Drools規則引擎在管理會計系統設計中的應用研究

朱龍梅

(陜西財經職業技術學院 管理學院, 咸陽 712000)

0 引言

管理會計系統在企業日常經營過程中起到非常重要的作用，將企業的盈虧狀況及時反映給企業管理者，從而為合理經營策略的制定提供依據，第三方支付隨著電子商務的發展而得到普遍應用，隨之而來的是不斷增長的日交易訂單數，傳統的管理會計系統在錄入每筆交易的會計憑證和分錄時自動化程度較低，難以做到自動化的試算平衡，無法提供業務規則，難以滿足不斷增長的業務需求，管理會計系統需記錄每筆業務資金往來，穩定高效的管理會計系統是目前研究的重點之一[1]。

1 管理會計系統設計

1.1 系統數據處理過程

作為綜合應用系統，管理會計系統規模龐大、數據量大，系統設計時需具備一定的擴展性，從而能夠更好的滿足不斷增長的業務需求。本文從滿足實際會計業務需求的角度出發，完成系統總體目標的確定，提高系統的性能和安全性，該系統采用B/S架構，用戶同管理會計系統的交互通過互聯網瀏覽器(如IE, CHROME, SAFARI等)即可實現，無需安裝客戶端，用戶先向業務系統發起在線交易(通過HTTP/TCP請求)，交易系統將數據記錄到數據庫中，并通過TCP/IP協議向Apache ActiveMQ服務器發送Active MQ消息，數據接收處理子系統對active MQ服務器的消息進行讀取后再通過Netty通信框架完成規則引擎子系統接口的調用，在此基礎上將交易消息轉換成會計憑證后發送給規則引擎子系統進行處理：將會計憑證依據預先定義的會計規則完成相應會計分錄的轉換，通過JDBC實現規則引擎同Oracle數據庫的連接，在同一個數據庫事務里記錄對應的會計憑證和會計分錄，從而保證了數據的完整性和一致性，由業務系統向管理會計系統主動推送數據實現[2]。

對于會計批處理任務則通過ORACLE的DBlink技術實現，管理會計系統的數據庫同各業務系統的數據庫備庫連接，完成各大業務系統歷史交易數據的快速讀取，然后將其轉換為會計憑證對象寫入緩存中，系統通過Drools規則引擎子系統接口的調用接收到緩存中的會計憑證對象，規則引擎在數據庫中記錄每筆會計憑證，再將憑證轉換成會計分錄并記錄到數據庫中，會計憑證和會計分錄間為一對多的關系。財務人員通過會計規則和后臺管理子系統，對會計記賬規則使用的基礎數據(如如會計科目、銀行網關等)進行維護，及時調整規則引擎記賬出錯的數據。

1.2 系統總體軟件架構

為使軟件設計便于模塊化和標準化操作和管理，系統設計采用了三層架構體系，即數據訪問層、業務邏輯層和表現層，系統軟件架構具體如圖1所示。

圖1 管理會計系統軟件架構圖

(1) 表現層，使用網絡瀏覽器方式進行展示，主要功能在于同各大業務系統間進行交互操作，供外部最終用戶使用，如使用網銀完成在線付款，用戶通過瀏覽器的使用完成相關業務的瀏覽和操作。內部員工通過后臺管理子系統實現會計科目、銀行網關、銀行費率等的設置與審核，及查詢導出報表等功能，顯著提高了系統操作及使用的便利性。

(2) 業務邏輯層，主要負責實現系統的主要業務邏輯，包括數據接收處理、規則引擎、規則管理及會計后臺管理四個重要的子系統，并為短信系統、郵件系統提供外在接口，當完成某些具體業務后，例如某個會計日的交易數據通過數據接收處理子系統已經完成會計憑證和會計分錄的生成，系統會以短信和郵件的方式通知相關財務人員；或在系統發生錯誤時及時通知開發人員，各業務系統的交易數據消息的接收則通過ActiveMq消息隊列系統實現。通過Memocached緩存系統中相關數據的使用，從而提升了系統性能[3]。

(3) 數據訪問層，該層通過JDBC連接到業務邏輯層，使用關系型數據庫Oracle對會計系統的基礎數據(包括會計規則中涉及的基礎數據、會計科目、銀行網關等)進行管理，該數據庫還負責保存用于會計記賬的憑證和分錄等數據；不允許測試環境訪問生產環境數據以保證交易機密數據的安全，并且需專門的DBA執行數據庫中DML、DDL的發布。財務人員和公司管理層具備報表的查詢和導出權限(包括利潤表、現金流量表、資產負債表等)，業務系統與本系統數據庫間跨庫高速訪問則通過使用DBlink技術實現[4]。

