在Java中，决策树模型的实时更新策略通常包括以下几个步骤：
收集数据：首先需要定期或实时收集新的数据样本，用于更新决策树模型。
增量学习：在收集到新数据后，可以使用增量学习的方法来更新决策树模型。这包括将新数据样本逐个或批量地输入到现有的决策树模型中，并根据新数据的特征进行调整和更新。
模型评估：更新完决策树模型后，需要对新模型进行评估，以确保模型的性能和准确性得到提升。
部署更新后的模型：最后，更新后的决策树模型可以重新部署到生产环境中，用于实时预测和决策。
在Java中，可以使用机器学习库（如Weka、Apache Spark MLlib等）来实现决策树模型的实时更新策略。这些库提供了丰富的工具和算法，方便开发者实现和管理决策树模型的实时更新。
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