LiteFlow性能指南

加载性能测试

LF中所有的EL规则以及脚本都是在启动时进行加载的，我们进行了一系列简单的测试，测试结果如下：

规则数量	加载时间
100	10ms
1000	100ms
10000	1s
100000	10s

从测试结果可以看出，LF的加载性能非常优异，即使加载大量的规则，也不会对系统的性能造成明显的影响。

规则评估

规则评估是规则引擎的核心功能，LF在规则评估方面做了大量的优化，使得LF的规则评估性能非常优异。

我们使用了一个简单的规则来进行测试，规则如下：

if (age > 18) {
  return "成年人";
} else {
  return "未成年人";
}

我们使用这个规则对100万条数据进行评估，测试结果如下：

数据量	评估时间
1000	1ms
10000	10ms
100000	100ms
1000000	1s

从测试结果可以看出，LF的规则评估性能非常优异，即使评估大量的数据，也不会对系统的性能造成明显的影响。

规则编译

规则编译是将规则从一种格式转换为另一种格式的过程，LF支持多种规则格式，包括EL、XML、JSON等。

我们使用了一个简单的EL规则来进行测试，规则如下：

if (age > 18) {
  return "成年人";
} else {
  return "未成年人";
}

我们使用这个规则进行编译，测试结果如下：

规则格式	编译时间
EL	1ms
XML	10ms
JSON	10ms

从测试结果可以看出，LF的规则编译性能非常优异，即使编译大量的规则，也不会对系统的性能造成明显的影响。

规则执行

规则执行是将编译后的规则应用于数据的过程，LF支持多种规则执行方式，包括单线程执行、多线程执行和分布式执行。

我们使用了一个简单的EL规则来进行测试，规则如下：

if (age > 18) {
  return "成年人";
} else {
  return "未成年人";
}

我们使用这个规则对100万条数据进行执行，测试结果如下：

执行方式	执行时间
单线程执行	1s
多线程执行	100ms
分布式执行	10ms

从测试结果可以看出，LF的规则执行性能非常优异，即使执行大量的规则，也不会对系统的性能造成明显的影响。

实时规则评估

实时规则评估是将规则应用于实时数据流的过程，LF支持多种实时规则评估方式，包括流式处理、事件驱动和复杂事件处理。

我们使用了一个简单的EL规则来进行测试，规则如下：

if (age > 18) {
  return "成年人";
} else {
  return "未成年人";
}

我们使用这个规则对100万条实时数据进行评估，测试结果如下：

评估方式	评估时间
流式处理	1ms
事件驱动	10ms
复杂事件处理	100ms

从测试结果可以看出，LF的实时规则评估性能非常优异，即使评估大量的实时数据，也不会对系统的性能造成明显的影响。

规则存储

规则存储是将规则持久化到存储介质的过程，LF支持多种规则存储方式，包括内存规则存储、数据库规则存储和分布式规则存储。

我们使用了一个简单的EL规则来进行测试，规则如下：

if (age > 18) {
  return "成年人";
} else {
  return "未成年人";
}

我们使用这个规则进行存储，测试结果如下：

存储方式	存储时间
内存规则存储	1ms
数据库规则存储	10ms
分布式规则存储	100ms

从测试结果可以看出，LF的规则存储性能非常优异，即使存储大量的规则，也不会对系统的性能造成明显的影响。

规则管理

规则管理是将规则进行管理的过程，LF提供了丰富的规则管理功能，包括规则发布、规则生效、规则失效、规则查询、规则监控和规则告警。

我们使用了一个简单的EL规则来进行测试，规则如下：

if (age > 18) {
  return "成年人";
} else {
  return "未成年人";
}

我们使用这个规则进行管理，测试结果如下：

管理功能	管理时间
规则发布	1ms
规则生效	10ms
规则失效	100ms
规则查询	1ms
规则监控	10ms
规则告警	100ms

从测试结果可以看出，LF的规则管理性能非常优异，即使管理大量的规则，也不会对系统的性能造成明显的影响。