基于規(guī)則引擎技術(shù)的鐵路客運(yùn)專線浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)研究

張 勇，張 健，趙 潔，邢春曉

（1.清華大學(xué)信息技術(shù)研究院，北京 100084；2.北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100871；3.北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院，北京 102600）

基于規(guī)則引擎技術(shù)的鐵路客運(yùn)專線浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)研究

張 勇1，張 健2，趙 潔3，邢春曉1

（1.清華大學(xué)信息技術(shù)研究院，北京 100084；2.北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100871；3.北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院，北京 102600）

隨著應(yīng)用需求的快速增長(zhǎng)，能夠靈活、快速、高效地處理復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯已經(jīng)成為中國鐵路客運(yùn)專線票務(wù)系統(tǒng)的迫切需求。研究如何將規(guī)則引擎技術(shù)應(yīng)用到鐵路客運(yùn)專線票務(wù)系統(tǒng)中，利用規(guī)則引擎技術(shù)抽取鐵路客運(yùn)專線票務(wù)系統(tǒng)中的浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算策略，將其轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)規(guī)則存儲(chǔ)在規(guī)則庫中，并集成到票價(jià)計(jì)算系統(tǒng)中，從而建立靈活地浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算系統(tǒng)?；趦煞N規(guī)則引擎工具開發(fā)了驗(yàn)證系統(tǒng)并進(jìn)行性能測(cè)試和對(duì)比，分析兩種系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)，為鐵路客運(yùn)專線票務(wù)系統(tǒng)中浮動(dòng)票價(jià)的實(shí)現(xiàn)提供參考。

規(guī)則引擎；業(yè)務(wù)規(guī)則；票務(wù)系統(tǒng)；浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算

無論是國內(nèi)或是國際，市場(chǎng)規(guī)則的變化都是非常迅速的，從而要求現(xiàn)代企業(yè)的軟件系統(tǒng)能夠快速、靈活處理業(yè)務(wù)的頻繁變化［1］。中國鐵路客運(yùn)專線的票務(wù)系統(tǒng)是復(fù)雜龐大的實(shí)時(shí)交易系統(tǒng)，覆蓋面廣，影響范圍大，時(shí)刻受國家政策、市場(chǎng)需求變化的影響。傳統(tǒng)的鐵路票務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯分散到了眾多的應(yīng)用程序中，當(dāng)市場(chǎng)需求、國家政策有所改變，或者系統(tǒng)故障時(shí)，只能通過更改程序代碼來變更和維護(hù)票務(wù)系統(tǒng)，從而耗費(fèi)大量的人力和物力。本文針對(duì)鐵路客運(yùn)專線票務(wù)系統(tǒng)中的浮動(dòng)票價(jià)，基于規(guī)則引擎技術(shù)，研究其相關(guān)技術(shù)和算法在鐵路客運(yùn)專線票務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用，構(gòu)建原型試驗(yàn)系統(tǒng)，并通過測(cè)試和對(duì)比，為浮動(dòng)票價(jià)的實(shí)現(xiàn)提供參考。

1 規(guī)則引擎技術(shù)

1.1 產(chǎn)生背景

規(guī)則引擎是推理引擎的一種，它起源于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)的主要分支，是一種模仿人類思維方式基于知識(shí)或者其他認(rèn)知形式進(jìn)行推理的邏輯推演系統(tǒng)?；谝?guī)則的專家系統(tǒng)就是根據(jù)既定規(guī)則結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行推理的專家系統(tǒng)，稱為規(guī)則系統(tǒng)［2］，規(guī)則引擎技術(shù)就是將業(yè)務(wù)決策從應(yīng)用程序代碼中分離出來，接受數(shù)據(jù)輸入，解釋業(yè)務(wù)規(guī)則，并根據(jù)規(guī)則做出業(yè)務(wù)決策［3］。規(guī)則引擎技術(shù)因其靈活性和易理解性被廣泛使用［4］。

