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距離阿里雲事件匯流排（EventBridge）和 Serverless 函式計算（Function Compute，FC）宣佈全面深度整合已經過去一年。站在系統後設資料互通，產品深度整合的肩膀上，這一年我們又走過了哪些歷程？

從事件匯流排到事件流，從基於 CloudEvents 的事件匯流排觸發到更具個性化的事件流觸發，函式計算已成為事件匯流排生態不可或缺的重要組成部分，承載了 EventBridge 系統架構中越來越多的角色，事件流基礎架構的函式 Transform，基於函式計算的多種下游 Sink Connector 投遞目標支援，函式作為 EventBridge 端點 API Destination；基於事件匯流排統一，標準的事件通道能力，和基於函式計算敏捷、輕量、彈性的計算能力，我們將又一次起航探索雲上事件驅動架構的最佳實踐。

本文主題圍繞事件匯流排+函式計算，構建雲上最佳事件驅動架構應用。希望透過下面的分享，幫助大家深入理解 Serverless 函式計算、EventBridge 事件匯流排對於構建雲上事件驅動架構應用的價值和背後的邏輯、 為什麼函式計算是雲上事件驅動服務最佳實踐？為什麼我們如此需要事件匯流排服務？伴隨著這些謎題的解開，最後，讓我們一起了解應用於實際生產的一些 Serverless 事件驅動客戶案例。

**事件驅動架構的本質**

**Back to the Nature of Event-Driven**
大家可能會疑惑，**事件驅動**家喻戶曉，為什麼我們又要重新討論事件驅動呢？我想這也正是我們需要討論它的原因，迴歸本質，重新起航。

事件驅動可能是一個比較寬泛的概念，而本文聚焦事件驅動架構的討論，事件驅動架構作為一種軟體設計模式，的確不是一個新的概念，伴隨著計算機軟體架構的演進，它已經存在了一段很久的時間，大家對它的討論也從未停止過，當我們需要重新討論一個已經存在的概念的時候，我想我們有必要重新回到它最開始的定義，一起探索那些本質的東西，重新認識它。

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上面的這些內容是我從相關的一些資料上摘錄的關於事件驅動架構的一些描述，“abstract”，“simple”，“asynchronous”，“message-driven” 這些具有代表性的詞彙很好的給予事件驅動架構一個宏觀的描述；從事件驅動架構的抽象概念，到它簡潔的架構，以及事件驅動架構要達成的目的，和它在實際的系統架構中所展現的形態。

**事件驅動架構基本概念及形態**
在瞭解了關於事件驅動架構的一些基本描述之後，我們需要進一步明確事件驅動架構所涉及的一些基本概念和架構形態。根據維基百科描述，**事件驅動架構涉及的核心概念如下所示：**

![](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/22456429/1673404726085-20fcfdcb-f31f-42ec-867a-d0bbe6767274.png#clientId=u67ce607d-a1ec-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=XSeGf&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=608&originWidth=1080&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&taskId=u123e1525-8300-487d-8b84-db6f9e0054a&title=)

事件驅動架構基本形態
![](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/22456429/1673404726067-34158e67-b884-4be6-9ca2-966ccf4cd8b5.png#clientId=u67ce607d-a1ec-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=u00a43cb9&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=608&originWidth=1080&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&taskId=u82608ee6-c826-4279-8ed5-9648318d65b&title=)
圍繞事件的流轉，根據事件驅動架構的概念和基本形態，主要涉及以下四個核心部分：

- Event Producer：負責產生事件，並將產生的事件投遞到事件通道；
- Event Channel：負責接收事件，並將接收的事件持久化儲存，投遞給訂閱該事件的後端處理引擎；
- Event Processing Engine：負責對於訂閱的事件做出響應和處理，根據事件更新系統狀態；
- Downstream event-driven activity：事件處理完成之後，對於事件處理響應的一種展示；

**事件驅動架構要達成的目的**
瞭解了事件驅動架構的基本形態，架構中事件通道的引入，解耦了事件生產和事件處理這兩個最基本的系統角色，那麼這樣的架構模型所要達成的最終目的到底是什麼？
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**系統架構松耦合**
事件生產者與事件訂閱者在邏輯上是分開的。事件的生成與使用的分離意味著服務具有互操作性，但可以獨立擴縮、更新和部署。

只面向事件的鬆散耦合可以減少系統依賴項，並允許您以不同的語言和框架實現服務。您無需更改任何一個服務的邏輯，即可新增或移除事件生成方和接收方。您無需編寫自定義程式碼來輪詢、過濾和路由事件。

