學習JBoss Rules有幾天了，因為這方面的中文資料較少，所以這幾天都在看官網上的manual。這是一份不錯的教程，我把我看的一些重要的東西翻譯整理了一下，希望可以對想學習JBoss Rules的朋友們提供一點幫助。

在開始這份教程之前，我先簡要介紹一下JBoss Rules：
JBoss Rules 的前身是Codehaus的一個開源項目叫Drools。最近被納入JBoss門下，更名為JBoss Rules，成為了JBoss應用服務器的規則引擎。Drools是為Java量身定制的基于Charles  Forgy的RETE算法的規則引擎的實現。具有了OO接口的RETE,使得商業規則有了更自然的表達。
 
既然JBoss Rules是一個商業規則引擎，那我們就要先知道到底什么是Rules，即規則。在JBoss Rules中，規則是如何被表示的

一條規則是對商業知識的編碼。一條規則有 attributes，一個 Left Hand Side（LHS）和一個Right Hand Side（ RHS ）。Drools 允許下列幾種attributes ：salience，agenda-group，no-loop，auto-focus，duration，activation-group 。

1. rule “  <  name  >  ”      
2.      < attribute >   < value >       
3.     when          
4.          < LHS >       
5.     then          
6.          < RHS > 
7. end  

規則的LHS由一個或多個條件（Conditions）組成。當所有的條件（Conditions）都滿足并為真時，RHS將被執行。RHS被稱為結果（Consequence）。LHS和RHS  類似于：

1. if   (   <  LHS  >   ) {  
2.      < RHS > 
3. } 

規則可以通過package關鍵字同一個命名空間（namespace）相關聯；其他的規則引擎可能稱此為規則集（Rule Set）。一個package聲明了imports，global變量，functions和rules  。 

1. package   com.sample  
3. import  java.util.List  
4. import  com.sample.Cheese  
6. global List cheeses  
8. function  void  exampleFunction(Cheese cheese) {  
9.     System.out.println( cheese );  
10. }  
12. rule “A Cheesy Rule”  
13.     when  
14.         cheese : Cheese( type  ==   " stilton "  )  
15.     then  
16.         exampleFunction( cheese );  
17.         cheeses.add( cheese );  
18. end  

對新的數據和被修改的數據進行規則的匹配稱為模式匹配（Pattern Matching）。進行匹配的引擎稱為推理機（Inference Engine）。被訪問的規則稱為ProductionMemory，被推理機進行匹配的數據稱為WorkingMemory。Agenda管理被匹配規則的執行。推理機所采用的模式匹配算法有下列幾種：Linear，RETE，Treat，Leaps。 

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