Drools之KieModule版本管理

Drools 作为一个优秀的开源规则引擎，它的功能无疑是非常强大的。与普通的规则硬编码相比，Drools 有着非常多的优点，比如：规则的动态更新、规则配置的可视化等。

规则动态更新的简单描述

使用或了解过 Drools 的小伙伴们应该知道它里面定义了很多的概念，其中有一个比较重要的就是 KieModule，而 Drools 的规则动态更新也就是基于对 KieModule 地动态加载。由于一般在现实的使用场景中，规则内容都会被打包成一个 Jar 文件，然后由 KieScanner 根据 Jar 的 GAV（groupId/artifactId/version）对其进行扫描加载，从而实现规则的动态更新。那么 Drools 是怎样根据 GAV 来控制规则的版本管理的呢？

KieModule 仓库

在 Drools 里面，规则包是强依赖于 Maven 的，规则管理的抽象模型也与其基本一致，与 Maven 的 jar 仓库类似，Drools 也有着自己的仓库对 KieModule 进行管理，当然，Drools 的仓库只是程序代码中一个概念。

Drools 的仓库非常简单，首先，我们来看一下仓库相关的类图：

这里写图片描述

类的层次结构非常简单，一个接口，一个实现类，就完成了整个对 KieModule 的管理，当然只限于 KieModule，不包含其里面的 KieBase、KieSession 之类的。

而对于 KieModule 的管理，所有的操作也只有三种：添加(addKieModule)、删除(removeKieModule)、获取(getKieModule)。而这三类操作却全部委派给 KieRepositoryImpl.KieModuleRepo 这个内部类来完成了，这个类将是我们学习的重点。

KieModuleRepo 的属性设置

KieModuleRepo 属性：用于定义 KieModule 缓存区的大小。

// GA 缓存的最大 Size 相关属性
public static final String CACHE_GA_MAX_PROPERTY = "kie.repository.project.cache.size";
static final int MAX_SIZE_GA_CACHE // made changeable for test purposes
        = Integer.parseInt(System.getProperty(CACHE_GA_MAX_PROPERTY, "100"));

// Version 缓存的最大 Size 相关属性
public static final String CACHE_VERSIONS_MAX_PROPERTY = "kie.repository.project.versions.cache.size";
static final int MAX_SIZE_GA_VERSIONS_CACHE // made changeable for test purposes
        = Integer.parseInt(System.getProperty(CACHE_VERSIONS_MAX_PROPERTY, "10"));

KieModule 缓存

KieModule 的缓存分为两类：

KieModule 缓存： 缓存分为两级，第一级：键为 GA(规则包的 groupId 及 artifactId)，值为 NavigableMap，也称为 GA 缓存。其中 NavigableMap 是同 GA 不同 Version 的一组 KieModule。
OldKieModule 缓存： 主要存储旧版本的 KieModule。键为 GAV，这里用一个实体类 ReleaseId 来表示。

// KieModules 缓存区，大小为 GA Size
final Map<String, NavigableMap<ComparableVersion, KieModule>> kieModules
        = new LinkedHashMap<String, NavigableMap<ComparableVersion, KieModule>>(16, 0.75f, true) {
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, NavigableMap<ComparableVersion, KieModule>> eldest) {
        return (size() > MAX_SIZE_GA_CACHE);
    }
};

// oldKieModules 缓存区，大小为 GA Size * Version Size
final LinkedHashMap<ReleaseId, KieModule> oldKieModules = new LinkedHashMap<ReleaseId, KieModule>() {
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<ReleaseId, KieModule> eldest) {
        return size() > (MAX_SIZE_GA_CACHE * MAX_SIZE_GA_VERSIONS_CACHE);
    }
};

上述的两个缓存区都使用 LinkedHashMap 实现了 LRU（近期最少使用）算法，用来控制缓存区的大小，在缓存区无多余容量时，将最少使用的 KieModule 移出缓存区（新技能 Get）。

添加 KieModule

整个 KieModule 的添加流程可以分成三步：
第一步：ReleaseId 的拆解，即分为 GA 与 Version。
第二步：KieModule 二级缓存 NavigableMap 的获取（创建）。
第三步：备份旧的 KieModule，并添加新的 KieModule。

synchronized void store(KieModule kieModule) {
    ReleaseId releaseId = kieModule.getReleaseId();
    // 拼接 groupId 及 artifactId 用来标识仓库里面一组同 GA 的 KieModule
    String ga = releaseId.getGroupId() + ":" + releaseId.getArtifactId();
    // 根据 KieModule 的版本号通过某种算法计算出一个可比较的版本
    ComparableVersion comparableVersion = new ComparableVersion(releaseId.getVersion());

