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  • esper(复杂事件处理引擎)简介

    千次阅读 2015-06-01 14:55:13
    Esper是一个复杂事件处理引擎,用于对同一类型的多个对象进行统计分析。 要统计的多个事件(一个事件通常对应着一个对象)会存储在一个队列中,这里叫它EQueue。 EPL EPL,Event Process Language,事件处理语言。...

    Esper是一个复杂事件处理引擎,用于对同一类型的多个对象进行统计分析。

    要统计的多个事件(一个事件通常对应着一个对象)会存储在一个队列中,这里叫它EQueue。

    获得

     <dependency>
           <groupId>com.espertech</groupId>
           <artifactId>esper</artifactId>
           <version>4.9.0</version>
     </dependency>

    我的入门DEMO在 点击打开我的GitHub

    EPL

    EPL,Event Process Language,事件处理语言。类似于SQL,描述了esper要分析的内容。

    详见该分类下的其他博文。

    事件类型

    javaPojo

    可以发送javaPojo,也可以发送map。
    发送javaPojo时,直接创建epl = "select avg(price) from " + javaPojo.class.getName() + ".win:length_batch(2)";即可。
    map

    发送map时,可以注册表的类型,见下:

    //发送map时,可以注册表的类型
    // Person定义
    Map<String, Object> personTable = new HashMap<String, Object>();
    personTable.put("name", String.class);
    personTable.put("age", Integer.class);
    // 注册Person到Esper
    admin.getConfiguration().addEventType("personEventTypeName",personTable);


    发送map时,也可以通过epl语句建立。

    //发送map时,也可以通过epl语句建立。
    String createEpl="create schema appTable as (`id` int, `price` int, `color` string)";
    admin.createEPL(createEpl);
    注意:如果把schema看成一张表,我们发送的map中列数少了不报错,列数多了不报错(esper只用能匹配得上的元素),列名对应的数据类型不匹配也不报错(esper不会帮你转换)。

    例子

    package test;
    import com.espertech.esper.client.EPAdministrator;
    import com.espertech.esper.client.EPRuntime;
    import com.espertech.esper.client.EPServiceProvider;
    import com.espertech.esper.client.EPServiceProviderManager;
    import com.espertech.esper.client.EPStatement;
    import com.espertech.esper.client.EventBean;
    import com.espertech.esper.client.UpdateListener;
    
    
    class Apple
    {
    	private int id;
    	private int price;
    
    	public int getId()
    	{return id;}
    
    	public void setId(int id)
    	{this.id = id;}
    
    	public int getPrice()
    	{return price;}
    
    	public void setPrice(int price)
    	{this.price = price;}
    }
    
    class AppleListener implements UpdateListener
    {
    
    	public void update(EventBean[] newEvents, EventBean[] oldEvents)
    	{
    		if (newEvents != null)
    		{
    			Double avg = (Double) newEvents[0].get("avg(price)");
    			System.out.println("Apple's average price is " + avg);
    		}
    	}
    
    }
    public class Test {
    
    	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    		EPServiceProvider epService = EPServiceProviderManager.getDefaultProvider();
    
    		EPAdministrator admin = epService.getEPAdministrator();
    
    		String product = Apple.class.getName();
    		//统计窗口限定为:事件个数为2。每攒够2个就计算一次,然后清空队列。
    		String epl = "select avg(price) from " + product + ".win:length_batch(2)";
    
    		EPStatement state = admin.createEPL(epl);
    		state.addListener(new AppleListener());
    
    		EPRuntime runtime = epService.getEPRuntime();
    
    		Apple apple1 = new Apple();
    		apple1.setPrice(5);
    		runtime.sendEvent(apple1);
    
    		Apple apple2 = new Apple();
    		apple2.setPrice(2);
    		runtime.sendEvent(apple2);
    
    		Apple apple3 = new Apple();
    		apple3.setPrice(5);
    		runtime.sendEvent(apple3);
    		
    		Apple apple4 = new Apple();
    		apple4.setPrice(7);
    		runtime.sendEvent(apple4);
    		
    	}
    }
    /**Apple's average price is 3.5
    Apple's average price is 6.0
    */
    

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  • 复杂事件处理引擎—Esper 处理模型

    千次阅读 2013-11-20 21:24:33
    1、esper的处理模型是持续性的——根据statement中事件流(event stream)、视图(views)、过滤器(filters)等的选择,esper引擎一旦处理事件数据,就会变更statement中监听或subscriber接收到事件信息。...

