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作者 | 李鵬（元毅）

事件驅(qū)動(dòng)框架：Knative Eventing

事件驅(qū)動(dòng)是指事件在持續(xù)事務(wù)管理過(guò)程中，進(jìn)行決策的一種策略?？梢酝ㄟ^(guò)調(diào)動(dòng)可用資源執(zhí)行相關(guān)任務(wù)，從而解決不斷出現(xiàn)的問(wèn)題。通俗地說(shuō)是當(dāng)用戶(hù)觸發(fā)使用行為時(shí)對(duì)用戶(hù)行為的響應(yīng)。在 Serverless 場(chǎng)景下，事件驅(qū)動(dòng)完美符合其設(shè)計(jì)初衷之一：按需付費(fèi)。

1. Knative 模型

▲Knative 模型

Knative 主要包括兩大部分：一是用于工作負(fù)載的 Serving，包括版本管理、灰度流量、自動(dòng)彈性；二是 Eventing（事件驅(qū)動(dòng)框架）。

核心玩家

Google；
IBM；
Pivotal；
RedHat；
SAP。

友商相關(guān)產(chǎn)品

Google CloudRun；
IBM；
Pivotal Function Service(PFC)；
OpenShift。

2. 事件驅(qū)動(dòng)框架：Eventing

Knative 的 Eventing 提供了一個(gè)完整的事件模型，方便接入各個(gè)外部系統(tǒng)的事件。事件接入以后，通過(guò) Cloud Event 標(biāo)準(zhǔn)在內(nèi)部流轉(zhuǎn)，結(jié)合 Broker-Trigger 模型進(jìn)行事件處理。

從上圖可以看到，Eventing 中包含三部分內(nèi)容：

事件源
Broker-Trigger：事件驅(qū)動(dòng)模型，這個(gè)模型在早期 16 年的版本開(kāi)始出現(xiàn)，其原理是 Trigger 訂閱 Broker 信息并過(guò)濾，最后將事件發(fā)送到對(duì)應(yīng)的服務(wù)進(jìn)行消費(fèi)。
消息系統(tǒng)：在 Eventing 中每個(gè) Broker 下面對(duì)應(yīng)一個(gè)消息的系統(tǒng)，來(lái)承載對(duì)事件的整個(gè)流轉(zhuǎn)。目前社區(qū)支持的消息系統(tǒng)包括 Kafka、NATS、Rocket MQ、Rabbit MQ 等。

3. 關(guān)鍵特性：事件規(guī)則

事件規(guī)則的核心是 Broker-Trigger 模型，它包含以下特性：

Trigger 的 filter 的作用是對(duì) Event 進(jìn)行內(nèi)容過(guò)濾；
支持對(duì) Event 的 Attribute 以及 Data 的內(nèi)容進(jìn)行過(guò)濾；
支持 Common Expression Language（CEL）表達(dá)式過(guò)濾；
支持通過(guò) SourceAndType（事件源類(lèi)型）進(jìn)行過(guò)濾。

事件驅(qū)動(dòng)引擎-事件源

1. 事件源介紹

Knative 社區(qū)中提供了豐富的事件源接入，包括 Kafka、Github，也支持接入消息云產(chǎn)品的一些事件，比如 MNS、RocketMQ 等。

如上圖所示，接入事件源之后，可以通過(guò) Broker-Trigger 模型請(qǐng)求相應(yīng)的服務(wù)。這些服務(wù)包括一些具體場(chǎng)景，比如從源碼構(gòu)建鏡像、自動(dòng)化鏡像發(fā)布、AI 音視頻處理、定時(shí)任務(wù)等。所有的事件都需要這樣的事件源來(lái)拉取，然后下發(fā)到 Eventing 整個(gè)事件流轉(zhuǎn)過(guò)程。

事件接入

接入消息云產(chǎn)品事件源；
通過(guò) MNS 接入更多云產(chǎn)品的事件。

事件處理

Knative Eventing 內(nèi)部實(shí)現(xiàn)事件的訂閱、過(guò)濾和路由機(jī)制；
事件最終通過(guò) Knative 管理的 Serverless 服務(wù)進(jìn)行消費(fèi)。

