事件驱动

作者 | 史明伟（世如） 间隔阿里云事件总线（EventBridge）和 Serverless 函数计算（Function Compute，FC）发表全面深度集成曾经过来一年。站在零碎元数据互通，产品深度集成的肩膀上，这一年咱们又走过了哪些历程？ 从事件总线到事件流，从基于 CloudEvents 的事件总线触发到更具个性化的事件流触发，函数计算已成为事件总线生态不可或缺的重要组成部分，承载了 EventBridge 零碎架构中越来越多的角色，事件流基础架构的函数 Transform，基于函数计算的多种上游 Sink Connector 投递指标反对，函数作为 EventBridge 端点 API Destination；基于事件总线对立，规范的事件通道能力，和基于函数计算麻利、轻量、弹性的计算能力，咱们将又一次起航摸索云上事件驱动架构的最佳实际。 本文主题围绕事件总线+函数计算，构建云上最佳事件驱动架构利用。心愿通过上面的分享，帮忙大家深刻了解 Serverless 函数计算、EventBridge 事件总线对于构建云上事件驱动架构利用的价值和背地的逻辑、 为什么函数计算是云上事件驱动服务最佳实际？为什么咱们如此须要事件总线服务？随同着这些谜题的解开，最初，让咱们一起理解利用于理论生产的一些 Serverless 事件驱动客户案例。 事件驱动架构的实质 Back to the Nature of Event-Driven大家可能会纳闷，事件驱动妇孺皆知，为什么咱们又要从新探讨事件驱动呢？我想这也正是咱们须要探讨它的起因，回归实质，从新起航。 事件驱动可能是一个比拟宽泛的概念，而本文聚焦事件驱动架构的探讨，事件驱动架构作为一种软件设计模式，确实不是一个新的概念，随同着计算机软件架构的演进，它曾经存在了一段很久的工夫，大家对它的探讨也从未进行过，当咱们须要从新探讨一个曾经存在的概念的时候，我想咱们有必要从新回到它最开始的定义，一起摸索那些实质的货色，重新认识它。 下面的这些内容是我从相干的一些材料上摘录的对于事件驱动架构的一些形容，“abstract”，“simple”，“asynchronous”，“message-driven” 这些具备代表性的词汇很好的给予事件驱动架构一个宏观的形容；从事件驱动架构的抽象概念，到它简洁的架构，以及事件驱动架构要达成的目标，和它在理论的零碎架构中所展示的状态。 事件驱动架构基本概念及状态在理解了对于事件驱动架构的一些根本形容之后，咱们须要进一步明确事件驱动架构所波及的一些基本概念和架构状态。依据维基百科形容，事件驱动架构波及的外围概念如下所示： 事件驱动架构根本状态围绕事件的流转，依据事件驱动架构的概念和根本状态，次要波及以下四个外围局部： Event Producer：负责产生事件，并将产生的事件投递到事件通道；Event Channel：负责接管事件，并将接管的事件长久化存储，投递给订阅该事件的后端解决引擎；Event Processing Engine：负责对于订阅的事件做出响应和解决，依据事件更新零碎状态；Downstream event-driven activity：事件处理实现之后，对于事件处理响应的一种展现；事件驱动架构要达成的目标理解了事件驱动架构的根本状态，架构中事件通道的引入，解耦了事件生产和事件处理这两个最根本的零碎角色，那么这样的架构模型所要达成的最终目标到底是什么？ 零碎架构松耦合事件生产者与事件订阅者在逻辑上是离开的。事件的生成与应用的拆散意味着服务具备互操作性，但能够独立扩缩、更新和部署。 只面向事件的涣散耦合能够缩小零碎依赖项，并容许您以不同的语言和框架实现服务。您无需更改任何一个服务的逻辑，即可增加或移除事件生成方和接管方。您无需编写自定义代码来轮询、过滤和路由事件。 零碎的可伸缩性基于事件驱动架构的松耦合个性，意味着能够独立对事件生产者，事件通道服务，以及事件处理引擎进行独立的扩缩容；尤其对于后端事件处理引擎，能够依据音讯解决响应 SLA 和后端资源供应进行弹性扩缩容；同时能够基于事件粒度构建不同规格的后端解决服务，实现更细粒度的零碎弹性伸缩。 零碎的可扩展性零碎的可扩展性，次要体现在当零碎须要减少新的性能，如何疾速的基于现有零碎架构疾速构建反对新的业务逻辑，在事件驱动架构利用中，围绕事件粒度的解决模式，可能人造疾速反对减少新的基于事件的数据流形象。 当零碎中减少新的事件类型的时候，无需调整变更公布整个零碎，只须要关注须要订阅的事件进行事件处理逻辑的开发和部署即可，也能够基于原来的零碎做很少的代码变更即可实现，也能够在业务初期通过独立的服务订阅指定的事件实现特定的业务逻辑反对。 **为什么函数计算是云上事件驱动服务最佳实际？ **在探讨完事件驱动架构根本模型之后，我想对于事件驱动的概念，状态咱们有了对立的意识和了解，接下来咱们进入议题的第二个局部，为什么函数计算是云上事件驱动服务最佳实际？ 函数计算简介函数计算 FC 是一款基于事件驱动的全托管计算服务，相干的产品细节能够见官网介绍。作为一款通用的事件驱动型计算服务，接下来我会从三个方面进行具体的介绍。 