**系統的可伸縮性**
基於事件驅動架構的松耦合特性，意味著可以獨立對事件生產者，事件通道服務，以及事件處理引擎進行獨立的擴縮容；尤其對於後端事件處理引擎，可以根據訊息處理響應 SLA 和後端資源供給進行彈性擴縮容；同時可以基於事件粒度構建不同規格的後端處理服務，實現更細粒度的系統彈性伸縮。
#### **系統的可擴充套件性**
系統的可擴充套件性，主要表現在當系統需要增加新的功能，如何快速的基於現有系統架構快速構建支援新的業務邏輯，在事件驅動架構應用中，圍繞事件粒度的處理模式，能夠天然快速支援增加新的基於事件的資料流抽象。

當系統中增加新的事件型別的時候，無需調整變更釋出整個系統，只需要關注需要訂閱的事件進行事件處理邏輯的開發和部署即可，也可以基於原來的系統做很少的程式碼變更即可實現，也可以在業務初期透過獨立的服務訂閱指定的事件完成特定的業務邏輯支援。

**為什麼函式計算是雲上事件驅動服務最佳實踐？

**
在討論完**事件驅動架構基本模型**之後，我想關於事件驅動的概念，形態我們有了統一的認識和理解，接下來我們進入議題的第二個部分，為什麼函式計算是雲上事件驅動服務最佳實踐？

**函式計算簡介**
**函式計算 FC **是一款基於事件驅動的全託管計算服務，相關的產品細節可以見官網介紹。作為一款通用的事件驅動型計算服務，接下來我會從三個方面進行詳細的介紹。
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#### **程式設計正規化**
使用函式計算，使用者無需採購與管理伺服器等基礎設施，只需編寫並上傳程式碼。函式計算為你準備好計算資源，彈性地、可靠地執行任務，並提供日誌查詢、效能監控和報警等**開箱即用功能**，程式設計正規化帶來開發的“簡單，快捷”。

按照函式粒度進行獨立的功能單元開發，快速除錯，快速的部署上線，省去了大量資源購買，環境搭建的運維工作；同時函式計算是一個事件驅動的模型，事件驅動，意味著使用者不需要關注服務產品資料傳遞的問題，省去了在編寫程式碼中涉及的大量服務訪問連線的邏輯；“事件驅動” + “函式粒度開發” + “免伺服器運維”等幾個維度特徵幫助函式計算支撐“聚焦業務邏輯敏捷開發”的底層邏輯。
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#### **計算模型**
除了開發模式帶來的研發效能提升之外，函式計算提供非常細粒度的計算資源和毫秒級計費模型，支撐**按需計算，按量收費**；能夠支援按使用者的請求，根據使用者流量的模型為計算付費；當然按使用者請求付費存在技術上巨大的挑戰，要求函式計算例項的啟動小於使用者的 RT 要求，冷啟動效能尤為重要，這時候極致彈性成為了 Serverless 按需付費，業務降本的底層技術支撐。函式計算透過“極致彈性” + “按需付費”的模型幫助 Serverless 函式計算實現真正的按需計算邏輯。
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#### **事件驅動**
在基於雲的開發環境，雲產品承載的服務相對內聚，各自扮演著分散式系統架構中的各個重要角色，雲產品之間的事件觸發機制能夠幫助客戶更好的基於多個雲產品構建自己的業務系統；否則需要使用者自己負責雲產品事件的監聽，串聯雲服務，進行復雜的錯誤處理，這是非常複雜，開發代價極其昂貴的一件事；

除了產品連線帶來的開發效率之外，當使用者訂閱某個事件，並提供處理邏輯的時候，客戶已經潛在的過濾掉了不需要處理的事件請求，事件驅動意味著每一次的事件觸發請求都是一次完全有效的計算。

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**函式計算對於事件驅動架構的價值**
為什麼函式計算是雲上最佳的事件驅動架構服務？函式計算對於事件驅動架構的核心價值到底是什麼？

事件驅動架構一直存在，在沒有函式計算的時候，同樣也有事件驅動架構，在微服務的時候也同樣有事件驅動架構。如今，當我們重新再來討論事件驅動架構的時候，到底是什麼發生了變化，有哪些本質的區別？在整個事件驅動架構中，函式計算最大的價值在於幫助構建 “Event Processing Engine” 這個角色，我想主要是以下兩個方面發生了本質的變化：

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#### **系統可擴充套件性價值**
開發模式發生了本質的變化：函式計算提供的框架能力及程式設計模型，最大化的消除了客戶業務邏輯之外的處理內容，極大的加速了客戶業務開發，同時基於這樣這樣的開發模式，使用者對於新增事件處理邏輯能夠在最短的時間完成處理並上線，細粒度，專注業務的敏捷開發模式能夠加速業務快速上線。