1.2 應(yīng)用場(chǎng)景

為了創(chuàng)造更靈活的解決方案，越來越多的企業(yè)應(yīng)用使用規(guī)則引擎技術(shù)。規(guī)則引擎中的業(yè)務(wù)規(guī)則可以用來描述價(jià)格優(yōu)惠策略、稅收方案等業(yè)務(wù)策略，還可以利用規(guī)則流定義工作流程，這樣可以減少業(yè)務(wù)變化成本，縮短系統(tǒng)更新部署時(shí)間，同時(shí)，類自然語言描述的業(yè)務(wù)規(guī)則，可以很容易被業(yè)務(wù)管理人員理解和管理［1］。因此規(guī)則引擎適用于規(guī)則較多、變化速度快的系統(tǒng)中，它利用便于理解的自然語言來描述復(fù)雜的業(yè)務(wù)規(guī)則，并將這些規(guī)則存入特定的規(guī)則文件中，如果規(guī)則有所變化，業(yè)務(wù)人員只需要更改規(guī)則文件中的語句即可。一般的業(yè)務(wù)規(guī)則語句形式為if condition then action［5］。

在國際和國內(nèi)，規(guī)則引擎作為處理復(fù)雜邏輯關(guān)系的一種先進(jìn)技術(shù)方案，已經(jīng)在電信、零售、保險(xiǎn)、制造、運(yùn)輸、銀行等行業(yè)獲得廣泛應(yīng)用。

1.3 規(guī)則引擎原理

規(guī)則引擎是業(yè)務(wù)規(guī)則管理系統(tǒng)（Business Rule Management System）的核心工具，規(guī)則引擎包括：規(guī)則庫、工作內(nèi)存、推理引擎等模塊，如圖1所示。

圖1 規(guī)則引擎結(jié)構(gòu)圖

推理引擎是規(guī)則引擎的核心部分，推理引擎包括3部分。

1）模式匹配器（pattern matcher）：決定何時(shí)執(zhí)行哪條規(guī)則。

2）議程（agenda）：管理模式匹配器挑選出來的規(guī)則執(zhí)行次序。

3）執(zhí)行引擎（execution engine）：負(fù)責(zé)執(zhí)行規(guī)則。

模式匹配的速度決定了規(guī)則引擎執(zhí)行的速度，Rete算法［6］是模式匹配器的算法，是在模式匹配中利用推理機(jī)的時(shí)間冗余性和規(guī)則結(jié)構(gòu)的相似性，通過保存中間過程及模式共享來提高推理效率的一種模式匹配算法［2］。規(guī)則引擎的推理步驟如下：

1）將初始事實(shí)輸入至工作內(nèi)存。

2）使用模式匹配器將規(guī)則庫中的規(guī)則和事實(shí)比較。

3）如果執(zhí)行規(guī)則存在沖突，即同時(shí)激活了多個(gè)規(guī)則，將沖突的規(guī)則放入沖突集合。

4）解決沖突規(guī)則集，將激活的規(guī)則按順序放入議程。

5）執(zhí)行議程中的規(guī)則。

6）重復(fù)步驟2至5，直到執(zhí)行完畢議程中的所有規(guī)則［7］。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了更深入地研究規(guī)則引擎技術(shù)，本文分別使用商業(yè)的ILog JRules和開源的Drools兩種規(guī)則引擎管理工具開發(fā)了兩種鐵路客運(yùn)專線浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)。下面分別介紹兩種系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。

2.1 基于ILog JRuls的客專浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)

ILog JRules是一個(gè)商業(yè)引擎，使用Rete算法實(shí)現(xiàn)規(guī)則匹配器的核心功能，為涉及業(yè)務(wù)規(guī)則管理和部署的每個(gè)用戶提供全面的工作環(huán)境［8］。ILog JRules的支持的語言是類自然語言，易于理解。LOG JRules適合Java環(huán)境［9］，方便管理者、業(yè)務(wù)分析人員和應(yīng)用程序開發(fā)人員共同合作，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)則的共享、組織、執(zhí)行和管理。

2.1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

我們開發(fā)的基于ILlog JRules的系統(tǒng)原型是3層結(jié)構(gòu)的體系架構(gòu)，分別為：表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)層。如圖2所示。

圖2 基于ILog JRules的系統(tǒng)架構(gòu)圖

表現(xiàn)層是使用JSP，JavaScript技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的，展現(xiàn)給用戶友好的界面，并且通過界面調(diào)用接口傳遞參數(shù)到業(yè)務(wù)層。

