企业站群系统,管理软件应用,网页设计一个多少工资,网站建设实训个人总结3000几个月前#xff0c;我们开始重新设计Drools最低级别的可执行模型 #xff0c;并使最终用户可以使用Java 8 API进行访问。 为了证明这种方法的灵活性#xff0c;我尝试将其与反应流集成在一起#xff0c;尤其是将该流用作Drools的数据源。 为了说明这是如何工作的#xf… 几个月前我们开始重新设计Drools最低级别的可执行模型 并使最终用户可以使用Java 8 API进行访问。 为了证明这种方法的灵活性我尝试将其与反应流集成在一起尤其是将该流用作Drools的数据源。 为了说明这是如何工作的我创建了一个简单的温度服务器该服务器提供RxJava Observable 每秒发射给定镇的温度并在5秒钟后终止。 还有第二种工厂方法该方法允许合并更多的这些Observable以使一个Observable可以同时发射一个以上城镇的温度。 public class TempServer {public static ObservableTempInfo getFeed(String town) {return Observable.create(subscriber -Observable.interval(1, TimeUnit.SECONDS).subscribe(i - {if (i 5) subscriber.onCompleted();try {subscriber.onNext(TempInfo.fetch(town));} catch (Exception e) {subscriber.onError(e);}}));}public static ObservableTempInfo getFeeds(String... towns) {return Observable.merge(Arrays.stream(towns).map(TempServer::getFeed).collect(toList()));}
} 其中TempInfo.fetch方法仅返回-20至50度之间的随机温度 public TempInfo(String town, int temp) {this.town town;this.temp temp;
}public static TempInfo fetch(String town) {return new TempInfo(town, random.nextInt(70) - 20);
} 使用前一篇文章中介绍的Java 8 DSL的改进版本我定义了以下2条规则 VariableTempInfo temp any( TempInfo.class );
VariablePerson person any( Person.class );Rule r1 rule(low temp).view(subscribe(temp, tempFeed),expr(temp, t - t.getTemp() 0),input(person, persons),expr(person, temp, (p, t) - p.getTown().equals(t.getTown()))).then(on(person, temp).execute((p, t) - System.out.println(p.getName() is freezing in p.getTown() - temp is t.getTemp())));Rule r2 rule(high temp).view(subscribe(temp, tempFeed),expr(temp, t - t.getTemp() 30),input(person, persons),expr(person, temp, (p, t) - p.getTown().equals(t.getTown()))).then(on(person, temp).execute((p, t) - System.out.println(p.getName() is sweating in p.getTown() - temp is t.getTemp()))); 在这里我使用2种不同的数据源一个被动的数据源可以将其视为事实的存储 DataStore persons storeOf(new Person(Mark, 37, London),new Person(Edson, 35, Toronto),new Person(Mario, 40, Milano)); 可以绑定到特定的Drools KieSession与 bindDataSource(ksession, persons, persons); 以及从上面实现的TempServer中获取的一个响应式 ObservableTempInfo tempFeed TempServer.getFeeds( Milano, London, Toronto ); 也可以以类似的方式绑定到相同的KieSession bindRxObservable( ksession, tempFeed, tempFeed ); 完成此操作后您可以触发这两个规则并获得如下输出 Mark is freezing in London - temp is -9
Edson is sweating in Toronto - temp is 42
Mario is sweating in Milano - temp is 42
Mario is sweating in Milano - temp is 49
Mark is freezing in London - temp is -17
Edson is sweating in Toronto - temp is 40
Edson is sweating in Toronto - temp is 47
Mario is freezing in Milano - temp is -14
Mark is freezing in London - temp is -8
Mark is freezing in London - temp is -17 可在此处找到运行此示例的完整测试用例。 翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2015/11/using-a-rective-stream-as-a-data-source-for-drools.html
