开源规则引擎 都用什么存储规则

开源规则引擎是一种用于处理和执行业务逻辑的系统。它通过将业务规则封装为可重用的规则，使得开发者可以更加灵活地构建复杂的业务逻辑。在开源规则引擎中，存储规则的方式主要有以下几种：

1. 数据库存储：大多数开源规则引擎都支持将规则存储在关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）中。这些数据库提供了强大的数据存储和查询功能，可以方便地管理规则数据。例如，Apache Flink Rule Engine 支持将规则存储在 Apache HBase 中，而 Apache Spark Streaming Rule Engine 则支持将规则存储在 Apache Cassandra 中。

2. 文件存储：一些开源规则引擎也支持将规则存储在本地文件系统中。这种方式适用于简单的规则，例如配置文件中的规则。例如，Apache Spark Streaming Rule Engine 支持将规则存储在 HDFS 中。

3. 内存存储：一些开源规则引擎还支持将规则存储在内存中，以便在执行过程中快速访问。这种方式适用于实时性要求较高的场景，例如流数据处理。例如，Apache Flink Rule Engine 支持将规则存储在 Memcached 中。

4. 外部存储：一些开源规则引擎还支持将规则存储在外部存储系统中，例如 Elasticsearch、Couchbase 等。这种方式适用于需要对规则进行全文检索的场景，例如搜索日志分析。例如，Apache Spark Streaming Rule Engine 支持将规则存储在 Elasticsearch 中。

5. 分布式存储：一些开源规则引擎还支持将规则存储在分布式存储系统中，例如 Hadoop Distributed File System (HDFS)、HBase 等。这种方式适用于需要处理大规模数据的场景，例如大数据处理。例如，Apache Spark Streaming Rule Engine 支持将规则存储在 HDFS 中。

6. 云存储：一些开源规则引擎还支持将规则存储在云存储系统中，例如 Amazon S3、Google Cloud Storage 等。这种方式适用于需要跨地域部署的场景，例如全球性的数据服务。例如，Apache Flink Rule Engine 支持将规则存储在 Amazon S3 中。

总之，开源规则引擎的存储规则方式多种多样，可以根据具体需求选择合适的存储方式。