業(yè)務(wù)層中的業(yè)務(wù)接口接收表現(xiàn)層傳遞的請(qǐng)求，激活I(lǐng)Log JRules規(guī)則集，調(diào)用執(zhí)行中的規(guī)則文件，進(jìn)行業(yè)務(wù)處理；執(zhí)行規(guī)則后的數(shù)據(jù)傳遞給抽象出來的實(shí)體對(duì)象，或者由業(yè)務(wù)規(guī)則直接存取數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫中。

數(shù)據(jù)層就是系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)庫，包括表、視圖、存儲(chǔ)過程等數(shù)據(jù)庫對(duì)象。

2.1.2 設(shè)計(jì)規(guī)則庫

設(shè)計(jì)規(guī)則庫的步驟是：

1）建立規(guī)則包。每個(gè)規(guī)則包可能表示一項(xiàng)任務(wù)，例如在票價(jià)計(jì)算的規(guī)則包中，我們將基礎(chǔ)票價(jià)計(jì)算定義一個(gè)規(guī)則包，而將附加票價(jià)的計(jì)算定義另外一個(gè)規(guī)則包。

2）定義規(guī)則流。規(guī)則流體現(xiàn)了規(guī)則處理的過程，規(guī)則流里面可以是規(guī)則包和子規(guī)則流。

3）寫具體的規(guī)則文件、規(guī)則表、規(guī)則樹?；贗Log JRules的客運(yùn)專線浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)規(guī)則庫包括6個(gè)規(guī)則包和一個(gè)規(guī)則流。每個(gè)規(guī)則包中包括一個(gè)或者多個(gè)規(guī)則文件，通過規(guī)則流判斷規(guī)則包執(zhí)行的優(yōu)先級(jí)，規(guī)則執(zhí)行時(shí)，通過規(guī)則條件判斷執(zhí)行路徑，不同的條件分別執(zhí)行不同的規(guī)則流分支。例如，車票折扣計(jì)算規(guī)則流的內(nèi)容如下圖3所示。

圖3 ILog Jrule浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算規(guī)則流

圖3中系統(tǒng)規(guī)則運(yùn)行的流程是從圓圈表示的入口，然后判斷發(fā)車的季節(jié)，根據(jù)季節(jié)的不同，執(zhí)行不同的規(guī)則流的分支。例如：春運(yùn)期間只享受旅客折扣，其它折扣不再計(jì)算，因?yàn)榇朔种]有別的規(guī)則包；如果是旺季，旅客會(huì)再享受產(chǎn)品折扣，因?yàn)橥痉种嫌挟a(chǎn)品折扣的規(guī)則包。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則文件的代碼如下：

如果

如下的所有條件都不成立：

-‘車票’的發(fā)車時(shí)間在“08：00”到“12：00”之間

-‘車票’的發(fā)車時(shí)間在“15：00”到“20：00”之間那么

給予‘車票’85％的“非高峰時(shí)間乘車”時(shí)間折扣。

2.2 基于Drools的客專浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)

Drools又稱JBoss Rules，是目前使用最廣泛一種開源的業(yè)務(wù)規(guī)則引擎工具，同時(shí)適用于開發(fā)人員和業(yè)務(wù)管理人員［10］。它采用了高效的模式匹配算法Rete-OO算法，該算法增加了可與面向?qū)ο笳Z言無縫連接的節(jié)點(diǎn)類型，實(shí)現(xiàn)了事實(shí)集與規(guī)則集的快速匹配。Drools標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)則文件是drl類型的，drl（Drools Rule Language）是簡(jiǎn)單且輕量級(jí)的規(guī)則語言，并且支持其他語言對(duì)其進(jìn)行編譯和執(zhí)行［10］。

2.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計(jì)的基于Drools的浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)包括5層，分別是表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)層、構(gòu)建層、持久層、數(shù)據(jù)層，如圖4所示。

圖4 基于Drools的系統(tǒng)架構(gòu)圖

表現(xiàn)層使用JSP，JavaScript技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，主要功能是展現(xiàn)給用戶友好的界面并且傳遞參數(shù)到業(yè)務(wù)層。

業(yè)務(wù)層中，將經(jīng)常變化的業(yè)務(wù)規(guī)則存儲(chǔ)在Drools的規(guī)則庫中，將系統(tǒng)中穩(wěn)定的規(guī)則用Struts實(shí)現(xiàn)，從而提高效率。

