1. 概述

Rete 算法是卡内基梅隆大学的 Charles L.Forgy 博士在 1974 年发表的论文中所阐述的算法。 该算法提供了专家系统的一个高效实现。

Rete 在拉丁语中译为”net”（即网络）。Rete 是一种进行大量模式集合和大量对象集合间比较的高效方法，通过网络筛选的方法找出所有匹配各个模式的对象和规则。

其核心思想是用分离的匹配项构造匹配网络，同时缓存中间结果。以空间换时间。规则编译（rule compilation）和运行时执行（runtime execution）。

2. 规则编译（rule compilation）

规则编译是指根据规则集生成高效推理网络的过程

2.1. 相关概移动大流量卡念：

Fact（事实）:对象之间及对象属性之间的关系Rule（规则）:是由条件和结论构成的推理语句，一般表示为if…Then。一个规则的if部分称为LHS（left-hand-side），then部分称为RHS（right hand side）。Module（模式）：就是指IF语句的条件。这里IF条件可能是有几个更小的条件组成的大条件。模式就是指的不能在继续分割下去的最小的原子条件。

2.2. RETE网络节点类型

RETE网络示意图

image.png

Root Node：所有对象进入网络的入口，在一个网络中只有一个根节点。借用Rete算法经典的示例：1-input node：可分为ObjectTyp移动大流量卡eNode, AlphaNode, LeftInputAdapterNode等。

Object Type Node：事实从根节点进入Rete网络后，会立即进入Object Type Node节点。Object Type Node提供了按对象类型过滤对象的能力，通过此类节点可使规则引擎不做额外的工作。Cheese类型的事实进入网络后，只需经过类型为Cheese的Object Type Node之后的节点。如下图

RootNode.png

Alpha Node：Alpha 节点是规则的条件部分的一个模式。通常用于评估字面的条件。如下图，两个Alpha Node 分别评估了Cheese事实的name和st移动大流量卡rength属性。

image.png

Left Input Adapter Node：作用是输入一个对象，传播为一个单对象列表（元组）。这块有疑问。后续会考究。

2-input node（Beta Node）: 拥有两个输入的节点。Beta Node 节点用于比较两个对象。两个对象可能是相同或不同的类型。Beta Node主要包含Join Node 和 Not Node两种类型。

Join Node：用作连接（join）操作的节点，相当于数据库的表连接操作。

NotNode：根据右边输入对左边输入的对象数组进行过滤，两个 NotNode 可以完成‘ exists ’检查。Terminal Node：到移动大流量卡达一个终端节点，表示单条规则匹配了所有的条件，网络中有多个终端节点。当单条规则中有or时，也会产生多个终端节点。

完整的示例：

规则文件

rule1

when

Cheese($cheddar : name == “cheddar” )

$person : Person( favouriteCheese == $cheddar )

then

System.out.println($person.getName() + ” likes cheddar” );

end

rule2

when

Cheese( $cheddar : name == “cheddar” )

$person : Person( favouriteCh移动大流量卡eese != $cheddar )

then

System.out.println($person.getName() + ” does not like cheddar” );

end

Rete网络：

image.png

从图上可以看到，编译后的RETE网络中，AlphaNode是共享的，而BetaNode不是共享的。两条规则的BetaNode的不同。然后这两条规则有各自的Terminal Node。

2.3. 创建Rete网络

RETE算法通过构建一个网络进行匹配，具体过程如下：

创建root节点（根节点），推理网络的入口。拿到规则1，从规则1中取出模式1（模式就是最小的原子条件）。a) 检查模式1中的参移动大流量卡数类型，如果是新类型，添加一个类型节点。b) 检查模式1对应的Alpha节点是否存在，如果存在记录下节点的位置；如果没有，将模式1作为一个Alpha节点加入到网络中。同时根据Alpha节点建立Alpah内存表。c) 重复b，直到处理完所有模式。d) 组合Beta节点：Beta(2)左输入节点为Alpha(1)，右输入节点为Alpha(2)；Beta(i)左输入节点是Beta(i-1),右输入节点为Alpha(i)，并将两个父节点的内存表内联成为自己的内存表e) 重复d，直到所有Beta节点处理完毕f) 将动作Then部分封装成最后节点做为Beta（n）