    转载自:http://www.cnblogs.com/aking1988/p/3313634.html

    1、esper的处理模型是持续性的——根据statement中事件流(event stream)、视图(views)、过滤器(filters)等的选择,esper引擎一旦处理事件数据,就会变更statement中监听或subscriber接收到事件信息。

    2、insert Stream — 表示新事件进入到引擎,并进入到事件窗口等。

    先看个例子 :

    select * from Withdrawal

    这个例子的IStream 其实就是进入引擎的withdrawal事件流,并作为新事件被推送给listener。如下图所示:

    说明:按照上面的EPL语句:select * from withdrawal; 每当有一个withdrawal事件进入时,如W1、W2等,一旦进入到引擎,就会当成新事件(New Events)立刻推送给updatelistener。

    3、IRStream — Insert and Remove Stream  

    当使用IRStream时,EPL中就会有事件窗口——长度窗口(length window)或者 时间窗口(time window)的使用。比如下面的EPL语句:

    select * from Withdrawal.win:length(5)

    这个EPL语句使用了长度窗口(length window)— win:length(N)。表示引擎会将过去的n条事件保存在事件流中。如下图所示:

    说明:上图表示的是使用长度为5的事件窗口,事件的进入以及stream中事件信息的变化,通过引擎推送给监听的事件信息。

    win:length(5) 在Stream中最多保存5条数据,参考W5、W6事件的进入。当W5作为新事件进入到事件窗口时,此时窗口中的数据条数为5,达到了窗口的最大长度;W6事件进入时,则把W1从窗口中移除出去——遵循的是FIFO原则(先进先出),每一个进入的新事件都会在监听中作为新事件输出,只有窗口长度5的情况下,才会有旧事件的输出。比如当W6进入时,监听中的新事件为W6,而W1则作为旧事件被监听获取。

    4、过滤器(filter)和where语句

    首先,从一个EPL开始:

    select * from Withdrawal(amount>=200).win:length(5)

    在这个EPL中,有一个特殊的语法也就是 Withdrawal(amount>=200),通过Stream(表达式)的语法,即为filter。其实现的功能是对即将进入到事件窗口的事件进行过滤,满足条件的事件,则被放入到窗口中。上面EPL表达的是 只有amount >= 200的withdrawal事件,才可以被放入到长度为5的事件窗口。换句话说,这个事件窗口中所有的事件,其amount属性都不小于200。如下图:

    说明:每一个进入的事件,首先通过filter,当满足fiter条件时,才会放入到事件窗口;而进入事件窗口的同时,引擎也会将该事件作为新事件推送给监听或者subscriber。

    where语句与filter有所不同,如EPL语句:

    select * from Withdrawal.win:length(5) where amount >= 200

    以及事件通过where过滤的处理模型如下:

    说明:当有新事件进入时,会先进入到事件窗口;在引擎要将事件推送给监听之前,判断where条件,满足where条件的事件,才会作为新事件传送给监听。

    5、时间窗口(time window)

    时间窗口,是一个滑动的事件窗口,其以系统时间为准,延伸到过去指定的时间间隔。比如win:time(10 seconds),这个时间窗口保存的事件是当前时间以及此前10秒这一时间间隔的所有事件。比如下面的EPL语句:

    select * from Withdrawal.win:time(4 sec)

    表示时间窗口中的事件是过去4秒钟所有的withdrawal事件。如下图所示:

    说明:当第一个事件W1在t+4时刻进入到引擎时,其时间窗口从t到t+4这一时间段,只有一个事件W1,同时该事件作为新事件推送给监听;当在t+5时刻,W2进入到引擎,此时事件窗口的时间范围为 t+1 ~ t+5,窗口数据为 W1和W2,而此时W2也作为新事件输出到监听。时间窗口随着系统时间的变化,其窗口表示的时间范围也发送变化,当在t+8时,因为在t+4(其实是个临界点)这个时刻进入的W1,因为已经不在该时间窗口,故W1作为旧事件被推送给监听。

    6、批量窗口(batch window)

    批量窗口包括 时间批量窗口(win:time_batch)和长度批量窗口(win:length_batch)。

    首先从时间批量开始,Time bath view缓存事件信息并且按照指定时间间隔在一次变更中释放所有缓存的事件。EPL如下:

    select * from Withdrawal.win:time_batch(4 sec)

    上述时间批量窗口表示每隔4s形成一个事件窗口,老的窗口中的所有事件则作为新事件推送给监听。如下图:

    说明:

    · t+1时,W1事件发生并进入批量缓存,此时不会通知监听。

    · t+3时,W2事件发生并进入批量缓存,不通知监听。

    · t+4时,满足了窗口间隔时间,此时缓存中有两个事件W1W2,引擎处理,并通知监听,此时输出事件为 W1和 W2。此时创建一个新的bath buffer

    · t+6 与 t+7之间有事件 W3进入bath buffer,监听无动作。

    · t+8时,引擎处理bath缓存中的事件,并传递给监听。此时输出事件为 W3Old Events 中包括了 W1W2.