编程范式应用函数计算，用户无需洽购与治理服务器等基础设施，只需编写并上传代码。函数计算为你筹备好计算资源，弹性地、牢靠地运行工作，并提供日志查问、性能监控和报警等开箱即用性能，编程范式带来开发的“简略，快捷”。 依照函数粒度进行独立的性能单元开发，疾速调试，疾速的部署上线，省去了大量资源购买，环境搭建的运维工作；同时函数计算是一个事件驱动的模型，事件驱动，意味着用户不须要关注服务产品数据传递的问题，省去了在编写代码中波及的大量服务拜访连贯的逻辑；“事件驱动” + “函数粒度开发” + “免服务器运维”等几个维度特色帮忙函数计算撑持“聚焦业务逻辑麻利开发”的底层逻辑。 计算模型除了开发模式带来的研发效力晋升之外，函数计算提供十分细粒度的计算资源和毫秒级计费模型，撑持按需计算，按量免费；可能反对按用户的申请，依据用户流量的模型为计算付费；当然按用户申请付费存在技术上微小的挑战，要求函数计算实例的启动小于用户的 RT 要求，冷启动性能尤为重要，这时候极致弹性成为了 Serverless 按需付费，业务降本的底层技术撑持。函数计算通过“极致弹性” + “按需付费”的模型帮忙 Serverless 函数计算实现真正的按需计算逻辑。 ...

最近在看node社区的nodeclub源码，看到一个玩意EventProxy，这里记录一下基本语法nodeclub社区源码: https://github.com/cnodejs/no... eventproxy工具源码： https://github.com/JacksonTia... EventProxy 可以理解为一个基于事件机制对复杂的业务逻辑进行解耦的工具，可以解决javascript异步回调地狱问题的工具。 利用事件机制解耦复杂业务逻辑移除被广为诟病的深度callback嵌套问题将串行等待变成并行等待，提升多异步协作场景下的执行效率友好的Error handling无平台依赖，适合前后端，能用于浏览器和Node.js兼容CMD，AMD以及CommonJS模块环境先来看一段回调嵌套的示例代码： 准备工作：三个文件file1.txt，file2.txt, file3.txt文件，在里面随便写点内容 var fs = require('fs');fs.readFile('./file1.txt', 'utf8', function (err1, data1) { fs.readFile('./file2.txt', 'utf8', function (err2, data2) { fs.readFile('./file3.txt', 'utf8', function (err3, data3) { console.log(data1 + data2 + data3); }); });});这种代码在node中是不是经常见？? 看着是不是有点心疼的感觉~ 哈哈，看到两句有意思的话： 这个世界上不存在所谓回调函数深度嵌套的问题。 世界上本没有嵌套回调，写得人多了，也便有了}}}}}}}}}}}}。 正题： 安装eventproxy npm install eventproxy使用 var EventProxy = require('eventproxy');var ep = new EventProxy();常用方法分为两部分： 解决回调的方法： emit()after()all()优化代码的方法： done()throw()fail()emit()方法、all()方法 var fs = require('fs');var EventProxy = require('eventproxy');var ep = new EventProxy();// all()方法用于指定接收哪几种事件，并在回调函数中进行统一处理，回调函数可以接收事件中携带的参数，参数位置与事件位置一一对应ep.all(['read_file1', 'read_file2', 'read_file3'], function (data1, data2, data3) { console.log(data1 + data2 + data3);});fs.readFile('/file1.txt', 'utf8', function (err, data) { // 使用emit抛出一个事件 read_file1 ep.emit('read_file1', data);});fs.readFile('/file2.txt', 'utf8', function (err, data) { // 使用emit抛出一个事件 read_file2 ep.emit('read_file2', data);});fs.readFile('/file3.txt', 'utf8', function (err, data) { // 使用emit抛出一个事件 read_file3 ep.emit('read_file3', data);});上面的例子，我们使用emit()方法抛出了三个不同的事件，然后使用all()方法统一接收处理 ...

