drools存储的交易能否实时查看

Drools 是一款规则引擎，用于实现业务规则的自动化执行。Drools 内部存储的交易数据是可以实时查看的，但是需要根据具体的使用情况来选择合适的方式进行查看。如果你是使用 Drools 作为后台服务来处理交易数据的，可以通过打印日志或者使用监控工具来实时查看交易数据。如果你是使用 Drools 作为前端工具来展示交易数据的，可以通过实时更新数据展示页面的方式来实现实时查看。总之，Drools 存储的交易数据是可以实时查看的，具体的实现方式需要根据具体情况进行选择。

相关问题

drools的滑动窗口，交易存在哪里

在drools中，滑动窗口可以用来对数据流进行聚合计算，以便更好地监控、分析和控制数据流。在上面的规则中，我们使用了一个时间滑动窗口来对账户的交易记录进行聚合计算。具体而言，这个滑动窗口是通过以下的accumulate函数来实现的：

accumulate(
    Transaction($account == $account, $timestamp : timestamp) over window:time(30d);
    $count : count($timestamp);
    $count >= 30
)

该函数会对所有与指定账户相关的交易记录进行聚合，聚合的时间范围是最近30天。在聚合的过程中，使用了一个$timestamp变量来记录每个交易的时间戳，然后使用count函数来统计在滑动窗口内的交易数量。最后，如果交易数量大于等于30，则该规则会被触发。

需要注意的是，这里的交易记录是事先存储在Drools的工作内存（working memory）中的，可以通过规则中的模式（pattern）来匹配。在上面的规则中，我们使用了一个Account模式来匹配所有具有交易记录的账户，并将其赋值给$account变量。然后，在滑动窗口中，我们使用了一个Transaction模式来匹配所有与该账户相关的交易记录，并将其用于聚合计算。

用drools实现同一渠道连续交易次数>10次

好的，下面是用Drools实现同一渠道连续交易次数>10次的示例代码：

首先，定义一个交易事实对象 Transaction，包含交易渠道 channel 和交易时间 time 两个属性：

public class Transaction {
    private String channel;
    private Date time;

    // 构造函数和 getter/setter 略
}

然后，定义一个规则文件 TransactionRules.drl，其中包含了一个名为“连续交易次数>10”的规则，用于判断同一渠道的连续交易次数是否大于10次：

package com.example.rules

import com.example.Transaction;

rule "连续交易次数>10"
when
    $tx1: Transaction($channel: channel, $time: time)
    $tx2: Transaction(channel == $channel, time > $time)
    $tx3: Transaction(channel == $channel, time > $tx2.time)
    $tx4: Transaction(channel == $channel, time > $tx3.time)
    $tx5: Transaction(channel == $channel, time > $tx4.time)
    $tx6: Transaction(channel == $channel, time > $tx5.time)
    $tx7: Transaction(channel == $channel, time > $tx6.time)
    $tx8: Transaction(channel == $channel, time > $tx7.time)
    $tx9: Transaction(channel == $channel, time > $tx8.time)
    $tx10: Transaction(channel == $channel, time > $tx9.time)
then
    System.out.println($channel + "渠道连续交易次数>10");
end

在这个规则中，我们定义了一个名为“连续交易次数>10”的规则，它使用了十个交易事实对象表示同一渠道连续十次交易。如果这十个交易事实对象的渠道都相同，则表示该渠道的连续交易次数>10，触发规则动作并输出相应的信息。

最后，在应用程序中，我们可以读取交易数据并将其转换为交易事实对象，然后将这些交易事实对象注入到Drools中，并执行规则，如下所示：

public static void main(String[] args) {
    // 读取交易数据并转换为交易事实对象列表
    List<Transaction> transactions = readTransactions();

    // 创建KieContainer和KieSession
    KieServices ks = KieServices.Factory.get();
    KieContainer kContainer = ks.getKieClasspathContainer();
    KieSession kSession = kContainer.newKieSession("TransactionRulesSession");

    // 将交易事实对象注入到Drools中
    for (Transaction transaction : transactions) {
        kSession.insert(transaction);
    }

    // 执行规则
    kSession.fireAllRules();

    // 关闭KieSession
    kSession.dispose();
}

在这个示例中，我们使用了 KieSession 来执行规则，并将交易事实对象列表中的每个对象都插入到了 KieSession 中。然后，执行规则并输出结果。

需要注意的是，具体的规则实现还需要根据实际业务场景进行调整。如果您有任何问题，请随时提出。