一次偶然的机会，让我拿出RulesEngine去完成一个业务，对于业务来说主要是完成一个可伸缩性（不确定的类型，以及不确定的条件，条件的变动可能是持续增加修改的）的业务判断。比如说完成一个成就系统，管理员可创建，对于成就来说有一次性解锁、日常、周常式，还有随时重置，每次达成都触发的，面对着成就任务的增加，那对于程序员来说，如果每次都去增加修改这些成就任务简直是太头疼了。好了，对此大家应该有一个简单的了解了，那跟着笔者往下走，我们看看如何在.NET中使用非常少的代码去完成一个简单的动态逻辑处理。

RulesEngine 概述

RulesEngine是Microsoft推出的一个规则引擎项目，用于系统中抽象出的业务逻辑/规则/策略。在我们开发的过程中，避免不了的是跟这种反反复复的业务逻辑进行处理，而对于这种动态的规则来说的话，它是比较优雅的一种方式，使用我们减少了对我们代码或者说项目的修改。

如何使用

目前我们可以通过nuget的形式进行引入该库，如下所示：

dotnet add package RulesEngine 

对于规则的配置来说，大家可以直接通过类型化参数，笔者主要是为了大家可以清晰的明白，所以用JSON化配置来做演示。

//反序列化Json格式规则字符串
var workflowRules = JsonConvert.DeserializeObject<List<WorkflowRules>>(rulesStr);
 var rulesEngine = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray());

 //定义规则
            var rulesStr = @"[{
                    ""WorkflowName"": ""UserInputWorkflow"",
                    ""Rules"": [
                      {
                        ""RuleName"": ""CheckAge"",
                        ""ErrorMessage"": ""年龄必须大于18岁."",
                        ""ErrorType"": ""Error"",
                        ""RuleExpressionType"": ""LambdaExpression"",
                        ""Expression"": ""Age > 18""
                      },
                       {
                        ""RuleName"": ""CheckIDNoIsEmpty"",
                        ""ErrorMessage"": ""身份证号不可以为空."",
                         ""ErrorType"": ""Error"",
                        ""RuleExpressionType"": ""LambdaExpression"",
                        ""Expression"": ""IdNo != null""
                      }
                    ]
                  }] ";

如上所示我们定义了规则信息，对于该信息，对于规则信息笔者默认存储的还是JSON数据，当然大家可以进行存储如下内容，将如下数据结构拆分存储到数据库中。

我们来看一下该代码产生的结果，对于该内容笔者创建了一个类，如下所示：

   public class UserInput
        {
            public string IdNo { get; set; }
            public int Age { get; set; }
        }

static async Task Main(string[] args)
        {
            var userInput = new UserInput
            {
                IdNo = null,
                Age = 18
            };

            //反序列化Json格式规则字符串
            var workflowRules = JsonConvert.DeserializeObject<List<WorkflowRules>>(rulesStr);
            
            var rulesEngine = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray());

            List<RuleResultTree> resultList = await rulesEngine.ExecuteAllRulesAsync("UserInputWorkflow", userInput);
            foreach (var item in resultList)
            {               
                 Console.WriteLine("验证成功：{0}，消息：{1}",item.IsSuccess,item.ExceptionMessage);
            }

            Console.ReadLine();

        }

输出结果如下所示：

验证成功：False，消息：年龄必须大于18岁.
验证成功：False，消息：身份证号不可以为空.

返回结构resultList如下所示：

 { "Rule":{ "RuleName":"CheckNestedSimpleProp","Properties":null,"Operator":null,"ErrorMessage":"年龄必须大于18岁.",
                "ErrorType":"Error","RuleExpressionType":"LambdaExpression","WorkflowRulesToInject":null,"Rules":null,"LocalParams":null,"Expression":"Age > 18","Actions":null,"SuccessEvent":null},"IsSuccess":false,"ChildResults":null,"Inputs":{ "input1":{ "IdNo":null,"Age":18} },
                "ActionResult":{ "Output":null,"Exception":null},"ExceptionMessage":"年龄必须大于18岁.","RuleEvaluatedParams":[]}

表达树内使用扩展方法

上面相信大家对于规则引擎的使用，有了一个简单的了解，下面我们再来一个进阶版内容。

比如我觉得通过输入的年龄不准确，我想通过身份证号去计算年龄，那么我该如何操作，正常的情况下，我们会通过扩展方法，然后将身份证号参数进行传递给处理程序，处理程序计算完成后，会返回给我们年龄，而在这个里面我们该如何操作呢？我们往下看。

通过ReSettings进行增加自定义类型，将扩展方法，因为它们所能使用的方法仅限于[System namespace]，所以我们需要将自定义类进行添加到设置中。

   private static readonly ReSettings reSettings = new ReSettings
        {
            CustomTypes = new[] { typeof(IdCardUtil) }
        };
        