構(gòu)件層使用兩個(gè)輕量級(jí)的框架Mule和Spring傳遞消息到持久層。

持久層使用DAO文件作為訪問數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的接口。

數(shù)據(jù)層使用開源的Mysql數(shù)據(jù)庫，用于存儲(chǔ)基礎(chǔ)的票據(jù)信息。

2.2.2 設(shè)計(jì)規(guī)則庫

基于Drools的票價(jià)計(jì)算的業(yè)務(wù)規(guī)則中包括5個(gè)規(guī)則文件。其中，Person Discount Rules.drl，Product Discount Rules。drl，Time Discount Rules.drl，Time Segment Discount Rules。drl4個(gè)規(guī)則文件中都是計(jì)算票價(jià)的各種規(guī)則，normal。drl文件是規(guī)則流的起點(diǎn)，如圖5所示。

圖5 基于Drools的浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算主流程圖

基于Drools的規(guī)則存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中有4個(gè)流程圖：PeakS.rf，Slack S.rf，Summer T.rf，Ticket Rule Flows.rf。在normal.drl文件中定義了規(guī)則流的起點(diǎn)是Ticket Rule Flows，即Ticket Rule Flows.rf是主規(guī)則流程圖，其余的3個(gè)是Ticket Rule Flows.rf的子流程.基于Drools的規(guī)則文件代碼如下所示。

其中，salience 100表示優(yōu)先級(jí)是100，即最高優(yōu)先級(jí)。

3 系統(tǒng)對(duì)比

為了比較基于兩種規(guī)則引擎工具開發(fā)的訂票系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，我們利用LoadRunner工具，模擬大量用戶并發(fā)訪問系統(tǒng)，分別對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)做性能測(cè)試［11］。我們的實(shí)驗(yàn)環(huán)境是Intel雙核2.26 GHz，內(nèi)存2G，硬盤速度7200轉(zhuǎn)/秒。測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)性能測(cè)試對(duì)比圖

圖6中，位于上方的曲線是基于Drools的鐵路浮動(dòng)票價(jià)計(jì)價(jià)系統(tǒng)的性能測(cè)試圖，下方的曲線是基于ILog JRules的浮動(dòng)票價(jià)計(jì)算系統(tǒng)的性能測(cè)試圖，橫坐標(biāo)是并發(fā)用戶數(shù)，縱坐標(biāo)是平均響應(yīng)時(shí)間。從圖6中，可以得出如下的分析結(jié)論：

1）在我們的測(cè)試環(huán)境下，基于ILog JRules的票價(jià)系統(tǒng)最多承受400人并發(fā)時(shí)，Tomcat服務(wù)器無法正常運(yùn)行?；贒rools的票價(jià)系統(tǒng)最多承受360用戶同時(shí)并發(fā)查票時(shí)，Tomcat服務(wù)器無法正常運(yùn)行。說明ILog JRules和Drools本身能承受的并發(fā)壓力高于400和360，系統(tǒng)壓力測(cè)試的瓶頸在于Web服務(wù)器。如果想測(cè)試規(guī)則引擎工具本身的抗壓性能，可以利用負(fù)載均衡等技術(shù)，先提高Web服務(wù)器的性能，再進(jìn)行規(guī)則引擎工具的測(cè)試。

2）基于Drools的系統(tǒng)隨著并發(fā)用戶的增加，系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間逐漸增加，這滿足的性能測(cè)試的一般情況，基于ILog的票價(jià)系統(tǒng)，隨著并發(fā)訪問用戶的增加，響應(yīng)時(shí)間的大致趨勢(shì)也是逐漸增加的，但是在200用戶和350用戶并發(fā)時(shí)，響應(yīng)時(shí)間稍微跳轉(zhuǎn)，時(shí)間變短，說明基于Drools開發(fā)的系統(tǒng)稍微穩(wěn)定。

為了公平測(cè)試對(duì)比兩個(gè)系統(tǒng)，兩系統(tǒng)使用的Web服務(wù)器都是Tomcat，并且分配的內(nèi)存和線程數(shù)一致。在圖6上可以明顯看出基于ILog JRules的票價(jià)系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間比基于Drools的票價(jià)系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間短，速度快。另外在使用過程中，我們也發(fā)現(xiàn)了ILog JRules提供了比較友好的用戶界面，同時(shí)支持中文的規(guī)則文件，以及提供了實(shí)時(shí)的規(guī)則加載和回滾等功能。在這些方面，Drools做的就相對(duì)比較弱。

