在企业系统中，业务逻辑往往不是一成不变的。 今天是“满100减10”，明天可能要改成“满200减20”； 昨天风控规则是“连续3次登录失败锁账号”，明天可能要调成“5次”。 如果每次改动都要工程师去改代码、发版本、回归测试，系统的灵活性就会被严重限制。

这时候，“规则模板引擎（Rule Template Engine）”就登场了。

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一、它解决的核心问题

规则模板引擎的目标很简单—— 让业务规则从代码中独立出来，变成可配置、可热更新、可复用的模板。

换句话说，它让“写规则”这件事从“写代码”变成“写配置”。 运营、风控、策略人员可以直接通过控制台改规则，而开发工程师只需要维护执行逻辑。

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二、它长什么样

可以把它理解为一个“规则解释器”：

• 规则模板存放在数据库或配置中心
• 系统运行时读取模板，解析成可执行逻辑
• 注入运行时变量（例如用户信息、订单信息）
• 按模板定义的条件执行动作

一个电商满减的例子：

{
  "name": "VIP满减10元",
  "template": "if {{user.vip}} and {{order.amount}} > 100 then discount=10"
}

模板中的 {{user.vip}}、{{order.amount}} 都是运行时变量。 规则引擎会在执行时自动替换这些变量，判断是否满足条件。

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三、为什么叫“模板”

因为很多规则的结构是重复的。 例如“金额阈值判断”“用户等级判断”“时间区间判断”等逻辑本质相同，只是参数不同。 模板化能让规则复用，简化配置。

模板名称	模板结构
金额阈值	if {{order.amount}} > {{threshold}} then {{action}}
用户等级	if {{user.level}} in {{allowed_levels}} then {{action}}
时间区间	if {{now}} between {{start}} and {{end}} then {{action}}

不同业务方只需填参数，而不用自己再写规则逻辑。

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四、它是怎么工作的

一个完整的规则模板引擎通常包含以下模块：

1. 规则模板管理器：存储和版本管理所有规则模板
2. 规则解析器（Parser）：把模板内容解析成可执行的结构
3. 规则执行器（Executor）：根据输入数据执行模板逻辑
4. 变量上下文（Context）：把外部数据注入规则执行环境
5. 日志与监控：记录命中情况、执行耗时、异常信息

工作流程如下：

业务请求
   ↓
模板引擎读取规则
   ↓
变量注入（user、order、env）
   ↓
解析规则条件
   ↓
执行动作（命中/不命中）
   ↓
输出结果 + 日志记录

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五、它能用在哪些场景

场景	示例
营销活动	满减、折扣、积分规则
风控系统	登录次数限制、风险标识判断
自动化运维	指标超限报警、自动拉伸或恢复
推荐/匹配	根据画像选择推荐内容
审批流	按条件自动分配审批节点

几乎所有“if...then...”类型的业务逻辑都可以抽象成规则引擎。

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六、和传统硬编码的区别

对比项	硬编码逻辑	规则模板引擎
改动方式	改代码+上线	改配置即可
版本更新	发布一次系统	热更新可生效
灵活性	低	高
可视化	无	可视化编辑
成本	开发参与多	策略人员可独立操作

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七、实现方式与选型建议

常见技术路线：

类型	特点	示例
表达式引擎	简洁轻量、可嵌入	Aviator、QLExpress
决策表型	规则以表格形式配置	Drools、Easy Rules
模板文本型	基于模板语法解析执行	Velocity/Freemarker 自研
DSL定义型	自定义领域规则语言	自研 DSL 引擎

如果业务变化频繁、非技术人员需要参与配置，推荐“模板+变量+表达式”的混合方案： 既直观，又能快速上线。

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八、总结

规则模板引擎 = 规则可配置 + 模板可复用 + 执行可自动化

它让企业能做到：

• 策略快速上线，不依赖发版
• 规则复用，统一管理
• 逻辑透明，业务与技术职责清晰

简单来说，它是“让代码听得懂人话”的中间层。 开发维护引擎，业务配置模板，最终让系统既灵活又安全。

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如果你在做电商、风控、营销或自动化平台，不妨从一个最简单的规则模板引擎开始，让“改规则”从今天起不再是开发的负担。