目录
[一、业务驱动的诞生:QLExpress 的起源(2010)](#一、业务驱动的诞生:QLExpress 的起源(2010))
[(二)内部 DSL 的工程选择](#(二)内部 DSL 的工程选择)
[四、沉寂与重生:QLExpress4 的诞生(2025 年)](#四、沉寂与重生:QLExpress4 的诞生(2025 年))
[五、为什么规则引擎在 AI 时代依然重要?](#五、为什么规则引擎在 AI 时代依然重要?)
[七、小结:QLExpress 的价值与启示](#七、小结:QLExpress 的价值与启示)
[🧠 工程价值优先](#🧠 工程价值优先)
[🛠 社区与业务并重](#🛠 社区与业务并重)
[☕ 技术选择与时间成本](#☕ 技术选择与时间成本)
[🤖 AI 时代规则引擎的重新定位](#🤖 AI 时代规则引擎的重新定位)
干货分享,感谢您的阅读!
在 Java 生态中,规则引擎与表达式执行器一直是一个"低调但关键"的技术分支。它们很少成为技术热点,却长期存在于促销计算、风控决策、策略配置、流程编排等核心系统中。QLExpress,正是这样一款典型代表。
QLExpress 源自阿里巴巴内部,是一款轻量级 Java 脚本 / 表达式引擎。它并非为了成为"通用语言"而设计,而是围绕真实业务规则场景不断演进。本文将从时间线出发,系统梳理 QLExpress 从内部工具、对外开源、社区沉寂到 QLExpress4 架构重写的完整历程,并结合规则引擎在 AI 时代的重新定位,分析其长期工程价值。
一、业务驱动的诞生:QLExpress 的起源(2010)
(一)电商系统中的"规则爆炸"问题

2010 年前后,阿里电商业务正处在快速扩张阶段。促销活动、价格策略、会员权益、风控规则不断叠加,业务逻辑呈现出几个显著特征:
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规则变化频繁,生命周期短;
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条件组合复杂,难以通过 if/else 维护;
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规则配置高度依赖业务人员理解;
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核心链路对性能与稳定性要求极高。
如果继续采用传统硬编码方式,不仅开发效率低,而且每一次规则调整都伴随着发布风险。
(二)内部 DSL 的工程选择
在这一背景下,阿里选择了一条非常务实的路径:
用一套"受控的脚本语言",把变化频繁的规则从代码中剥离出来。
QLExpress 的最初形态,并不是一个"脚本语言解释器",而是:
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一套面向业务规则的 DSL(Domain Specific Language);
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一个高性能、可嵌入 Java 的表达式执行引擎;
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一个可严格控制能力边界的运行环境。
最初命名也许源于 "Quick Language Express" 的含义,即"快速语言表达与执行工具"。这个阶段它只是 一套内部 DSL(领域特定语言) + 解析执行引擎,用于动态 rule script 执行,而不是一个通用语言解释器或完整编程语言。阿里云开发者社区
二、从内部工具到开源项目(2012)
(一)内部验证后的对外开放
在内部运行多年后,QLExpress 已被多个业务线采用,并经受了大型促销活动的稳定性考验。此时,它已经具备几个成熟特征:
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语法稳定;
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性能可控;
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扩展机制清晰;
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使用成本低。
在内部逐步沉淀了足够的应用场景与实践后,QLExpress 在 2012 年正式对外开源。官方开源仓库标明:
QLExpress 来自阿里电商业务的动态脚本工具,并为了发挥开源精神,于 2012 年开源到 GitHub。GitHub
(二)开源的现实意义
QLExpress 的开源,并非追求"社区热度",而是有着典型的企业经验:
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先解决实际问题,再贡献出去帮助他人
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在社区中积累使用者 & 反馈
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让更多业务场景受益于这一动态规则机制
可以说它的开源成功是典型 "内部痛点解决思路推动工程复用,再推向社区" 的案例。
三、发展阶段与版本演进
开源后的 QLExpress 并非一蹴而就,而是经历了多个版本阶段的发展:
(一)内部版本成熟期(2010--2012)
在开源之前,QLExpress 已在内部完成多轮迭代,核心能力包括:
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表达式解析与执行;
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上下文变量绑定;
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自定义函数与操作符;
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严格的安全控制模型。
这些能力使其非常适合嵌入式规则执行,而非"脚本平台化"。
(二)走向社区与持续优化期(2012--2015)
开源后,用户开始在社区反馈各类实际场景需求,QLExpress 迎来了更广泛的使用场景。2013 年发布的 3.0 版本,对整体架构进行了重要升级:
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重新设计语法与 AST 结构;
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提升解析阶段的可维护性;
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为后续功能扩展提供更清晰的抽象层次。
这一阶段代码结构更加清晰、可读性更高,QLExpress 正式从"可用"迈入"成熟"。
(三)稳定成熟与大规模应用期(2015--2024)
在这一时期内:
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QLExpress 多次通过小版本迭代优化;
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被内部大量系统引入;
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在各种业务高峰中被广泛验证;
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但在开源社区上的版本升级较慢。
值得注意的是,虽然 QLExpress 在业务场景中被广泛使用,但在 GitHub 的开源版本上,3.x 系列的发展在很长一段时间内几乎处于停更状态,这也导致社区累积了大量 issue 和需求反馈。CSDN博客
回顾来看,从 2015 年开始,QLExpress 在大量核心系统中长期稳定运行,承担着促销、规则校验、动态策略等关键职责。然而在 GitHub 社区层面,版本更新节奏明显放缓。
四、沉寂与重生:QLExpress4 的诞生(2025 年)

