我为什么要使用流氓？

形形色色的狂热分子都应该受到质疑，无论他们喜欢什么话题。

数据驱动的决策表是实现复杂行为的完美方式。在它没有按照您的要求扩展或执行的那一天，也许您需要考虑其他事情。

我不想在工作生产代码中进行技术交换，除非我有令人信服的理由。这需要的不仅仅是粉丝男孩的游说。

如果你真的感兴趣，做一个PoC并获得一些真实的数据。如果没有，学会如何礼貌地微笑并忽略他们。

我之前已经回答过这个问题：

规则引擎 - 优点和缺点

更新：如果它是你的老板，你不能解雇，那么让它基于接口，并尝试在PoC中实现Drools。如果您使用的是Spring，请先注入一个，然后再注入另一个，在有意义的生产额定负载下测量性能。获得一些真实的数据 - 也许你们俩都会学到一些东西。

规则引擎的优点是;

• 声明式编程：规则使表达困难问题的解决方案变得容易，并使解决方案得到验证。与代码不同，规则是用不太复杂的语言编写的。业务分析师可以轻松阅读和验证一组规则。
• 逻辑和数据分离：数据驻留在域对象中，业务逻辑驻留在规则中。根据项目的类型，这种分离可能非常有利。
• 速度和可扩展性：编写Drools的Rete OO算法已经是一种经过验证的算法。在Drools的帮助下，您的应用程序变得非常具有可扩展性。如果存在频繁的更改请求，则可以添加新规则，而无需修改现有规则。
• 知识的集中化：通过使用规则，您可以创建可执行的知识存储库（知识库）。它是业务策略的单一事实点。理想情况下，规则的可读性如此之大，以至于它们也可以用作文档。工具集成：Eclipse 等工具提供了编辑和管理规则以及获得即时反馈、验证和内容帮助的方法。还提供审核和调试工具。
• 解释工具：规则系统通过能够记录规则引擎做出的决策以及决策的原因，有效地提供了“解释工具”。
• 可理解的规则：通过创建对象模型和（可选）对问题域进行建模的域特定语言，您可以设置自己编写非常接近自然语言的规则。它们适合于领域专家可以理解的逻辑，可能是非技术性的，因为它们是用他们的语言表达的，所有的程序管道，技术诀窍都隐藏在通常的代码中。