没问题，我给你整理一个完整的示例，完全匹配你的需求——监听Integer类型的事件流，用滑动窗口捕获最近3个事件，计算平均值后通过insertLogical插入为逻辑事实，这样当窗口内的事件变化时，旧的平均值会自动被移除，新的平均值会实时更新。

第一步：定义承载平均值的事实类 #

首先我们需要一个简单的类来存储计算出的平均值：

public class AverageFact {
    private double average;

    public AverageFact(double average) {
        this.average = average;
    }

    // getter和toString方法
    public double getAverage() {
        return average;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "AverageFact{average=" + average + "}";
    }
}

第二步：编写Drools规则文件（.drl） #

这个规则会监听名为Stream的入口点，使用滑动窗口捕获最近3个Integer事件，计算平均值后插入逻辑事实：

package com.example.drools;

import com.example.drools.AverageFact;

// 声明我们要监听的入口点
declare entry-point Stream
end

rule "Calculate 3-event sliding window average"
    // 监听Stream入口点的Integer事件，取最近3个（滑动窗口）
    when
        accumulate(
            Integer($num: this) from entry-point "Stream" window:size(3),
            $sum: sum($num),
            $count: count($num),
            // 确保窗口里有至少1个事件才计算
            eval($count > 0)
        )
        // 计算平均值
        $average: double(doubleValue($sum / $count))
    then
        // 插入逻辑事实：当窗口内的事件变化时，旧的AverageFact会自动被移除
        insertLogical(new AverageFact($average));
        // 打印日志验证结果
        System.out.println("计算出的平均值：" + $average);
end

// 可选：添加一个规则来验证AverageFact的存在和更新
rule "Log AverageFact changes"
    when
        $avgFact: AverageFact()
    then
        System.out.println("当前有效的平均值事实：" + $avgFact);
end

第三步：编写测试代码 #

接下来写一个简单的测试类，模拟向入口点插入Integer事件，触发规则：

import org.kie.api.KieServices;
import org.kie.api.runtime.KieContainer;
import org.kie.api.runtime.KieSession;
import org.kie.api.runtime.rule.EntryPoint;

public class DemoAppTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化Kie容器和会话
        KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
        KieContainer kieContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();
        KieSession kieSession = kieContainer.newKieSession();

        // 获取我们定义的Stream入口点
        EntryPoint streamEntryPoint = kieSession.getEntryPoint("Stream");

        // 插入测试事件，观察平均值变化
        streamEntryPoint.insert(10);
        kieSession.fireAllRules(); // 窗口有1个事件，平均值10.0

        streamEntryPoint.insert(20);
        kieSession.fireAllRules(); // 窗口有2个事件，平均值15.0

        streamEntryPoint.insert(30);
        kieSession.fireAllRules(); // 窗口有3个事件，平均值20.0

        streamEntryPoint.insert(40);
        kieSession.fireAllRules(); // 窗口滑动，移除10，加入40，平均值30.0

        // 关闭会话
        kieSession.dispose();
    }
}

关键部分解释 #

• 滑动窗口window:size(3)：只会保留最近的3个Integer事件，当第4个事件插入时，最早的那个事件会被移出窗口。
• accumulate函数：用来聚合窗口内的事件，这里计算了总和（sum）和事件数量（count），进而得到平均值。
• insertLogical：插入的是逻辑事实，当触发它的原始事实（窗口内的Integer事件）被移除时，这个AverageFact会自动从工作内存中删除，完美适配滑动窗口的动态变化场景。

运行测试代码后，你会看到控制台输出每次事件插入后的平均值，以及对应的AverageFact更新。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Quellist