重复2，直到所有规则处理完毕

3. 运行时执移动大流量卡行（runtime execution）

推理引擎在进行模式匹配时，先对事实进行断言，为每一个事实建立WME(Working Memory Element)，然后将WME从RETE鉴别网络的根结点开始匹配，因为WME传递到的结点类型不同采取的算法也不同，所以需要对alpha结点和beta结点处理WME的不同情况而分开讨论。

1)如果WME的类型和根节点的后继结点TypeNode(alpha结点的一种)所指定的类型相同，则会将该事实保存在该TypeNode结点对应的alpha存储区中，该WME被传到后继结点继续匹配，否则会放弃该WME的后续匹配； 2)如果WME被传递到alpha结点，则会检测WME是移动大流量卡否和该结点对应的模式相匹配，若匹配，则会将该事实保存在该alpha结点对应的存储区中，该WME被传递到后继结点继续匹配，否则会放弃该WME的后续匹配： 3)如果WME被传递到beta结点的右端，则会加入到该beta结点的right存储区，并和left存储区中的Token进行匹配(匹配动作根据beta结点的类型进行，例如：join，projection，selection)，匹配成功，则会将该WME加入到Token中，然后将Token传递到下一个结点，否则会放弃该WME的后续匹配： 4)如果Token被传递到beta结点的左端，则会加入到该beta结点的left存储区，并和right存储区中的WME移动大流量卡进行匹配(匹配动作根据beta结点的类型进行，例如：join，projection，selection)，匹配成功，则该Token会封装匹配到的WME形成新的Token，传递到下一个结点，否则会放弃该Token的后续匹配； 5)如果WME被传递到beta结点的左端，将WME封装成仅有一个WME元素的WME列表做为Token，然后按照 4) 所示的方法进行匹配： 6)如果Token传递到终结点，则和该根结点对应的规则被激活，建立相应的Activation，并存储到Agenda当中，等待激发。 7)如果WME被传递到终结点，将WME封装成仅有一个WME元素的WME列表做为Token，然后按照 6) 所示的方法进移动大流量卡行匹配；

