通过一周左右的研究，对规则引擎有了一定的了解。现在写点东西跟大家一起交流，本文主要针对RETE算法进行描述。我的文笔不太好，如果有什么没讲明白的或是说错的地方，请给我留言。
首先申明，我的帖子借鉴了网上很流行的一篇帖子，好像是来自CSDN；还有一点，我不想做太多的名词解释，因为我也不是个研究很深的人，定义的不好怕被笑话。
好现在我们开始。
首先介绍一些网上对于规则引擎比较好的帖子。
1、 来自JAVA视频网
http://forum.javaeye.com/viewtopic.php?t=7803&postdays=0&postorder=asc&start=0
2、 RETE算法的最原始的描述，我不知道在哪里找到的，想要的人可以留下E-mail
3、 CMU的一位博士生的毕业论文，个人觉得非常好，我的很多观点都是来自这里的，要的人也可以给我发mail mailto:ipointer@163.com
接着统一一下术语，很多资料里的术语都非常混乱。
1、 facts 事实，我们实现的时候，会有一个事实库。用F表示。
2、 patterns 模板，事实的一个模型，所有事实库中的事实都必须满足模板中的一个。用P表示。
3、 conditions 条件,规则的组成部分。也必须满足模板库中的一条模板。用C表示。我们可以这样理解facts、patterns、conditions之间的关系。Patterns是一个接口，conditions则是实现这个接口的类，而facts是这个类的实例。
4、 rules 规则，由一到多个条件构成。一般用and或or连接conditions。用R表示。
5、 actions 动作，激活一条rule执行的动作。我们这里不作讨论。
6、 还有一些术语，如：working-memory、production-memory，跟这里的概念大同小异。
7、 还有一些，如：alpha-network、beta-network、join-node，我们下面会用到，先放一下，一会讨论。
引用一下网上很流行的例子，我觉得没讲明白，我在用我的想法解释一下。
假设在规则记忆中有下列三条规则
if A(x) and B(x) and C(y) then add D(x)
if A(x) and B(y) and D(x) then add E(x)
if A(x) and B(x) and E(x) then delete A(x)
RETE算法会先将规则编译成下列的树状架构排序网络
而工作记忆内容及顺序为{A(1)，A(2)，B(2)，B(3)，B(4)，C(5)}，当工作记忆依序进入网络后，会依序储存在符合条件的节点中，直到完全符合条件的推论规则推出推论。以上述例子而言， 最后推得D(2)。
让我们来分析这个例子。
模板库：（这个例子中只有一个模板，算法原描述中有不同的例子, 一般我们会用tuple,元组的形式来定义facts,patterns,condition）
P: (?A , ?x) 其中的A可能代表一定的操作，如例子中的A,B,C,D,E ; x代表操作的参数。看看这个模板是不是已经可以描述所有的事实。
条件库：(这里元组的第一项代表实际的操作，第二项代表形参)
C1: (A , <x>)
C2: (B , <x>)
C3: (C , <y>)
C4: (D , <x>)
C5: (E , <x>)
C6: (B , <y>)
事实库：（第二项代表实参）
F1: (A,1)
F2: (A,2)
F3: (B,2)
F4: (B,3)
F5: (B,4)
F6: (C,5)
规则库：
R1: c1^c2^c3
R2: c1^c2^c4
R3: c1^c2^c5
有人可能会质疑R1: c1^c2^c3，没有描述出，原式中：
if A(x) and B(x) and C(y) then add D(x)，A=B的关系。但请仔细看一下，这一点已经在条件库中定义出来了。
下面我来描述一下，规则引擎中RETE算法的实现。
首先，我们要定一些规则，根据这些规则，我们的引擎可以编译出一个树状结构，上面的那张图中是一种简易的表现，其实在实现的时候不是这个样子的。
这就是beta-network出场的时候了，根据rules我们就可以确定beta-network，下面，我就画出本例中的beta-network，为了描述方便，我把alpha-network也画出来了。
上图中，左边的部分就是beta-network,右边是alpha-network,圆圈是join-node.
从上图中，我们可以验证，在beta-network中，表现出了rules的内容，其中r1,r2,r3共享了许多BM和join-node,这是由于这些规则中有共同的部分，这样能加快match的速度。
右边的alpha-network是根据事实库构建的，其中除alpha-network节点的节点都是根据每一条condition,从事实库中match过来的，这一过程是静态的，即在编译构建网络的过程中已经建立的。只要事实库是稳定的，即没有大幅度的变化，RETE算法的执行效率应该是非常高的，其原因就是已经通过静态的编译，构建了alpha-network。我们可以验证一下，满足c1的事实确实是w1,w2。
下面我们就看一下，这个算法是怎么来运行的，即怎么来确定被激活的rules的。从top-node往下遍历，到一个join-node,与AM for c1的节点汇合，运行到match c1节点。此时，match c1节点的内容就是：w1,w2。继续往下，与AM for c2汇合（所有可能的组合应该是w1^w3,w1^w4,w1^w5,w2^w3,w2^w4,w2^w5），因为c1^c2要求参数相同，因此，match c1^c2的内容是：w2^w3。再继续，这里有一个扇出（fan-out），其中只有一个join-node可以被激活，因为旁边的AM只有一个非空。因此，也只有R1被激活了。
解决扇出带来的效率降低的问题，我们可以使用hashtable来解决这个问题。
RETE算法还有一些问题，如：facts库变化，我们怎么才能高效的重建alpha-network，同理包括rules的变化对beta-network的影响。这一部分我还没细看，到时候再贴出来吧。
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