    长度批量窗口,基本上与时间批量窗口一样,比如:

    select * from withdrawal.win:length_batch(5)

    上面的长度批量窗口,每当窗口事件总数达到5条时,则创建一个新的batch buffer,而老的事件窗口中5条事件作为新事件输出到监听。

    【总结】filter和where的区别在于条件执行的时机——fiter是事件进入事件窗口之前就进行了过滤,不满足条件的事件不会进入到窗口,更不会交付给引擎进行处理;而where则是从事件窗口中取出事件,通过引擎进行条件筛选,满足条件的事件则作为新事件交付给监听。从这个地方,可以看出,在过滤相同条件时,filter的效率会高于where,所以在能使用filter的时候,尽量不要使用where语句进行事件筛选。

    事件窗口——时间窗口和长度窗口,这里时间窗口时一个滑动的窗口,随着时间推移,窗口也在不断移动;长度窗口更像是一个固定长度的queue,当达到窗口的总容量时,移除窗口中最先进入的事件(FIFO),并作为旧事件交付给监听。

    批量窗口,其实就是每个多久或者每个多少条事件做一次输出,本次输出的内容为新事件;当下一次输出时,上一次输出的新事件也就成了本次输出的旧事件。

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  • 使用事件处理规则引擎开发应用,大量的具备自由行为规则的对象决定了系统整体的行为表现。所以我说这才是真正的面向对象的编程方式。

    3. 复杂事件处理引擎产品

    复杂事件处理的核心产品其实就是规则引擎,规则引擎的工作原理如下图所示。


    (1)     开发者使用规则语言或者状态机定义一系列的规则,这些规则定义了系统中实体应对外界变化的反应规律。即一个实体对象当受到外部的作用,内部状态发生了变化,满足一定条件的内部状态又触发对外部的反应,执行一定的动作。无数的有着自身行为规则的对象,彼此相互作用,共同决定了系统整体的行为。 应用系统采用这种逻辑处理方式,模拟了真实世界的行为方式,是真正的面向对象的处理方式。

    (2)     所有规则在规则引擎里构造为 Rete network 结构,用于做规则的快速匹配。

    (3)     包含状态信息的对象,代表外界对系统作用和系统对外界作用的事件对象,都存储在引擎的内存里。

    (4)     当外部事件产生时,规则引擎对所有定义的规则做匹配,选择出满足条件可以执行的规则策略。这些规则按定义好的优先级排列,预备按顺序执行。

    (5)     如果规则执行的结果不影响内存里任何对象的状态,那继续第二条规则的执行,直至列表中的规则都执行完毕。否则重复之前的过程。

    (6)     在处理过程中,内存里的状态对象和事件对象是可以删除的,当然也可以创建新的状态对象和事件对象。

    (7)     这种程序不会结束,除非内部所有的对象都被清除,或者外部没有任何新的事件发生。

    总之,使用复杂事件处理规则引擎来构建开发系统,是一种更贴合真实世界运行状况的描述形式。这里大量的具备自由行为规则的对象决定了系统整体的行为表现。所以我说这才是真正的面向对象的编程方式。 在经济等其他领域,这也是一种好的结构模式。:)

     

    基于规则引擎开发的应用程序,包含如下内容。

    (1)     包含各种状态信息的对象的类定义。

    (2)     事件对象的类定义。

    (3)     描述对象状态变化和行为反应的规则和状态机模型。

    (4)     一些常量定义。

    (5)     输入事件和输出事件的消息通道。

    (6)     需要查询或者加载的历史数据。

    这种应用程序的处理逻辑如下图所示。

     

    (1)     外部作用系统的事件产生。对这些事件做过滤,删除不需要的事件。

    (2)     过滤出的事件赋值给内部的对象,开始做事件的聚合,事件的泛化。

    (3)     根据定义的规则和系统的需求,进行事件的匹配,判断和推理。最后得到一个判断结论,或者找到一个导致事故的原因,决定一个决策,或者一个对系统未来变化的一个预测。

    (4)     这些结果会发布出去,作用于其他系统。

     

    最后有个很重要的问题需要阐述一下,就是什么样的系统适合用事件处理规则引擎来做,即行为规则声明式开发方式,什么样的系统适合传统的过程式开发方式(不管是过程式的编程,还是过程式的图形化流程编排)。我的答案是:

    (1)     抽象一些这个问题是,使用系统整体过程的描述方式,还是使用系统个体行为规则的描述方式。所以如果系统包含的内部对象很多,每个对象都有自己的行为反应规则,系统整体行为依赖于所有个体的行为规则,那就使用规则引擎来开发。反之,如果系统包含的对象不多,系统有一套比较固定的,依赖很少的影响因素的行为,则使用过程式开发比较便利。

    (2)     不论整体描述形式,还是个体描述形式,如果行为规则很多且在系统运行阶段规则变化比较频繁,则适合使用规则引擎。 毕竟规则引擎使用很优化的规则匹配算法,使用过程式的编程来实现这个功能可不容易。

    总之,过程式开发和声明式开发的界限并不是泾渭分明的,编程做出的系统使用规则引擎也能做,规则引擎开发的系统编程也能实现。但选择不好开发方式和工具,结果肯定是事倍功半的。用工具一定要用的准。

     

     

     

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  • 复杂事件处理引擎—Esper入门

    千次阅读 2013-11-20 16:51:35
    转载自:http://www.cnblogs.com/aking1988/p/Esper-quick-start.html
    展开全文
  • 复杂事件处理引擎—Esper工作原理

    千次阅读 2013-11-20 17:11:18
    http://www.cnblogs.com/aking1988/p/3288215.html
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复杂事件处理引擎