自适应性网络工资管理系统开发研究

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自适应性网络工资管理系统开发研究

　摘　　　　　要：目前大部分工资系统的计算方法采用硬编码方式, 与工资政策结合过于密切, 系统

适用性、重用性不高, 更新维护困难。针对这一问题, 提出了一种基于规则引擎的自适应工资系

统。首先, 结合 Drools 规则引擎组件建立一个可执行的规则库, 将规则库与现实中的业务需求及

政策一一对应;然后通过规则流控制规则的执行, 使其更灵活地适应计算逻辑的变化, 推动了工

资系统的解耦合扩展和更新。根据规则引擎得到的规则文件, 可经自然语言处理作为规则文档

使用, 极大降低了政策变化与系统功能同步更新难度, 具有较高的实用价值。

　关键词：工资系统; 规则引擎; 规则; 规则流; 适应性;

Abstract： At present, hard-coding is adopted in most payroll system, it is too dependent on wage

policy, which makes the system dificult to update and maintain.To slove this problem, this paper

prensents a payroll system based on rules.First, we establish a executable rule base with the Drools

rules engine components, the rule base corresponds to business requirements and policies;then, the

execution of regular flow control rules can make it more flexible to adapt to the changes of calculation

logic.It is proved that the system can promote the decoupling, the expansion and update of the salary

system.In addition, the rule file can be changed into rule documents by natural language processing,

which greatly reducing the policy change and system update difficulty, has a strong practical value.

Keyword： payroll system; rules engine; rule; rule flow; adaptability;

　 0 　、引言

软件行业发展至今, 灵活性和适应性愈加重要。设计模式、极限编程、敏捷软件开发、Rup 等,

无一例外地强调了灵活和变化的重要性。

Drools 是为 Java 量身定制的基于 Charles Forgy 的RETE 算法规则实现[1], 具有 OO 接口的

RETE 使商业规则有了更自然的表达, 很多 Java 的应用系统中已开始引入 Drools 规则引擎以提

高系统适应性。

本文以机关事业单位网络工资管理系统开发为例, 建立与工资政策相适应的规则, 减少硬编码,

实现编码与规则的解耦合[2], 以规则库对应工资政策。通过对规则的管理和系统的重新设计, 实

现具有自适应性的网络工资管理系统。

1 　、相关技术

1.1 、规则引擎

规则引擎[3]一直以来没有明确定义, 因为规则引擎的广义定义使得规则引擎范围很大, 包括以任

何形式使用并能应用于生成数据结果的规则系统。本文的规则引擎是一种嵌入在应用程序中的

组件, 它主要负责利用用户抽取的业务逻辑, 按预先定义好的语义编写业务规则, 执行预定义流

程, 完成一定的检测和执行功能。同时规则引擎还提供一些辅助性插件, 如绘制规则流插件、调

试插件等。

Java 规则引擎作为一个软件插件, 可管理和执行业务规则、存储规则, 主要包括规则的语法形

式、规则的组织形式、规则执行前的标识中间形式以及规则执行中的内存申请管理, 具有声明

式编程、逻辑和数据分开、性能高、集中表示知识、不用硬编码等优点。

1.2 、Drool5.0 介绍

1.2.1 、业务规则

业务规则[4-5] (BusinessRule, 简称 BR) 指包含一组条件和在此条件下执行的操作, 表示应用程序

的一段业务逻辑。Drools 中每个规则结构如图 1所示。

图1 规则结构

1.2.2 、规则流

Drools 提供了很多元素以控制规则的执行顺序, 比如优先级、Active-group 等。如果项目越来越

大, 规则越来越复杂, 单纯靠优先级和Active-group 是很难维护的, Ruleflow 可轻松地控制规则的

执行顺序, 类似工作流那样, 将规则集中、分批管理和组织。Ruleflow 还提供了 Join、Split、条

件判断等复杂条件。图 2是一个规则流例子[6]。

图2 规则流实例

1.2.3 、规则执行

编写完规则和规则流后, 建立相应的 drl、rf、rfm 或xml 文件, 这些文件将由一个 Antlr3 的文法

解析器检测是否存在错误。正确性检测后建立一个规则描述 descr 的中间结构, 文法解析器将

descr 传入PackageBuilder 中, 由它来打包生成 Package[7-8]。规则执行流程如图 3所示。

2 　、工资管理系统规则库模型设计

2.1 、工资管理系统中的规则

规则的分类思想较多, 最具有代表性的是由James Odell 提出的分类思想, 该思想较为实用和全

面。在对系统进行分析时, 要对系统中的内容进行分析, 确定规则是表示对象与对象之间的关系,

还是表示系统运算逻辑或是商业逻辑, 区分情况进行管理。该思想将规则分为 6类:

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摘要：

自适应性网络工资管理系统开发研究　摘　　　　　要：目前大部分工资系统的计算方法采用硬编码方式,与工资政策结合过于密切,系统适用性、重用性不高,更新维护困难。针对这一问题,提出了一种基于规则引擎的自适应工资系统。首先,结合Drools规则引擎组件建立一个可执行的规则库,将规则库与现实中的业务需求及政策一一对应;然后通过规则流控制规则的执行,使其更灵活地适应计算逻辑的变化,推动了工资系统的解耦合扩展和更新。根据规则引擎得到的规则文件,可经自然语言处理作为规则文档使用,极大降低了政策变化与系统功能同步更新难度,具有较高的实用价值。　关键词：工资系统;规则引擎;规则;规则流;适应性;Abstract：...

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