在接近十年的时间里,QLExpress 的版本从 3.0 发展到 3.3.1 之后经历了长时间的停更,社区对这一项目也有过"它是否已经被放弃"的讨论。
直到 2025 年,一个让整个社区惊讶的消息出现了:
"阿里停更了十年的开源项目终于更新了 ------ QLExpress4 正式发布!" CSDN博客
这不仅仅是一个小版本升级,而是 对核心架构的大规模重构。
QLExpress4 重构背景

根据官方讲述,这次重构有几个关键原因:
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原有 3.x 代码架构相对古老,不利于扩展;
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当前行业的表达式解析与执行技术已经发展了很大进步;
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AI 时代的到来,让规则引擎不仅要执行规则,还要支持可观测性、错误定位、表达式追踪等能力;
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社区对语法友好性、可扩展性提出了更高的期待。阿里云开发者社区
🔎 一个非常有趣的工程故事是:
项目负责人在一次咖啡时间做出了一个大胆的决定:"我们已经不想再在原来的代码上进行修改,于是在一次喝咖啡的时候就决定将代码全部重写掉。"CSDN博客
这种情绪在开源团队中并不罕见:当旧架构持续阻碍开发效率与新功能落地时,彻底重写往往比修补更高效。
五、为什么规则引擎在 AI 时代依然重要?
或许有人会提出疑问:现在有了 AI,为什么还要重写规则引擎?
在 QLExpress4 的设计文章中,作者指出两个核心原因:
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AI 生成的规则也需要被高效、安全地执行。AI 提供规则建议,但执行仍需要高性能、可控性和安全边界。阿里云开发者社区
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对运营、业务分析和监控的可观测性需求更高。例如表达式执行过程的追踪、动态调试、错误定位等功能在业务场景中非常重要。阿里云开发者社区
这也说明了一个非常重要的趋势:
AI 不会取代规则引擎的执行价值,它反而促使规则引擎需要变得更智能、更具有解释性与可控性。
六、社区影响力与用户生态

尽管 QLExpress 在 GitHub 上一度较少更新,但它的 Star 数稳步增长,并且主要增长来源于:
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用户口碑传播;
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在大型企业项目中的实际使用;
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在规则平台、流程引擎、动态决策平台中的广泛采用。CSDN博客
这也反映了 **一个工程型开源项目的独特生命周期,**与某些库靠爆发式增长不同,QLExpress 是:
✔ 稳扎稳打
✔ 真正解决业务痛点
✔ 在垂直技术领域内持续受欢迎
七、小结:QLExpress 的价值与启示
从一个内部 DSL 工具,到被开源成为社区资源,再到在现代技术生态下重构复活,QLExpress 的发展历程为开源项目提供了极具参考价值的经验:
🧠 工程价值优先
它由业务需求驱动,而非技术兴趣,这让它在解决实际问题时反而更具力量。
🛠 社区与业务并重
开源并不等于高速迭代,但业务价值会长期驱动项目成熟。
☕ 技术选择与时间成本
有时候彻底重写而非持续修补,更符合工程效率。
🤖 AI 时代规则引擎的重新定位
规则引擎并不会因为 AI 的到来而成为"过时技术",它在可观测性、安全执行等方面依然不可替代。
参考链接
🔗 QLExpress GitHub 仓库(含开源声明)
https://github.com/alibaba/QLExpress GitHub
🔗 QLExpress 项目背景与历史(阿里云社区)
https://developer.aliyun.com/article/621205 阿里云开发者社区
🔗 QLExpress4 重构背景(阿里云开发者)
https://developer.aliyun.com/article/1687825 阿里云开发者社区
🔗 社区博客:十年沉寂后的复活故事(CSDN)
https://blog.csdn.net/qq_33256688/article/details/155013870 CSDN博客