RocketMQ-Streams 聚焦「大数据量->高过滤->轻窗口计算」场景，核心打造轻资源，高性能优势，在资源敏感场景有很大优势，最低 1Core，1G 可部署。通过大量过滤优化，性能比其他大数据提升 2-5 倍性能。广泛应用于安全，风控，边缘计算，消息队列流计算。 RocketMQ-Streams 兼容 Flink 的 SQL，udf/udtf/udaf，将来我们会和 Flink 生态做深度融合，即可以独立运行，也可发布成 Flink 任务，跑在 Flink 集群，对于有 Flink 集群的场景，即能享有轻资源优势，可以做到统一部署和运维。

RocketMQ-Streams 特点及应用场景

RocketMQ-Streams 应用场景

• 计算场景： 适合大数据量->高过滤->轻窗口计算的场景。不同于主流计算引擎，需要先部署集群，写任务，发布，调优，运行这么复杂的过程。RocketMQ-Streams 本身就是一个 lib 包，基于 SDK 写完流任务，可以直接运行。支持大数据开发需要的计算特性：Exactly-ONCE，灵活窗口（滚动、滑动、会话），双流Join，高吞吐、低延迟、高性能。最低 1Core，1G 可以运行。

• SQL引擎 ： RocketMQ-Streams 可视作一个 SQL 引擎，兼容 Flink SQL 语法，支持 Flink udf/udtf/udaf 的扩展。支持 SQL 热升级，写完 SQL，通过 SDK 提交 SQL，就可以完成 SQL 的热发布。

• ETL引擎： RocketMQ-Streams 还可视作 ETL 引擎，在很多大数据场景，需要完成数据从一个源经过 ETl，汇聚到统一存储，里面内置了 grok，正则解析等函数，可以结合 SQL 一块完成数据 ETL 。

• 开发 SDK，它也是一个数据开发 SDK 包，里面的大多数组件都可以单独使用，如 Source/sink，它屏蔽了数据源，数据存储细节，提供统一编程接口，一套代码，切换输入输出，不需要改变代码。

RocketMQ-Streams 设计思路

设计目标 • 依赖少，部署简单，1Core，1G 单实例可部署，可随意扩展规模。 • 实现需要的大数据特性：Exactly-ONCE，灵活窗口（滚动、滑动、会话），双流 Join，高吞吐、低延迟、高性能。 • 实现成本可控，实现低资源，高性能。 • 兼容 Flink SQL，UDF/UDTF，让非技术人员更易上手。

设计思路 • 采用 shared-nothing 的分布式架构设计，依赖消息队列做负载均衡和容错机制，单实例可启动，增加实例实现能力扩展。并发能力取决于分片数。 • 利用消息队列的分片做 shuffle，利用消息队列负载均衡实现容错。 • 利用存储实现状态备份，实现 Exactly-ONCE 的语义。用结构化远程存储实现快速启动，不必等本地存储恢复。

RocketMQ-Streams 特点和创新

RocketMQ-Streams SDK 详解

Hello World 按照惯例，我们先从一个例子来了解 RocketMQ-Streams

• namespace：相同 namespace 的任务可以跑在一个进程里，可以共享配置 • pipelineName：job name • DataStreamSource：创建 source 节点 • map：用户函数，可以通过实现 MapFunction 扩展功能 • toPrint：结果打印出来 • start：启动任务 • 运行上面代码就会启动一个实例。如果想多实例并发，可以启动多个实例，每个实例消费部分 RocketMQ 的数据。 • 运行结果：把原始消息拼接上“—”，并打印出来

RocketMQ-Streams SDK

• StreamBuilder 做为起点，通过设置 namespace，jobName 创建一个 DataStreamSource 。 • DataStreamSource 通过 from 方法，设置 source，创建 DataStream 对象。 • DataStream 提供多种操作，会产生不同的流： • to 操作产生 DataStreamAction • window 操作产生 WindowStream 配置 window 参数 • join 操作产生 JoinStream 配置 join 条件 • Split 操作产生 SplitStream 配置 split 条件 • 其他操作产生 DataStream • DataStreamAction 启动整个任务，也可以配置任务的各种策略参数。支持异步启动和同步启动。

RocketMQ-Streams 算子

RocketMQ-Streams 算子

SQL 有两种部署模式，1 是直接运行 client 启动 SQL，见第一个红框；2 是搭建 server 集群，通过 client 提交 SQL 实现热部署，见第二个红框。

RocketMQ-Streams SQL 扩展，支持多种扩展方式： • 通过 FlinkUDF,UDTF,UDAF 扩展 SQL 能力，在 SQL 中通过 create function 引入，有个限制条件，即 UDF 在 open 时未用到 Flink FunctionContext 的内容。 • 通过内置函数扩展 SQL 的函数，语法同 Flink 语法，函数名是内置函数的名称，类名是固定的。如下图，引入了一个 now 的函数，输出当前时间。系统内置了 200 多个函数，可按需引入。