前言学习Node就绕不开异步IO， 异步IO又与事件循环息息相关， 而关于这一块一直没有仔细去了解整理过， 刚好最近在做项目的时候， 有了一些思考就记录了下来， 希望能尽量将这一块的知识整理清楚， 如有错误， 请指点轻喷~~ 一些概念同步异步 & 阻塞非阻塞查阅资料的时候， 发现很多人都对异步和非阻塞的概念有点混淆， 其实两者是完全不同的， 同步异步指的是行为即两者之间的关系， 而阻塞非阻塞指的是状态即某一方。 以前端请求为一个例子，下面的代码很多人都应该写过 $.ajax(url).succedd(() => { ...... // to do something})同步异步 如果是同步的话， 那么应该是client发起请求后， 一直等到serve处理请求完成后才返回继续执行后续的逻辑， 这样client和serve之间就保持了同步的状态。 如果是异步的话， 那么应该是client发起请求后， 立即返回， 而请求可能还没有到达server端或者请求正在处理， 当然在异步情况下， client端通常会注册事件来处理请求完成后的情况， 如上面的succeed函数。 阻塞非阻塞 首先需要明白一个概念， Js是单线程， 但是浏览器并不是， 事实上你的请求是浏览器的另一个线程在跑。 如果是阻塞的话， 那么该线程就会一直等到这个请求完成之后才能被释放用于其他请求。 如果是非阻塞的话， 那么该线程就可以发起请求后而不用等请求完成继续做其他事情。 总结 之所以经常会混乱是因为没有说清楚讨论的是哪一部分（下面会提到）， 所以同步异步讨论的对象是双方， 而阻塞非阻塞讨论的对象是自身。 IO和CPUIo和Cpu是可以同时进行工作的。 IO： I/O（英语：Input/Output），即输入/输出，通常指数据在内部存储器和外部存储器或其他周边设备之间的输入和输出。cpu 解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。Node中的异步IO模型IO分为磁盘IO和网络IO， 其具有两个步骤 等待数据准备 (Waiting for the data to be ready)将数据从内核拷贝到进程中 (Copying the data from the kernel to the process)Node中的磁盘Io以下的讨论基于*nix系统。 理想的异步Io应该像上面讨论的一样， 如图： ...

在2018年5月，CNCF宣布将开源规范CloudEvents纳入CNCF Sandbox。从那时起，工作组已经取得了大量进展，概述了如何抽象事件，并在生态系统中实现互操作，允许在堆栈的不同部分之间进行通信，以及不同的编程语言。今天，CloudEvents团队很高兴地宣布该规范的0.2版本，其中包括许多新的细节以及SDK规范。这里我们将介绍新版本的亮点，但有关更多信息，请参阅0.2规格。该规范的一些主要新更新是各种传输映射（mapping）和绑定（binding），特别是对于AMQP 1.0、MQTT 3.1.1和5.0、以及NATS。这创建了一个新的抽象层，允许开发者连接到任何主要的传输消息协议，并符合此规范定义的事件转换标准，从而提供更大的灵活性。0.2版本的另一个主要补充是对protobuf（或Protocol Buffers）的支持，这是一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化结构化数据的方式，用于通信协议、数据存储和其他软件开发场景。有关0.2中protobuf支持的更多信息，请参阅protobuf格式。CloudEvents团队已经定义了几个SDK，包括Go、Java、Python、C#和JavaScript，但还有许多其他语言，新的CloudEvents SDK规范概述了团队添加和支持新SDK的最低要求。如果你有兴趣参与此项工作，请参阅SDK指南，立即开始成为贡献者或维护者。如果你有兴趣但不确定从哪里开始，或者这将如何适合你的项目，0.2版本提供CloudEvents Primer，它解释这项工作背后的概念和驱动因素，以及如何开始。此外，对于那些希望利用这项工作或想要参与并做出贡献的人来说，路线图是了解这个沙箱工作的下一个阶段以及规范的目标的好方法。项目的TOC赞助人包括Ken Owens和Brian Grant。CNCF沙箱是早期项目的基地，为了进一步了解CNCF项目成熟度水平，请访问我们的毕业标准。2019年KubeCon + CloudNativeCon中国论坛提案征集（CFP）现已开放KubeCon + CloudNativeCon 论坛让用户、开发人员、从业人员汇聚一堂，面对面进行交流合作。与会人员有 Kubernetes、Prometheus 及其他云原生计算基金会 (CNCF) 主办项目的领导，和我们一同探讨云原生生态系统发展方向。2019年中国开源峰会提案征集（CFP）现已开放在中国开源峰会上，与会者将共同合作及共享信息，了解最新和最有趣的开源技术，包括 Linux、容器、云技术、网络、微服务等；并获得如何在开源社区中导向和引领的信息。大会日期：提案征集截止日期：太平洋标准时间 2 月 15 日，星期五，晚上 11:59提案征集通知日期：2019 年 4 月 1 日会议日程通告日期：2019 年 4 月 3 日幻灯片提交截止日期：6 月 17 日，星期一会议活动举办日期：2019 年 6 月 24 至 26 日2019年KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China赞助方案出炉啦