié)果。第二步，在第一個規(guī)則引擎處理完成后，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到第二個規(guī)則引擎中，進(jìn)行二次推理。在第二個規(guī)則引擎中保存第一次推理后產(chǎn)生的所有告警數(shù)據(jù)，保證引擎進(jìn)行充分的推理，然后輸出推理結(jié)果。上述推理過程應(yīng)周期觸發(fā)，保證上報的及時性要求。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Drools 在告警关联分析中的应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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