4. 一些实践

由于从事运输行业，故以业内的典型场景作为实践示例。

例如：我们需要将提供“机票+酒店”、“机票+酒店+贵宾休息室”两种类型的产品给旅客。

机票、酒店、贵宾休息室需要满足一些基本的限制条件。并且：

“机票+酒店”产品要保障：酒店位于目的地且到达当天可以入住。

“机票+酒店+贵宾休息室”产品要保障：酒店位于目的地且到达当天可以入住。贵宾休息室位于出发城市。

下图展示了打包规则所构成的RETE网络。

机加酒，机加酒加贵宾休息室.png

基于Drools实现相关规则：

数据模型package com.myspace.packagedproduct; public class Location implem移动大流量卡ents java.io.Serializable { static final long serialVersionUID = 1L; @org.kie.api.definition.type.Label(value = “\u56FD\u5BB6”) private java.lang.String country; @org.kie.api.definition.type.Label(value = “\u7701\u4EFD”) private java.lang.String province; @org.kie.api.definition.type.Label(value = “\u57CE\u5E02”) pri移动大流量卡vate java.lang.String city; …Getter、Setter方法… } public class Segment implements java.io.Serializable { static final long serialVersionUID = 1L; @org.kie.api.definition.type.Label(“产品编码”) private java.lang.String proCode; @org.kie.api.definition.type.Label(“产品名称”) private java.lang.String proName; @org.kie.移动大流量卡api.definition.type.Label(“出发城市”) private java.lang.String startCity; @org.kie.api.definition.type.Label(“到达城市”) private java.lang.String arriveCity; @org.kie.api.definition.type.Label(“舱位”) private java.lang.String cabin; @org.kie.api.definition.type.Label(“航班日期”) privatejava.util.Date flightDate; …Get移动大流量卡ter、Setter方法… }public class Hotel implements java.io.Serializable { static final long serialVersionUID = 1L; @org.kie.api.definition.type.Label(“产品编码”) private java.lang.String proCode; @org.kie.api.definition.type.Label(“产品名称”) private java.lang.String proName; @org.kie.api.definition.type.Label(“房型”) privatej移动大流量卡ava.lang.String roomType;@org.kie.api.definition.type.Label(“入住日期”) private java.util.Date checkInDate; @org.kie.api.definition.type.Label(“位置”) private com.myspace.packagedproduct.Location location; @org.kie.api.definition.type.Label(value = “\u662F\u5426\u53EF\u6253\u5305\u9500\u552E”) privatejava.lang.Bo移动大流量卡olean ifCanPackageSale; …Getter、Setter方法… }public class ReservedLounge implements java.io.Serializable { static final long serialVersionUID = 1L; @org.kie.api.definition.type.Label(“产品编码”) private java.lang.String proCode; @org.kie.api.definition.type.Label(“产品名称”) private java.lang.String proName; @org.移动大流量卡kie.api.definition.type.Label(“位置”) private com.myspace.packagedproduct.Location location; @org.kie.api.definition.type.Label(“是否自营”) private boolean selfSupport; …Getter、Setter方法… } public class PackagedProduct implements java.io.Serializable { static final long serialVersionUID = 1L; @org.kie.api.defini移动大流量卡tion.type.Label(value =“\u6210\u5458\u4EA7\u54C1ID\u5217\u8868”) private java.util.List<java.lang.String> itemProductCodes; …Getter、Setter方法… } 规则 import java.util.Date; import java.text.SimpleDateFormat; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; import com.alibaba.fastjson.JSON; import移动大流量卡 com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.myspace.packagedproduct.*; import com.myspace.packagedproduct.PackagedProduct import java.util.ArrayList; global java.util.Date now; global java.text.SimpleDateFormat dateFormat; rule “segment_hotel” when seg : Se移动大流量卡gment( startCity in ( “XMN”, “PEK”, “FOC”, “HGH”, “TSN”, “JJN” ) , cabin == “Y” ) hotel : Hotel( ifCanPackageSale == true , location != null , location.city == seg.arriveCity ) then System.out.println(“【机+酒产品】”+seg.getProCode()+” + “+hotel.getProCode()); end rule “segment_hotel_lounge” dialect “java移动大流量卡“ when seg : Segment( startCity in ( “XMN”, “PEK”, “FOC”, “HGH”, “TSN”, “JJN” ) , cabin == “Y” ) hotel : Hotel( ifCanPackageSale == true , location != null , location.city == seg.arriveCity ) lounge:ReservedLounge(selfSupport==true,location.city == seg.startCity) then System.out.println(“【机+酒+休息室产品】”移动大流量卡+seg.getProCode()+” + “+hotel.getProCode()+” + “+lounge.getProCode()); end 规则调用语句 @Test public void testPackagedProduct() throws ParseException { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(“yyyy-MM-dd”); Date date1 = sdf.parse(“2018-09-30”); Date date2 = sdf.parse(“2018-09-31”); KieS移动大流量卡ession kieSession =this.getKieSessionBySessionName(“mapAndList-rules”); Segment seg = new Segment(); seg.setArriveCity(“PEK”); seg.setStartCity(“XMN”); seg.setFlightDate(date1); seg.setCabin(“Y”); seg.setProCode(“seg1”); Segment seg2 = new Segment(); seg2.setArriveCity(“P移动大流量卡EK”); seg2.setStartCity(“XMN”); seg2.setFlightDate(date1); seg2.setCabin(“T”); seg2.setProCode(“seg2”); Segment seg3 = new Segment(); seg3.setArriveCity(“XMN”); seg3.setStartCity(“TSN”); seg3.setFlightDate(date1); seg3.setCabin(“Y”); seg3.setProCode(“seg3”); 移动大流量卡 Hotel hotel =new Hotel(); hotel.setCheckInDate(date1); hotel.setIfCanPackageSale(true); hotel.setLocation(new Location(“”, “”, “XMN”)); hotel.setProCode(“hotel1”); Hotel hotel2 = new Hotel(); hotel2.setCheckInDate(date2); hotel2.setIfCanPackageSale(true); hotel2.setLocatio移动大流量卡n(new Location(“”, “”, “XMN”)); hotel2.setProCode(“hotel2”); Hotel hotel3 = new Hotel(); hotel3.setCheckInDate(date1); hotel3.setIfCanPackageSale(true); hotel3.setLocation(new Location(“”, “”, “NRT”)); hotel3.setProCode(“hotel3”); Hotel hotel4 = newHotel(); hotel4.setCheckInDa移动大流量卡te(date1); hotel4.setIfCanPackageSale(true); hotel4.setLocation(new Location(“”, “”, “PEK”)); hotel4.setProCode(“hotel4”); ReservedLounge lounge = new ReservedLounge(); lounge.setLocation(new Location(“”, “”, “XMN”)); lounge.setSelfSupport(true); lounge.setProCode(“lounge1”); 移动大流量卡 ReservedLounge lounge2 =new ReservedLounge(); lounge2.setLocation(new Location(“”, “”, “PEK”)); lounge2.setSelfSupport(true); lounge2.setProCode(“lounge2”); ReservedLounge lounge3 = new ReservedLounge(); lounge3.setLocation(new Location(“”, “”, “XMN”)); lounge3.setSelfSupport(false)移动大流量卡; lounge3.setProCode(“lounge3”); kieSession.insert(seg); kieSession.insert(seg2); kieSession.insert(seg3); kieSession.insert(hotel); kieSession.insert(hotel2); kieSession.insert(hotel3); kieSession.insert(hotel4); kieSession.insert(lounge); kieSession.insert(l移动大流量卡ounge2); kieSession.insert(lounge3); kieSession.fireAllRules(); kieSession.dispose(); } 执行结果