修改如下内容：

 var rulesEngine = new RulesEngine.RulesEngine(workflowRules.ToArray(), null, reSettings: reSettings);

var rulesStr = @"[{
                    ""WorkflowName"": ""UserInputWorkflow"",
                    ""Rules"": [
                      {
                        ""RuleName"": ""CheckNestedSimpleProp"",
                        ""ErrorMessage"": ""年龄必须小于18岁."",
                        ""ErrorType"": ""Error"",
                        ""RuleExpressionType"": ""LambdaExpression"",
                        ""Expression"": ""IdNo.GetAgeByIdCard() < 18""
                      },
                       {
                        ""RuleName"": ""CheckNestedSimpleProp1"",
                        ""ErrorMessage"": ""身份证号不可以为空."",
                         ""ErrorType"": ""Error"",
                        ""RuleExpressionType"": ""LambdaExpression"",
                        ""Expression"": ""IdNo != null""
                      }
                    ]
                  }] ";

输出结果如下所示：

验证成功：False，消息：年龄必须小于18岁.
验证成功：True，消息：

多对象组合条件

下面我们修改了一下之前的规则内容，同时又增加了一个类ListItem，我们将内容赋值之后，进行创建一个匿名类型，里面两个属性，user和items，最后通过我们的多条件组合进行逻辑判断。

            var rulesStr = @"[{
                    ""WorkflowName"": ""UserInputWorkflow"",
                    ""Rules"": [
                      {
                        ""RuleName"": ""CheckNestedSimpleProp"",
                        ""ErrorMessage"": ""Value值不是second."",
                        ""ErrorType"": ""Error"",
                        ""RuleExpressionType"": ""LambdaExpression"",
                        ""Expression"": ""user.UserId==1 && items[0].Value==second""
                      }
                    ]
                  }] ";


            var userInput = new UserInput
            {
                UserId = 1,
                IdNo = "11010519491230002X",
                Age = 18
            };
            var input = new
            {
                user = userInput,
                items = new List<ListItem>()
                {
                    new ListItem{ Id=1,Value="first"},
                    new ListItem{ Id=2,Value="second"}
                }
            };

输出结果如下所示：

验证成功：False，消息：Value值不是second.

如何实现的？

对于这个，我们该根据现象去看原理，对于内部的动态树其实是使用了System.Linq.Dynamic.Core,RulesEngine是建立在该库之上，进行抽象出来的，为我们提供了一个规则引擎，那我们来试一下System.Linq.Dynamic.Core。

我们先查询集合数据，编辑一个条件字符串，如下所示：

var items = input.items.AsQueryable().Where("Id == 1").ToList();


foreach (var item in items)
{
    Console.WriteLine(#34;Id：{item.Id},Value: {item.Value}");
}

输出结果：

Id：1,Value: first

那我们再看看如果是通过表达树，我们是如何进行实现的，如下所示：

            Expression<Func<ListItem, bool>> predicate = x => x.Id == 1;
            //输入条件如下
            var inputItem = new ListItem
            {
                Id = 1,
                Value = "second"
            };

            if (inputItem.Id !=null)
            {
                predicate = predicate.And(x=>x.Id==inputItem.Id);
            }

            if (inputItem.Id != null)
            {
                predicate = predicate.And(x => x.Value == inputItem.Value);
            }
            
    public static class PredicateBuilder
    {
        public static Expression<Func<T, bool>> And<T>(this Expression<Func<T, bool>> expr1,
                                                            Expression<Func<T, bool>> expr2)
        {
            var invokedExpr = Expression.Invoke(expr2, expr1.Parameters.Cast<Expression>());
            return Expression.Lambda<Func<T, bool>>
                  (Expression.And(expr1.Body, invokedExpr), expr1.Parameters);
        }
    }

正常来说是如上这种的，我们进行条件的拼接，相信大家可以通过这种的一个条件进行一个思考，确定什么样的适合自己。

如果使用动态查询形式如下所示：

var items = input.items.AsQueryable().Where("Id ==@0  && Value==@1",inputItem.Id,inputItem.Value).ToList();

成功失败事件

因为对于逻辑验证来说，我们既然要这样做，肯定需要知道到底成功了还是失败了。而这个我们不仅可以通过对象的IsSuccess还可以通过两个事件进行得到逻辑验证的失败与成功，如下所示：

            var discountOffered = "";

            resultList.OnSuccess((eventName) =>
            {
                discountOffered = #34;成功事件:{eventName}.";
            });


            resultList.OnFail(() =>
            {
                discountOffered = "失败事件.";
            });

总结

有兴趣的话可以看一下System.Linq.Dynamic.Core，因为关于动态表达树解析还是使用的这个项目去做的。另外项目地址在RulesEngine

原文地址：https://www.cnblogs.com/yyfh/p/14720182.html