#### **系統可伸縮性價值**
計算模式發生了本質的變化：基於事件驅動架構事件粒度的處理邏輯和函式計算更細粒度力度計算彈效能力，能夠從多個維度實現 “Event Processing Engine” 元件的彈效能力， 這我想這也是函式計算對於事件驅動架構的一個最核心價值。

**為什麼我們如此需要事件匯流排服務？**

**構建雲上事件驅動架構挑戰**
函式計算以其輕量，快捷，能夠利用事件驅動的方式與其他雲產品進行聯動的特點， 成為很多客戶利用事件驅動架構構建業務系統的首選，隨著業務及客戶需求的不斷增加，客戶對於函式計算和更多雲產品及服務的連線需求變得越來越多，同時對於其他雲產品的客戶而言， 也希望能夠利用 Serverless 函式計算的特點幫助處理一些系統任務和事件。

儘管函式計算和雲上的眾多雲產品進行了整合，提供了一些開箱即用的事件觸發能力，那麼我們為什麼還需要事件匯流排服務來構建事件驅動應用架構呢？

圍繞函式計算構建事件驅動架構生態的過程中，我們面臨主要來自三個方面的挑戰。面對這些挑戰，基於函式計算和事件匯流排幫助雲上客戶構建完備的事件驅動架構生態迫在眉睫。
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#### **事件源多樣性挑戰**
事件驅動作為函式計算產品核心競爭力，打通函式計算和其它雲產品，以及使用者自定義應用，SaaS 服務的連通成為函式計算生態整合的迫切需求，但系統整合，生態建設從來都不是一件容易的事情。

函式計算系統在和 EventBridge 整合之前，已經和 OSS，SLS 等使用者典型場景的雲產品進行了整合，也和阿里雲的其它大概十多款產品進行了整合，不同系統具有不同的事件格式，不同系統的註冊通知機制也各不相同，以及上游不同系統的失敗處理機制也各不相同。

部分系統支援同步的呼叫方式，部分系統支援非同步的呼叫方式，呼叫方式的差異主要取決於上游系統在接入函式計算的時候當時面臨的產品業務場景，對於新的產品能力和業務場景的擴充套件支援，在當時並未有太多的考慮。隨著和更多雲產品的整合，整合的投入，整合的困難度和底層資料管理難度越來越大。面對多種事件源整合的客觀困難，函式計算急需提高和其他雲產品的整合效率。
#### **授權複雜及安全隱患**
除此之外， 函式計算希望提升使用者體驗，保證使用者只關心事件的處理；同時希望能夠在面對大量的雲產品時保證系統授權層面的複雜度。使用者在使用事件觸發的時候， 需要了解不同產品接入函式計算的許可權要求，針對不同的產品需要提供不同的授權策略，對於客戶使用函式計算帶來了非常大的困難，為了加速產品接入，大量使用者經常使用 FullAcees 許可權，造成較大產品安全隱患， 和其它雲產品的整合急需統一的授權介面，統一使用者體驗。

#### **通用能力難以沉澱**
面對上游不同的事件源， 如何更好的投遞事件、更好的消費事件？如何進行事件的錯誤處理？函式計算呼叫方式如何選擇？以及函式計算後端錯誤 Backpressure 能力的反饋、重試策略和上游系統引數設定、觸發器數量的限制等問題獲成為函式計算事件觸發不得不面對的問題。

為了更好的服務客戶，提供可靠的消費處理能力，函式計算希望能夠有一個統一的接入層，基於統一的接入層進行消費能力和流控能力的建設。透過沉澱在這樣一個標準的層面，在保證呼叫靈活性的同時，提供可靠的服務質量。

**事件匯流排簡介**
阿里雲事件匯流排（EventBridge） 是一種無伺服器事件匯流排，支援將使用者的應用程式、第三方軟體即服務 (SaaS)資料和阿里雲服務的資料透過事件的方式輕鬆的連線到一起，這裡匯聚了來自雲產品及 SaaS 服務的豐富事件；
#### **匯流排模式（EventBus）**
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從整個架構來看，EventBridge 透過事件匯流排，事件規則將事件源和事件目標進行連線。首先，讓我們快速普及下 EventBridge 架構中涉及的幾個核心概念：

