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一、问题
系统要求实现类似如下规则：

 积分规则：凭XX信用卡消费1元人民币，即可获得1分的消费积分，

在汽车类商户每消费100元人民币积8分，在房地产类商户每消费100元人民币积6分。

兑奖规则：100分～300分：兑换150元礼品，300分～500分兑换300元礼品，

500分以上兑换400元礼品

二、现有规则引擎产品分析
最初希望使用商业或开源的规则引擎，但从网上搜索的关于规则引擎的资料来看，现有规则引擎实现这样的应用好象不太合适。

1、如何定义规则？
一般规则引擎中定义规则的方式如下：

 if {

	规则

}

then {

	动作

}

但这样的规则“消费1元人民币积1分”使用if...then...该如何定义呢？好象没法定义。

另外感觉这类规则定义就是一系列的if...then...这其中的逻辑和我们在java中的逻辑没有什么区别，
只是换了一种形式而已。这样的规则根本没办法给业务人员使用。

2、如何处理数据库与规则引擎的关系？
再者规则引擎是基于事实进行推演，所以在触发规则引擎计算之前，需要先装入事实。基于JSR94的实现
多使用OO的方式，例如：

 loadRules(); // 装入规则

WorkingMemory workingMemory = businessRules.newWorkingMemory();

workingMemory.addEventListener(new DebugWorkingMemoryEventListener());

workingMemory.assertObject(student); // 装入事实

workingMemory.fireAllRules(filter); // 触发计算

这里就有一个问题，如果我的事实是基于数据库记录，那么该如何装入事实？因为规则的定义中条件部分
一般是基于对象的属性，动作部分一般是基于对象的方法，所以如果事实能使用数据记录，那么条件特别是
动作该如何定义？

3、需要Rete算法吗？
只要对规则引擎稍有接触，应该都听说过“Rete算法”，现有的商业或开源的规则引擎多是基于该算法。多数会解决
这样一个问题，就是自动处理动作对事实的反馈，如果一个动作影响了事实，那么会重新针对事实过滤规则，我想这样的反馈
计算可能大大影响了规则引擎的性能，而正Rete算法解决了规则引擎的性能问题。但上述规则并不需要这样的特性，所以性能问题不会表现在这些方面。

因为对这类商业和开源的规则只是有一个泛泛的了解，不知其能否解决这些问题？怎样解决这些问题？

三、方案
终合上述考虑，决定自己实现规则引擎，首要的就是将上述语句表示为规则引擎能识别的规则，自然需要一套语法来定义这样的规则，
结合实现及面向业务人员这样的需求，大略将上述语句转换为如下规则定义：

 客户积分 ＋＝ POS消费总额（商户类型!＝汽车类|房地产类） {主体＝XX信用卡客户} 

客户积分 ＋＝ POS消费总额（商户类型＝汽车类）／ 100 ＊ 6 {主体＝XX信用卡客户} 

客户积分 ＋＝ POS消费总额（商户类型＝房地产类）／ 100 ＊ 8 {主体＝XX信用卡客户} 

客户积分 －＝ 如果（兑换奖品总额＞＝400，500） {主体＝XX信用卡客户，扣减规则＝(消费类型＝退货)} 

客户积分 －＝ 如果（兑换奖品总额＞＝300，300） {主体＝XX信用卡客户，扣减规则＝(消费类型＝退货)} 

客户积分 －＝ 如果（兑换奖品总额＞＝150，100） {主体＝XX信用卡客户，扣减规则＝(消费类型＝退货)} 

针对上述实现，我提出以下要求：

 		语法简单，业务人员很容易明白

		必须支持中文规则定义

		必须支持自定函数（我想象的"POS消费总额","如果"都是函数)

		很容易扩展函数

		最好＝，＞，＜之类的符号可以支持全角字符

四、实现
现在考虑如果要用程序实现上述规则，有以下两种方案：
1、使用动态脚本语言实现规则解析，如ruby, groovy，jaskell之类的（好象这就叫DSL吧），但
不知能不能满足我上面提出的要求。
2、使用javacc，antlr定义语法生成解析器。

第二种方案的好处是灵活性足够强，而且能满足“中文定义”的要求，但要权衡，维护和调试一个解析器也不是一件轻松的事。