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规则联动引擎GoRules初探

news 来源：原创 2025/5/19 5:56:26

背景说明

嵌入式设备随着物联网在生活和生产中不断渗透而渐渐多起来，数据的采集、处理、分析在设备侧的自定义配置越来越重要。一个可通过图形化配置的数据处理过程，对于加速嵌入式设备的功能开发愈发重要。作为一个嵌入式软件从业者，笔者一直在寻找合适的、低代码的规则联动软件。之后发现了GoRules开源项目，上周日经过尝试，编译通过了官方文档中的示例，借此机会对这一规则引擎做简要的说明。

图形化绘制决策表

GoRules的规则文件由编辑器绘制成，保存后可下载JSON格式的规则文件。注意到，该在线编辑器由nodejs编写，有需要的也可以部署到本地。GoRules开源项目提供了规则表的在线编辑器：https://editor.gorules.io/。可以通过上传此处的一个table.json文件，查看官方引擎代码提供的一个规则：

规则编辑界面
之后可点击Hello下面的Edit Table，我们对默认的决策表进行简单的修改，修改后结果如下：

修改决策表
如上，当input大于10时，会输出input + (input / 2)的值。其他情况默认输出0。之后依次点击保存、下载图标，即可得到新的规则文件table.json。

运行GoRules的规则文件

GoRules的官方文档给出了一个基于Rust的演示示例，但笔者花了一个多月的时间才找到与示例对应的jdm_graph.json（即上面提到的table.json规则文件）:

use serde_json::json;
use zen_engine::DecisionEngine;
use zen_engine::model::DecisionContent;async fn evaluate() {let decision_content: DecisionContent = serde_json::from_str(include_str!("jdm_graph.json")).unwrap();let engine = DecisionEngine::default();let decision = engine.create_decision(decision_content.into());let result = decision.evaluate(&json!({ "input": 12 })).await;
}

对上面的演示代码进行必要的修改才能运行：

use serde_json::json;
use zen_engine::DecisionEngine;
use zen_engine::model::DecisionContent;#[tokio::main]
async fn main() {let decision_content: DecisionContent = serde_json::from_str(include_str!("table.json")).unwrap();let engine = DecisionEngine::default();let decision = engine.create_decision(decision_content.into());let result = decision.evaluate((&json!({ "input": 3 })).into()).await;println!("Evaluation result: {:?}", result);let result = decision.evaluate((&json!({ "input": 12 })).into()).await;println!("Evaluation result: {:?}", result);
}

可以看到，为了验证上面table.json中的规则，这里给了input两个值。编译后运行结果如下：

Evaluation result: Ok(DecisionGraphResponse { performance: "230.5µs", result: {"output":0}, trace: None })
Evaluation result: Ok(DecisionGraphResponse { performance: "40.6µs", result: {"output":18}, trace: None })

至此，可以确定自定义绘制的规则的运行结果符合预期了。

GoRules引擎说明

GoRules开源项目定义了一套可执行的表达式语言，称为Zen-Expression-Language。规则文件虽是JSON格式的，但在规则加载过程中会被“编译”为Zen表达式语言，以加速规则的执行效率。GoRules虽常用于服务器上面的数据处理，也可用在嵌入式Linux设备上。官方开源的引警实现分为两种，分别由Rust和Go语言实现。除此之外，还提供了nodejs、python的引擎接口（二者底层基于Rust引擎提供的动态库）。相对比与其他的低代码数据处理平台，GoRules的优势是执行高效，更适合嵌入式设备的使用。