【机+酒产品】seg1 + hotel4

【机+酒产品】seg3 + hotel1

【机+酒产品】seg3 + hotel2

【机+酒+休息室产品】seg1 + hotel4 + lounge1

5. 为何RETE算法效率高

5.1. RETE算法优于普通代码逻辑

借用上面的示例， 如：Segment，Hotel，ReservedLounge类型的产品分别有10个。按照一般的程序处理逻移动大流量卡辑，我们要写三个For循环去处理三类产品的打包操作，计算次数为三类产品数目的笛卡尔积级别的，即：10*10*10 =1000。

而RETE算法采用空间换时间的策略，将中间的计算结果缓存下来（Alpha Memory，Beta Memory）。计算次数为10+10+10（Alpha节点计算次数）加上2次join/projection操作（Beta节点计算次数）。基于内存中的数据做join/projection/selection操作效率很高。

5.2. Rete算法优于传统的模式匹配算法。

a． Rete 算法是一种启发式算法，不同规则之间往往含有相同的模式，因此在 beta-network 中可以共移动大流量卡享 BetaMemory 和 betanode。如果某个 betanode 被 N 条规则共享，则算法在此节点上效率会提高 N 倍。

b. Rete 算法由于采用 AlphaMemory 和 BetaMemory 来存储事实，当事实集合变化不大时，保存在 alpha 和 beta 节点中的状态不需要太多变化，避免了大量的重复计算，提高了匹配效率。

c. 从 Rete 网络可以看出，Rete 匹配速度与规则数目无直接关系，这是因为事实只有满足本节点才会继续向下沿网络传递。

6.RETE算法的缺点

RETE算法使用了存储区存储已计算的中间结果，以空间换取时间，从而加快系统的速度。然而存储区根据规则的条件于移动大流量卡事实的数目成指数级增长，极端情况下会耗尽系统资源。

7. RETE算法的衍生

KIE团队改良了原生的Rete算法：ReteOO …

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