第 5 章 DMN 模型执行

�程

1. 在客户端应用程序中，将以下依赖项添加到 Java 项目的相关类路径中：

   <!-- Required for the DMN runtime API -->
   <dependency>
     <groupId>org.kie</groupId>
     <artifactId>kie-dmn-core</artifactId>
     <version>${rhpam.version}</version>
   </dependency>
   
   <!-- Required if not using classpath KIE container -->
   <dependency>
     <groupId>org.kie</groupId>
     <artifactId>kie-ci</artifactId>
     <version>${rhpam.version}</version>
   </dependency>

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   & lt;version > 是项目中当前使用的 Red Hat Process Automation Manager 的 Maven 工件版本（如 7.44.0.Final-redhat-00006）。

   注意

   考虑将 Red Hat Business Automation Manager (BOM)依赖项添加到项目 pom.xml 文件，而不是为单个依赖项指定 Red Hat Process Automation Manager < version >。Red Hat Business Automation BOM 适用于 Red Hat Decision Manager 和 Red Hat Process Automation Manager。当您添加 BOM 文件时，项目中包含了来自提供的 Maven 存储库传输性依赖关系的正确版本。

   BOM 依赖项示例：

   <dependency>
     <groupId>com.redhat.ba</groupId>
     <artifactId>ba-platform-bom</artifactId>
     <version>7.9.1.redhat-00003</version>
     <scope>import</scope>
     <type>pom</type>
   </dependency>

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   有关 Red Hat Business Automation BOM 的更多信息，请参阅 RHPAM 产品和 maven 库版本之间的映射是什么？

2. 从 classpath 或 ReleaseId 创建 KIE 容器：

   KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
   
   ReleaseId releaseId = kieServices.newReleaseId( "org.acme", "my-kjar", "1.0.0" );
   KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer( releaseId );

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   其它选项：

   KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
   
   KieContainer kieContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();

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3. 使用 model 命名空间和 modelName 从 KIE 容器获取 DMNRuntime，以及对要评估的 DMN 模型的引用：

   DMNRuntime dmnRuntime = KieRuntimeFactory.of(kieContainer.getKieBase()).get(DMNRuntime.class);
   
   String namespace = "http://www.redhat.com/_c7328033-c355-43cd-b616-0aceef80e52a";
   String modelName = "dmn-movieticket-ageclassification";
   
   DMNModel dmnModel = dmnRuntime.getModel(namespace, modelName);

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4. 为所需模型执行决策服务：

   DMNContext dmnContext = dmnRuntime.newContext();  

   1

   
   
   for (Integer age : Arrays.asList(1,12,13,64,65,66)) {
       dmnContext.set("Age", age);  

   2

   
       DMNResult dmnResult =
           dmnRuntime.evaluateAll(dmnModel, dmnContext);  

   3

   
   
       for (DMNDecisionResult dr : dmnResult.getDecisionResults()) {  

   4

   
           log.info("Age: " + age + ", " +
                    "Decision: '" + dr.getDecisionName() + "', " +
                    "Result: " + dr.getResult());
     }
   }

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   1

   实例化一个新的 DMN 上下文，作为模型评估的输入。请注意，本例多次通过 Age Classification 决策进行循环。

   2

   为输入 DMN 上下文分配输入变量。

   3

   评估 DMN 模型中定义的所有 DMN 决策。

   4

   每个评估都可能导致一个或多个结果，创建循环。

   这个示例打印以下输出：

   Age 1 Decision 'AgeClassification' : Child
   Age 12 Decision 'AgeClassification' : Child
   Age 13 Decision 'AgeClassification' : Adult
   Age 64 Decision 'AgeClassification' : Adult
   Age 65 Decision 'AgeClassification' : Senior
   Age 66 Decision 'AgeClassification' : Senior

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   如果 DMN 模型之前没有编译为高效执行的可执行模型，您可以在执行 DMN 模型时启用以下属性：

   -Dorg.kie.dmn.compiler.execmodel=true

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