逻辑引擎介绍
逻辑引擎是一种可能解决逻辑表达式的程序，它可能依据用户输出的表达式计算出表达式的值。在理论利用中，逻辑引擎通常被用于解决规定引擎、决策零碎、业务规定配置等畛域，具备宽泛的利用前景。
逻辑引擎如下图所示，在业务零碎中存在各种的业务触发的动作，例如提交一个申请、回填一些信息、零碎定时解决一些数据等等，这些都是业务动作触发的机会，逻辑引擎的作用就是在这些触发动作产生的时候，能够关联执行咱们心愿的数据处理过程，这个过程尽可能灵便可配，尽可能低门槛操作。这个就是 jvs-logic。
本文将具体介绍 JVS-logic 逻辑引擎的设计和实现，包含所需的性能、架构、数据结构、集成等方面的形容。
服务场景与产品价值
服务场景
在咱们的日常零碎中，存在各种各样的场景，这些场景都能够采纳 jvs-logic 去实现解决：
例如：
- 表单数据提交后，心愿执行一个定制化的数据处理；
- 列表页上的行级按钮，点击后，能够触发关联创立一个审批流程；
- 列表页上的表级按钮点击后，能够批量把多行选中的数据对立执行一些散发的操作；
- 表单上某个组件失去焦点，能够通过内部的 api 去核实这个输入框数据的正确性；
- 每天晚上主动把两个表的数据进行比对（对账）、发现不统一的数据后创立一个人工查验的工单；
- 须要查问内部一个 api 的数据，并与外部数据做整合解决；
- 须要向内部提供一个，外部数据通过脱敏后的接口；
- 每五分钟巡检某个数值，如果发现异常主动零碎派单；
- 依据用户购买数据，能够智能灵便设置商务优惠折扣、各种返利叠加等；
在软件研发过程中，逻辑引擎能够便捷的解决和优化以下问题：
- 自动化验证：逻辑引擎能够用于自动化校验中，例如通过规定检测数据的正确性、合法性等，进步软件的运行准确性。
- 规定判断：逻辑引擎能够作为规定引擎应用，帮忙定义业务规定、流程和逻辑，进步软件的灵活性和可维护性。
- 数据处理：逻辑引擎能够用于数据处理过程中，例如数据荡涤、转换、合并、过滤等，进步数据品质和解决效率。
- 决策反对：逻辑引擎能够帮忙实现决策支持系统，例如基于规定和条件判断的决策推理、预测剖析等，进步决策的准确性和效率。
- 主动巡检：逻辑引擎能够周期性的对数据、场景、业务状态进行自动化的判断，触发相干的操作，进步零碎的智能化程度。
- 工作流发动：逻辑引擎能够用于工作流管理系统中，例如定义触发工作流程、主动执行工作、揭示工作进度等，进步工作效率和管理水平。
总之，逻辑引擎在软件研发过程中能够通过自动化测试、规定引擎、数据处理、决策反对和工作流治理等方面来解决和优化相干问题，从而进步软件的品质、效率和可维护性。
产品的价值：
- 进步零碎的智能化水平，进步产品零碎整体品质与智能化程度；
- 将业务与性能解耦，晋升业务的灵活性与扩展性；
- 升高业务逻辑编码量，进步研发的效率，管制需要变更的老本；
- 升高业务代码的依赖度，通过可视化配置晋升技术的可了解性与可读性，升高保护老本；
- 突破与内部零碎的交融壁垒，疾速实现业务零碎之间的交融；
逻辑引擎对企业的价值包含以下几个方面：
- 进步业务自动化水平：逻辑引擎能够帮忙企业实现业务规定自动化，通过将简单的业务逻辑转化为规定或决策，从而进步业务自动化水平。这不仅能够进步业务执行效率，还能够缩小人工谬误和老本。
- 减速数字化转型：逻辑引擎能够帮忙企业减速数字化转型，通过将业务规定、流程和决策等数字化，从而进步企业的业务响应速度、客户满意度和创新能力。同时，逻辑引擎还能够帮忙企业建设对立的业务规定库，便于各部门协同工作。
- 进步决策品质：逻辑引擎能够帮忙企业实现决策支持系统，通过将业务规定和条件判断等转化为决策推理，从而进步决策品质。这不仅能够缩小人为主观因素对决策的影响，还能够进步决策的精确性和效率。
- 升高开发成本：逻辑引擎能够帮忙企业升高开发成本，通过将通用的业务规定、流程和决策等形象进去，造成可重用的组件，从而缩小反复开发和保护工作。同时，逻辑引擎还能够提供可视化的规定编辑器和测试工具，不便业务人员参加规定制订和测试。
- 加强数据分析能力：逻辑引擎能够帮忙企业加强数据分析能力，通过对数据进行荡涤、转换、过滤和规定判断等操作，从而进步数据品质和剖析成果。这能够帮忙企业更好地理解业务情况，做出更精确的决策。
综上所述，逻辑引擎对企业的价值次要体现在进步业务自动化水平、减速数字化转型、进步决策品质、升高开发成本和加强数据分析能力等方面，能够帮忙企业提高效率、降低成本、晋升客户体验和进步市场竞争力。
下期预报：jvs 逻辑引擎的原理与外围性能形容
在线 demo：https://frame.bctools.cn/
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