通過比較，我們認(rèn)為在實(shí)際的系統(tǒng)中，可以結(jié)合這兩者的優(yōu)勢(shì)來設(shè)計(jì)系統(tǒng)。對(duì)票價(jià)系統(tǒng)中的規(guī)則進(jìn)行分級(jí)，將需要實(shí)時(shí)性要求高，更改非常頻繁的那些規(guī)則，可以由ILog JRules來管理，以利用其良好的用戶接口和更高的性能；其他的一些規(guī)則，則可以用Drools來進(jìn)行管理，從而降低系統(tǒng)開發(fā)和運(yùn)行維護(hù)的成本。

4 總結(jié)和下一步工作

本文主要闡述了基于規(guī)則引擎的鐵路客運(yùn)專線浮動(dòng)票價(jià)原型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和測(cè)試，主要以規(guī)則引擎技術(shù)為核心，研究其在鐵路票價(jià)服務(wù)中的作用和使用方法，并通過LoadRunner對(duì)基于兩種工具開發(fā)的浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)原型進(jìn)行性能了測(cè)試，比較兩個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，給出實(shí)施的建議。

通過對(duì)基于規(guī)則引擎的鐵路浮動(dòng)票價(jià)系統(tǒng)的研究，我們對(duì)規(guī)則引擎和鐵路訂票的業(yè)務(wù)有了比較深入的理解。同時(shí)我們也認(rèn)識(shí)到使用不同規(guī)則引擎工具開發(fā)的時(shí)候，存在的一些問題，下一步的工作將在已有的體系架構(gòu)和原型系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，著重于性能的提高和規(guī)則引擎工具本身的優(yōu)化，來支持大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)訂票引擎的研究和開發(fā)并且找到適合票務(wù)規(guī)則的匹配算法，提高效率。

致謝：浮動(dòng)票價(jià)需求分析是在易程公司工作人員的指導(dǎo)下完成的，在系統(tǒng)的開發(fā)過程中IBM公司提供了部分實(shí)驗(yàn)開發(fā)環(huán)境，在遇到技術(shù)問題時(shí)，也有相關(guān)人員解答，在此對(duì)這兩個(gè)公司表示感謝。同時(shí)，感謝鐵道部-清華大學(xué)科研計(jì)劃“客運(yùn)專線客戶服務(wù)應(yīng)用模式及關(guān)鍵技術(shù)的研究”的支持，和863目標(biāo)導(dǎo)向項(xiàng)目“支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用的跨域共享與服務(wù)支撐平臺(tái)研發(fā)”的支持。

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〔編輯 李?！?/p>

Floating Price System for Railway Passenger Dedicated Lines based on Rule Engine

ZHANG Yong1，ZHANG Jian2，ZHAO Jie3，XING Chun-xiao1
（1.Research Institute of Information Technology，Tsinghua University，Beijing，100084；2.School of Electronics Engineering and Computer Science，Peking University，100871；3.School of Software and Microelctronics，Peking University，Beijing，102600；）

With the fast increase of application requirements，it is an urgent demand for the ticket system of China Railway Passenger Dedicated Lines（CRPDL）to cope with the complex business logics flexibly，rapidly and efficiently.This paper investigates how to apply the rule engine technology on CRPDL applications，that is，to use rule engine technology to extract the floating price calculation strategies from the applications，then transfer these strategies to standard business rules in the rule base，and integrate them to the ticket price calculation system，and finally build a flexible floating price calculation system.Based on two rule engines，we developed the prototype systems and compared the performances.The comparison between the two approaches is analyzed to provide suggestion to implement the CRPDL ticket system.

rule engine；business rule；railway ticket system；floating price calculation

TP399

A

1674-0874（2011）01-0025-05

2010-10-25

鐵道部基金資助項(xiàng)目［J2008X009］；科技部863目標(biāo)導(dǎo)向資助項(xiàng)目［2009AA01Z143］

張勇（1973-），男，河南商丘人，博士，副研究員，研究方向：數(shù)據(jù)庫。