• 通过扩展函数实现，实现一个函数很简单，只需要在 class 上标注 Function，在需要发布成函数的方法上标注 FunctionMethod，并设置需要发布的函数名即可，如果需要系统信息，前面两个函数可以是 IMessage 和 Abstract，如果不需要，直接写参数即可，参数无格式要求。如下图，创建了一个 now 的函数，两种写法都可以。可以通过 currentTime=now()来调用，会在 Message 中增加一个 key=currentTime，value=当前时间的变量。

• 把现有 java 代码发布成函数，通过策略配置，把 java 代码的类名，方法名，期望用到的函数名，配置进去，把 java 的 jar 包 copy 到 jar 包目录即可。下图是几种扩展的应用实例。

RocketMQ-Streams 架构及原理实现

整体架构

Source 实现

• Source 要求实现最少消费一次的语义，系统通过 checkpoint 系统消息实现，在提交 offset 前发送 checkpoint 消息，通知所有算子刷新内存。 • Source 支持分片的自动负载均衡和容错。 • 数据源在分片移除时，发送移除系统消息，让算子完成分片清理工作。 • 当有新分片时， 发送新增分片消息，让算子完成分片的初始化。 • 数据源通过 start 方法，启动 consuemr 获取消息。 • 原始消息经过编码，附加头部信息包装成 Message 投递给后续算子。

Sink 实现

• Sink 是实时性和吞吐的一个结合。 • 实现一个 Sink 只要继承 AbstractSink 类实现 batchInsert 方法即可。batchInsert 的含义是一批数据写入存储，需要子类调用存储接口实现，尽量应用存储的批处理接口，提高吞吐。 • 常规的使用方式是写 Message->cache->flush->存储的方式，系统会严格保证，每次批次写入存储的量不超过 batchsize 的量，如果超了，会拆分成多批写入。

• Sink 有一个 cache，数据默认写 cache，批次写入存储，提高吞吐量。（一个分片一个 cache）。 • 可以开启自动刷新，每个分片会有一个线程，定时刷新 cache 数据到存储，提高实时性。实现类：DataSourceAutoFlushTask 。 • 也可以通过调用 flush 方法刷新 cache 到存储。 • Sink 的 cache 会有内存保护，当 cache 的消息条数>batchSize，会强制刷新，释放内存。

RocketMQ-Streams Exactly-ONCE

• Source 确保在 commit offset 时，会发送 checkpoint 系统消息，收到消息的组件会完成存盘操作。消息至少消费一次。 • 每条消息会有消息头部，里面封装了 QueueId 和 offset 。 • 组件在存储数据时，会把 QueueId 和处理的最大 offset 存储下来，当有消息重复时，根据 maxoffset 去重。 • 内存保护，一个 checkpoint 周期可能有多次 flush（条数触发），保障内存占用可控。

RocketMQ-Streams Window

• 支持滚动，滑动和会话窗口。支持事件时间和自然时间（消息进入算子的时间）。 • 支持高性能模式和高可靠模式，高性能模式不依赖远程存储，但在分片切换时的窗口数据会有丢失。 • 快速启动，无需等本地存储恢复，在发生错误或分片切换时，异步从远程存储恢复数据，同时直接访问远程存储计算。 • 利用消息队列负载均衡，实现扩容缩容，每个 Queue 是一个分组，一个分组同一刻只被一台机器消费。 • 正常计算依赖本地存储，具备 Flink 相似的计算性能。

支持三种触发模式，可以均衡 watermark 延迟和实时性要求

RocketMQ-Streams 在云安全的应用

在安全应用的背景

• 公共云转战专有云，在入侵检测计算方面遇到了资源问题，大数据集群默认不输出，输出最低 6 台高配机器，用户很难接受因为买云盾增配一套大数据集群。 • 专有云用户升级，运维困难，无法快速升级能力和修复 bug。

流计算在安全的应用

• 基于安全特点（大数据->高过滤->轻窗口计算）打造轻量级计算引擎：经过分析所有的规则都会做前置过滤，然后才会做较重的统计，窗口，join 操作，且过滤率比较高，基于此特点，可以用更轻的方案实现统计，join 操作。

• 通过 RocketMQ-Streams，覆盖 100%专有云规则（正则，join，统计）。 • 轻资源，内存是公共云引擎的 1/70，CPU 是 1/6，通过指纹过滤优化，性能提升 5 倍以上，且资源不随规则线性增加，新增规则无资源压力。复用以前的正则引擎资源，可支持 95%以上局点，不需要增加额外物理资源。 • 通过高压缩维表，支持千万情报。1000 W 数据只需要 330 M 内存。 • 通过 C/S 部署模式，SQL 和引擎可热发布，尤其护网场景，可快速上线规则。

RocketMQ-Streams 未来规划

新版本下载地址：https://github.com/apache/rocketmq-streams/releases/tag/rocketmq-streams-1.0.0-preview ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「阿里巴巴云原生」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/alisystemsoftware/article/details/123096937 发布云原生技术最新资讯、汇集云原生技术最全内容，定期举办云原生活动、直播，阿里产品及用户最佳实践发布。与你并肩探索云原生技术点滴，分享你需要的云原生内容。

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