如何在C#中使用RulesEngine规则引擎

今天就跟大家聊聊有关如何在C#中使用RulesEngine规则引擎，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

简介

RulesEngine是微软推出的规则引擎，规则引擎在很多企业开发中有所应用，是处理经常变动需求的一种优雅的方法。个人任务，规则引擎适用于以下的一些场景：

• 输入输出类型数量比较固定，但是执行逻辑经常变化；

• switch条件经常变化，复杂switch语句的替代；

• 会变动的，具有多种条件或者规则的业务逻辑；

• 规则自由度不要求特别高的场景。（这种情况建议使用脚本引擎）

RulesEngine的规则使用JSON进行存储，通过lambda表达式方式表述规则（Rules）。

安装很方便，直接使用nuget进行安装：

install-pacakge RulesEngine

规则定义

需要有Rules，有WorkflowName，然后还有一些属性。

[ {  "WorkflowName": "Discount",  "Rules": [   {    "RuleName": "GiveDiscount10",    "SuccessEvent": "10",    "ErrORMessage": "One or more adjust rules failed.",    "ErrorType": "Error",    "RuleExpressionType": "LambdaExpression",    "Expression": "input1.country == \"india\" AND input1.loyalityFactor <= 2 AND input1.totalPurchasesToDate >= 5000 AND input2.totalOrders > 2 AND input3.noOfVisitsPerMonth > 2"   }  ] }]

除了标准的RuleExpressionType，还可以通过定义Rules嵌套多个条件，下面是Or逻辑。

{"RuleName": "GiveDiscount30NestedOrExample","SuccessEvent": "30","ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.","ErrorType": "Error","Operator": "OrElse","Rules":[  {  "RuleName": "IsLoyalAndHasGoodSpend",  "ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.",  "ErrorType": "Error",  "RuleExpressionType": "LambdaExpression",  "Expression": "input1.loyalityFactor > 3 AND input1.totalPurchasesToDate >= 50000 AND input1.totalPurchasesToDate <= 100000"  },  {  "RuleName": "OrHasHighNumberOfTotalOrders",  "ErrorMessage": "One or more adjust rules failed.",  "ErrorType": "Error",  "RuleExpressionType": "LambdaExpression",  "Expression": "input2.totalOrders > 15"  }]}

示例

可以从官方的代码库中下载示例，定义了上述规则，就可以直接开始用了。示例描述了这么一个应用场景：

根据不同的客户属性，提供不同的折扣。由于销售的情况变化较快，提供折扣的规则也需要经常变动。因此比较适用于规则引擎。

public void Run(){  Console.WriteLine($"Running {nameof(BasicDemo)}....");  //创建输入  var basicInfo = "{\"name\": \"hello\",\"email\": \"abcy@xyz.com\",\"creditHistory\": \"good\",\"country\": \"canada\",\"loyalityFactor\": 3,\"totalPurchasesToDate\": 10000}";  var orderInfo = "{\"totalOrders\": 5,\"recurringitems\": 2}";  var telemetryInfo = "{\"noOfVisitsPerMonth\": 10,\"percentageOfBuyingToVisit\": 15}";  var converter = new ExpandoObjectConverter();  dynamic input1 = jsonConvert.DeserializeObject<ExpandoObject>(basicInfo, converter);  dynamic input2 = JsonConvert.DeserializeObject<ExpandoObject>(orderInfo, converter);  dynamic input3 = JsonConvert.DeserializeObject<ExpandoObject>(telemetryInfo, converter);  var inputs = new dynamic[]    {      input1,      input2,      input3    };  //加载规则  var files = Directory.GetFiles(Directory.GetCurrentDirectory(), "Discount.json", SearchOption.AllDirectories);  if (files == null || files.Length == 0)    throw new Exception("Rules not found.");  var fileData = File.ReadAllText(files[0]);  var workflowRules = JsonConvert.DeserializeObject<List<WorkflowRules>>(fileData);  //初始化规则引擎  var bre = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray(), null);  string discountOffered = "No discount offered.";  //执行规则  List<RuleResultTree> resultList = bre.ExecuteAllRulesAsync("Discount", inputs).Result;  //处理结果  resultList.OnSuccess((eventName) => {    discountOffered = $"Discount offered is {eventName} % over MRP.";  });  resultList.OnFail(() => {    discountOffered = "The user is not eligible for any discount.";  });  Console.WriteLine(discountOffered);}

输入

输入一般来说是IEnumerable<dynamic>或者是匿名类型，上面实例展示的是由json反序列化形成的dynamic类型，对于程序生成的数据，使用匿名类型更加方便。

var nestedInput = new {        SimpleProp = "simpleProp",        NestedProp = new {          SimpleProp = "nestedSimpleProp",          ListProp = new List<ListItem>          {            new ListItem            {              Id = 1,              Value = "first"            },            new ListItem            {              Id = 2,              Value = "second"            }          }        }      };

命名空间

和脚本引擎一样，默认规则引擎只能访问System的命名空间。如果需要使用到稍微复杂一些的类型，可以自己定义类型或者函数。比如定义一个这样的函数：

public static class Utils{  public static bool CheckContains(string check, string valList)  {    if (String.IsNullOrEmpty(check) || String.IsNullOrEmpty(valList))      return false;    var list = valList.Split(',').ToList();    return list.Contains(check);  }}

需要使用的时候，先将类传递给RulesEngine：

var reSettingsWithCustomTypes = new ReSettings { CustomTypes = new Type[] { typeof(Utils) } };var engine = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray(), null, reSettingsWithCustomTypes);

然后就可以直接在表达式中使用了。

"Expression": "Utils.CheckContains(input1.country, \"india,usa,canada,France\") == true"

规则参数

默认情况下，规则的输入使用的是类似input1 input2这样的形式，如果想直观一点，可以使用RuleParameter来进行封装具体的参数类型。

RuleParameter ruleParameter = new RuleParameter("NIP", nestedInput);var resultList = bre.ExecuteAllRulesAsync(workflow.WorkflowName, ruleParameter).Result;

本地变量

如果表达式比较复杂的情况下，可以使用本地变量来进行分段处理，这对调试来说会比较方便。

本地变量的关键字为localParams，可以将中间的内容简单理解成var name = expression

{    "name": "allow_access_if_all_mandatory_trainings_are_done_or_access_isSecure",    "errorMessage": "Please complete all your training(s) to get access to this content or access it from a secure domain/location.",    "errorType": "Error",    "localParams": [     {      "name": "completedSecurityTrainings",      "expression": "MasterSecurityComplainceTrainings.Where(Status.Equals(\"Completed\", StrinGComparison.InvariantCultureIgnoreCase))"     },     {      "name": "completedProjectTrainings",      "expression": "MasterProjectComplainceTrainings.Where(Status.Equals(\"Completed\", StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase))"     },     {      "name": "isRequestAccessSecured",      "expression": "UserRequestDetails.Location.Country == \"India\" ? ((UserRequestDetails.Location.City == \"Bangalore\" && UserRequestDetails.Domain=\"xxxx\")? true : false):false"     }    ],    "expression": "(completedSecurityTrainings.Any() && completedProjectTrainings.Any()) || isRequestAccessSecured "   }

看完上述内容，你们对如何在C#中使用RulesEngine规则引擎有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网精选频道，感谢大家的支持。