業務邏輯模塊因使用Drools規則引擎而得以獨立出來，實現了在代碼層次的松藕合，將xml或drl規則文件在線編輯好即可實現對會計記賬規則的新增或修改，避免重新編譯代碼和新系統版本發布所增加的工作量，各子系統統一采用代碼架構層次清晰的Saturn框架，易于維護和擴展，Saturn框架如圖2所示。

圖2 Saturn框架

2 系統實現

2.1 單筆交易數據的接收與處理

(1) 數據消息接收

數據接收處理子系統使用開源的Apache ActiveMQ完成數據的接收，具體通過在spring配置文件accountfront-biz.xml中添加配置如下：

value =(TP_ SC_ ACCOUNT_ FRONT REQUEST/)

完成上述添加配置后，各業務系統發送到隊列TP_ SC—ACCOUNT_ FRONT_ REQUEST的消息通過MessageListener對象即可實現監聽和接收[5]。

(2) 數據消息處理

消息隊列的消息由MessageListener接收后，需采用統一的JsoN消息格式對消息進行處理，通過JSONObject對象的方法如下:

JSONObject obj=new JSONObject(json);

String value=obj.getString(keyName);

將各業務系統傳遞來的交易消息進行解析，并將其轉換為相應的會計憑證請求對象傳遞給規則引擎子系統進行相關處理(VoucherFacade接口)。

2.2 批量交易數據的接收與處理

考慮到新增的業務系統中所包含的歷史數據也需接入到管理會計系統中，此種情況則需使用批處理任務完成，批處理任務采用多線程方式，首先設定定時調度任務并完成會計日期的選擇，通過DBLink技術實現業務系統數據的跨庫批量拉取，并直接將交易數據轉換為相應的會計憑證，在通過規則引擎子系統接口的調用將其傳給管理會計系統完成會計憑證在數據庫中的記錄，并根據分錄產生規則完成會計憑證到會計分錄的轉換，同樣在系統數據庫中記入會計分錄[6]。

(1) 系統處理批量交易數據的時序圖

設定任務調度后，在到達定時任務時間點時，數據接收處理子系統將接收到消息通知，并開始執行批處理任務，從交易系統數據庫中的交易數據緩存到到系統內存，將其轉換為會計憑證后傳送給規則引擎子系統進行模式匹配，即會計憑證與會計分錄產生規則的匹配，當每筆憑證的數據字段匹配到一條規則的條件部分后，系統自動將憑證轉換成會計分錄，完成數據持久層的調用，并在數據庫中記錄會計憑證和會計分錄，從而完成自動記賬過程。批量交易數據處理的時序圖如圖3所示。

圖3 批量數據接收處理時序圖

(2) 系統處理批量交易數據的類圖

定時任務消息偵聽對象接口實現了該接口的消息監測方法，接收到任務調度中心的消息后調用規則引擎子系統的RuleEngineServiceProvide接口，再通過會計憑證服務對象的調用，在數據庫中寫入會計憑證；通過會計分錄服務的對象的調用，在數據庫中寫入會計分錄，處理批量數據的類圖如圖4所示[7]。

圖4 批量數據接收類圖

3 系統檢測

為檢測基于Drools規則引擎的管理會計系統的穩定性和實用性，具體檢測方法為：通過業務系統將數據傳遞給本文系統以及接入新系統后批量業務的處理情況進行檢測，結果表明能夠實現在線修改發生變更后的記賬規則，具有較強的擴展性和兼容性；Saturn編程框架的使用使框架結構更加清晰，無需具備專業知識即可操作本系統，系統可以做到實時和自動記賬，進而使公司財務成本得以有效降低，在管理會計系統中實現了統一集中各交易系統的數據完成記賬過程，避免重復記賬問題，使數據的正確性和完整性得以顯著提升，系統連續運行了3個月，運行穩定，累計使用人次超過5萬，同業務系統對接效果較好，單筆及批量交易數據的接收與處理過程未出現錯誤，可有效滿足企業業務拓展的會計管理需求。

4 總結

本文從管理會計的實際需求出發，主要對管理會計系統進行優化設計，研究了Drools規則引擎在管理會計系統設計中的應用，完成了系統整體軟件結構的設計，闡述了主要模塊的功能，對單筆及批量交易數據的接收與處理過程進行軟件設計，從而實現了會計憑證及會計分錄的自動生成和存儲過程，實驗檢測結果表明該系統能夠有效的提高會計記賬的自動化水平，具有較高的實用性。