典型案例

AI 音視頻處理；
代碼提交自動(dòng)構(gòu)建鏡像。

2. RocketMQ 事件源

消息隊(duì)列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 構(gòu)建的低延遲、高并發(fā)、高可用、高可靠的分布式消息中間件。

消息隊(duì)列 RocketMQ 版既可為分布式應(yīng)用系統(tǒng)提供異步解耦和削峰填谷的能力，同時(shí)也具備互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的海量消息堆積、高吞吐、可靠重試等特性。

RocketMQSource 是 Knative 平臺(tái)的 RocketMQ 事件源。其可以將 RocketMQ 集群的消息以 Cloud Event 的格式實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)到 Knative 平臺(tái)，是 Apahe RocketMQ 和 Knative 之間的連接器。

3. Kafka 事件源

消息隊(duì)列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 構(gòu)建的高吞吐量、高可擴(kuò)展性的分布式消息隊(duì)列服務(wù)，廣泛用于日志收集、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)聚合、流式數(shù)據(jù)處理、在線(xiàn)和離線(xiàn)分析等，是大數(shù)據(jù)生態(tài)中不可或缺的產(chǎn)品之一，阿里云提供全托管服務(wù)，用戶(hù)無(wú)需部署運(yùn)維，更專(zhuān)業(yè)、更可靠、更安全。

AI 事件驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景實(shí)踐

以具體場(chǎng)景為例，該案例是一個(gè)直播系統(tǒng)，系統(tǒng)每天都有海量的直播訪(fǎng)問(wèn)，訪(fǎng)問(wèn)量根據(jù)直播熱度隨時(shí)變化，彈性有波動(dòng)，同時(shí)存在不定時(shí)的增量?？蛻?hù)的訴求，一是業(yè)務(wù)彈性波動(dòng)，消息并發(fā)性比較高；二是互動(dòng)實(shí)時(shí)響應(yīng)，要求低延遲。

為了滿(mǎn)足對(duì)消息處理的彈性波動(dòng)、高并發(fā)及低延遲的要求，客戶(hù)選擇阿里云的 Knative 服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的彈性處理。阿里云 Knative 完全契合了用戶(hù)當(dāng)前的訴求，并且在接入 K8s 標(biāo)準(zhǔn)之上，提供了基于事件和消息的彈性調(diào)度。

當(dāng)應(yīng)用實(shí)例數(shù)隨著業(yè)務(wù)的波峰波谷進(jìn)行擴(kuò)容和縮容時(shí)，真正做到了按需使用、實(shí)時(shí)彈性的能力。整個(gè)過(guò)程完全自動(dòng)化，減少業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)人員在基礎(chǔ)設(shè)施上的負(fù)擔(dān)。在這個(gè)案例中，Knative 主要提供了三個(gè)能力：極致彈性、事件處理、開(kāi)箱即用。

下面進(jìn)行示例演示，演示內(nèi)容主要有：

部署 Kafka 事件源
部署事件網(wǎng)關(guān)
部署服務(wù)
模擬事件處理

演示過(guò)程觀看方式：

打開(kāi)鏈接：
https://developer.aliyun.com/live/246128
掃描下方二維碼：

（掃碼觀看實(shí)操演示）

作者簡(jiǎn)介：

李鵬，花名：元毅，阿里云容器平臺(tái)高級(jí)開(kāi)發(fā)工程師，2016 年加入阿里，深度參與了阿里巴巴全面容器化、連續(xù)多年支持雙十一容器化鏈路。專(zhuān)注于容器、Kubernetes、Service Mesh 和 Serverless 等云原生領(lǐng)域，致力于構(gòu)建新一代 Serverless 平臺(tái)。當(dāng)前負(fù)責(zé)阿里云容器服務(wù) Knative 相關(guān)工作。

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