    // 获取相同 GA 的 KieModule 集合
    NavigableMap<ComparableVersion, KieModule> artifactMap = kieModules.get(ga);
    if( artifactMap == null ) {
        artifactMap = createNewArtifactMap();
        kieModules.put(ga, artifactMap);
    }

    // 正式添加 KieModule 之前，备份旧的 KieModule
    KieModule oldReleaseIdKieModule = oldKieModules.get(releaseId);
    // variable used in order to test race condition
    if (oldReleaseIdKieModule == null) {
        KieModule oldKieModule = artifactMap.get(comparableVersion);
        if (oldKieModule != null) {
            oldKieModules.put( releaseId, oldKieModule );
        }
    }

    // 正式添加 KieModule
    artifactMap.put( comparableVersion, kieModule );
}

在这三步操作中，第一步里面有一个 ComparableVersion 的计算，这里暂时不做赘述，详情请参考 ComparableVersion 的实现。重点看一下第二步中的 NavigableMap 的初始化，也是版本管理中的重中之重。

private NavigableMap<ComparableVersion, KieModule> createNewArtifactMap() {
    // 使用实现 TreeMap 匿名内部类，作用：保证 KieModule 缓存中元素按照 ComparableVersion 进行排序
    NavigableMap<ComparableVersion, KieModule> newArtifactMap = new TreeMap<ComparableVersion, KieModule>() {

        // 此处定义一个 Map 指向 TreeMap 本身的实例，是因为需要在索引队列中，对真实的 KieModule 缓存进行了删除操作
        // 而匿名内部类无法访问到外部类的实例，所以增加一个 final 的引用指向外部类的一个实例，即真实的缓存容器
        private final Map<ComparableVersion, KieModule> artifactMap = this;

        // 使用 LinkedHashMap 实现一个 LRU 队列，存储了真实缓存 artifactMap 里面的 Key（相当于索引），下面称索引队列
        // 主要作用：限制 KieModule 缓存容器的无限增长
        LinkedHashMap<ComparableVersion, Object> backingLRUMap = new LinkedHashMap<KieRepositoryImpl.ComparableVersion, Object>(16, 0.75f, true) {

            @Override
            protected boolean removeEldestEntry( Map.Entry<ComparableVersion, Object> eldest ) {
                // 当集合中元素数量超过缓存允许的最大限制时，移除最老（根据访问顺序或插入顺序判断）的元素
                boolean remove = (size() > MAX_SIZE_GA_VERSIONS_CACHE);

                //  根据 backingLRUMap 存储的索引删除真实缓存 artifactMap 里面的 KieModule
                if( remove ) {
                    artifactMap.remove(eldest.getKey());
                }
                return remove;
            }
        };

        @Override
        public KieModule put( ComparableVersion key, KieModule value ) {
            // 向索引队列里面插入一个最新的索引
            backingLRUMap.put(key, PRESENT);
            // 向真实缓存 artifactMap 中插入最新的 KieModule，此处不可以使用 artifactMap 直接调用，会造成死循环
            return super.put(key, value);
        }

    };
    return newArtifactMap;
}

可以看到注释比代码还要多，由此可见这段代码的逻辑较之前面的代码复杂了很多。此段代码我们从变量入手来剖析它：

newArtifactMap：这是此方法的最终结果，用来存储同 GA 的 KieModule 的集合，每个 KieModule 需要按照版本号进行排序，所以将其类型定义为 TreeMap。由于同一个集合不能同时为 TreeMap 与 LinkedHashMap，所以它借用了 backingLRUMap 来帮它完成 LRU 的功能。
backingLRUMap：存储 KieModule 在 newArtifactMap 中的索引，即 ComparableVersion，对其进行 LRU 排序，协助 newArtifactMap 完成限制缓存大小的功能。
artifactMap：backingLRUMap 为一个内部类实现，但它需要获取对其外部类实例的一个操作权限，所以它必须持有外部类实例的引用，因此，artifactMap 的诞生完美地解决掉了这个问题。

程序虽然短小，但设计十分精巧，令人叹服。