jBPM DMN – Erreur d’exécution en production: Guide de débogage

 Si votre application jBPM génère une erreur d’exécution DMN en production, par exemple

DMNRuntimeException, Decision evaluation failed ou NullPointerException dans une table de décision, la cause est presque toujours liée à des données invalides, un décalage de version du modèle DMN ou une configuration spécifique à l’environnement.

Dans ce guide, vous allez apprendre :

• pourquoi DMN échoue en production avec jBPM

• les causes les plus fréquentes

• comment déboguer et corriger une erreur DMN étape par étape

• les bonnes pratiques pour éviter les échecs DMN en production

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🔍 Qu’est-ce qu’une erreur d’exécution DMN dans jBPM ?

Une erreur DMN se produit lorsque le moteur jBPM ne parvient pas à évaluer un modèle de décision à l’exécution.

Symptômes typiques :

• échec du processus au niveau d’une Business Rule Task

• Decision evaluation failed

• DMNRuntimeException

• NullPointerException

• variables de sortie incorrectes ou manquantes

Conséquences :

• le processus peut s’arrêter brutalement

• la transaction peut être annulée

• la logique métier devient incohérente

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📊 Diagramme 1 : Comment jBPM exécute une décision DMN

flowchart LR
    A[Instance de processus] --> B[Tâche de règle métier]
    B --> C[Invocation du runtime DMN]
    C --> D[Chargement du modèle DMN]
    D --> E[Évaluation des entrées]
    E --> F{Succès de l’évaluation ?}
    F -->|Oui| G[Retour du résultat DMN]
    F -->|Non| H[Erreur d’exécution DMN]
    H --> I[Échec / arrêt du processus]

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🚨 Causes courantes des erreurs DMN en production

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1️⃣ Variables d’entrée manquantes ou nulles

Si les entrées requises par DMN sont nulles ou absentes, l’évaluation échoue.

Symptômes

• NullPointerException

• règle non déclenchée

• décision retournant null

Débogage

System.out.println("Variables DMN : " + variables);

Correction

• Valider les variables avant la tâche DMN

• Fournir des valeurs par défaut

• Ajouter un mapping d’entrée correct

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2️⃣ Incompatibilité de types de données

Exemples :

• DMN attend Integer, reçoit String

• DMN attend BigDecimal, reçoit Double

Symptômes

• erreurs de conversion

• règles incorrectes

• décision incohérente

Correction

• Aligner les types des variables du processus avec les types DMN

• Utiliser des types compatibles FEEL

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3️⃣ Décalage de version du modèle DMN

La version DMN en production diffère de celle testée.

Symptômes

• entrée non reconnue

• nom de décision incorrect

• modèle introuvable

Correction

• Redéployer le bon KJAR

• Nettoyer le cache KIE Server

• Vérifier namespace et nom du DMN

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4️⃣ Ressource DMN absente du classpath

Si le fichier DMN est mal packagé :

Symptômes

• DMN model not found

• Resource not found

Correction

• Placer le DMN dans src/main/resources

• Recompiler et redéployer le KJAR

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5️⃣ Erreurs FEEL

Syntaxe FEEL invalide ou expressions incorrectes.

Symptômes

• erreur de parsing FEEL

• mauvaise règle exécutée

Correction

• Valider les expressions FEEL

• Tester la table de décision localement

• Éviter la logique FEEL dépendante de l’environnement

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6️⃣ Différences de données entre test et production

La base de données de production retourne :

• valeurs nulles

• formats inattendus

• données de référence manquantes

Correction

• Aligner les schémas

• Ajouter des règles par défaut

• Gérer les nulls dans DMN

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🧭 Guide de débogage étape par étape

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📊 Diagramme 2 : Flux de débogage des erreurs DMN

flowchart TD
    A[Erreur DMN détectée] --> B[Consulter les logs jBPM]
    B --> C[Capturer les variables d’entrée]
    C --> D[Vérifier les entrées DMN]
    D --> E[Contrôler la version du modèle]
    E --> F[Valider les expressions FEEL]
    F --> G[Comparer données prod vs test]
    G --> H[Corriger la cause racine]
    H --> I[Redéployer le KJAR]
    I --> J[Retester la décision]
    J --> K{Succès ?}
    K -->|Oui| L[Clôturer l’incident]
    K -->|Non| A

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Étape 1 : Analyser les logs jBPM

Recherchez :

• DMNRuntimeException

• Decision evaluation failed

• NullPointerException

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Étape 2 : Logger les variables d’entrée DMN

System.out.println("Entrées DMN : " + variables);

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Étape 3 : Vérifier le modèle DMN déployé

• Ouvrir le fichier DMN en production

• Vérifier :

  • nom de la décision

  • noms des entrées

  • namespace

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Étape 4 : Comparer production et test

Comparer :

• formats

• nullabilité

• valeurs réelles

• données de référence

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Étape 5 : Corriger et redéployer

• Corriger le mapping ou la DMN

• Redéployer le KJAR

• Nettoyer le cache KIE

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❗ Erreurs fréquentes à éviter

❌ Ignorer les logs
❌ Déployer une mauvaise version DMN
❌ Supposer que prod = test
❌ Ne pas gérer les valeurs nulles
❌ Sauter les validations d’entrées

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✅ Bonnes pratiques DMN en production

✔ Valider les entrées avant DMN
✔ Ajouter des règles par défaut
✔ Logger les décisions
✔ Versionner les modèles DMN
✔ Ajouter des tests unitaires DMN
✔ Mettre en place du monitoring

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📌 Résumé rapide (TL;DR)

Problème : Erreur DMN jBPM en production
Causes principales :

• entrées manquantes

• incompatibilité de types

• mauvaise version DMN

• erreurs FEEL

• différences prod/test

Solution :
Logger les entrées → valider le modèle → corriger le mapping → redéployer → retester.

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❓ Questions fréquentes (FAQ)

❓ Pourquoi DMN fonctionne en test mais échoue en production ?

Parce que les données diffèrent ou qu’une autre version DMN est déployée.

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❓ Peut-on ignorer une décision DMN échouée ?

Non. Il faut corriger la cause et relancer le processus.

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❓ Comment gérer proprement une erreur DMN ?

En ajoutant des règles de secours et des validations d’entrées.

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🔗 Articles connexes

• Tâche Business Rule jBPM expliquée

• Bonnes pratiques DMN

• Camunda vs jBPM – Comparaison DMN

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👩‍💻 Conseil final

Ne considérez jamais une erreur DMN comme une erreur UI.
C’est une erreur de logique métier.

Logger les entrées → corriger les données → redéployer → continuer.

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