- 事件：狀態變化的記錄；
- 事件源：事件的來源，事件的產生者，產生事件的系統和服務， 事件源生產事件並將其釋出到事件匯流排；
- 事件匯流排：負責接收來自事件源的事件；EventBridge 支援兩種型別的事件匯流排：
   - 雲服務專用事件匯流排：無需建立且不可修改的內建事件匯流排，用於接收您的阿里雲官方事件源的事件。
   - 自定義事件匯流排：標準儲存態匯流排，用於接收自定義應用或存量訊息資料的事件，一般事件驅動可選該匯流排。
- 事件規則：用於過濾，轉化事件，幫助更好的投遞事件；
- 事件目標：事件的消費者，負責具體事件的處理。

透過上面的流程，完成了事件的產生，事件的投遞，事件的處理整個過程。當然事件並不是一個新的概念，事件驅動架構也不是一個新的概念，事件在我們的系統中無處不在，事件驅動架構同樣伴隨著整個計算機的架構演進，不斷地被討論。

對於 EventBridge，採用雲原生事件標準 CloudEvents 來描述事件；帶來事件的標準化，這樣的標準化和事件標準的開放性帶來一個最顯著的優勢：接入的標準化，無論是對於事件源還是事件目標。
#### **事件流模式（EventStreaming）**
訊息產品憑藉其非同步解耦、削峰填谷的特點，成為了網際網路分散式架構的必要組成部分，Serverless 函式計算有著與其完全吻合的應用場景，針對訊息產品生態整合，函式計算在架構層面做了專門的建設，基於 EventBridge 產品提供的 EventStreaming 通道能力建設了通用的訊息消費服務 Poller Service，基於該架構對使用者提供了 RocketMQ，Kafka，RabbitMQ，MNS 等多個訊息型別觸發能力。

將消費的邏輯服務化，從業務邏輯中剝離由平臺提供，消費邏輯和處理邏輯的分離，將傳統架構的訊息拉模型轉化成 Serverless 化的事件驅動推模型，能夠支撐由函式計算承載訊息處理的計算邏輯 ，實現訊息處理的 Serverless 化。

基於這樣的架構，能夠幫助客戶解決訊息客戶端的整合連線問題，簡化訊息處理邏輯的實現，同時對於波峰波谷的業務模型，結合函式計算提供細粒度的計算彈效能力，能夠實現資源的動態擴容，降低使用者成本。
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**事件匯流排對於事件驅動架構的價值**
#### **簡化統一事件源接入**
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#### **沉澱通用事件通道能力**
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#### **提升最佳化使用者整合體驗**
利用函式計算提供的 HTTP 函式 URL 能力，結合事件匯流排端點 API 能力，能夠快速的幫助客戶進行系統擴充套件和整合。
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**客戶場景案例分享**

**匯流排模式+函式計算使用者案例**
#### **利用 ActionTrail 事件觸發函式進行多賬號審計管理**
![](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/22456429/1673404729252-497e1a5c-740d-45a1-8381-2c64e6ab2b80.png#clientId=u67ce607d-a1ec-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=u9f27a580&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=608&originWidth=1080&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&taskId=u742865f9-4478-4da1-b01e-ef015e07420&title=)
#### **利用 OSS 檔案上傳事件觸發函式擴容 ACK  叢集資源**
![](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/22456429/1673404729958-d38bb447-8530-4851-9d15-553f21c12dbf.png#clientId=u67ce607d-a1ec-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=u965d310f&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=608&originWidth=1080&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&taskId=u120d8fda-f8fb-475b-a08a-dc80f925258&title=)
#### **利用 OSS 檔案上傳執行 Terraform 檔案並訪問外部 API 做結果通知**
![](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/22456429/1673404730052-cadc7a34-aeff-4139-8c71-b192690b44ea.png#clientId=u67ce607d-a1ec-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=u9deabf46&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=608&originWidth=1080&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&taskId=udaff3ad8-c9ec-4db4-806d-afb104a164c&title=)

**事件流模式+函式計算使用者案例**
利用函式計算細粒度資源彈性特徵，結合業務波峰波谷的特點，實現快速的訊息清洗和處理。
#### **事件流觸發函式計算處理業務訊息**
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#### **事件流觸發函式計算進行簡單 ETL 資料同步**
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#### **事件流觸發函式進行簡單 ETL 資料清洗入庫**
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#### **函式非同步+事件流觸發函式構建電商運營通知系統**
在購物車加購，商品變更通知場景，利用函式計算非同步系統（內部自帶 Queue 能力），觸發大量運營通知，利用函式非同步的 Destination 能力將運營通知結果寫入 MQ，然後利用事件流能力對 MQ 資料進行再次處理，寫入 HBase 資料庫中。
![](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/22456429/1673404731305-00fb61d1-4073-4d3f-a7b4-c87bb85fb80b.png#clientId=u67ce607d-a1ec-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=u58f1fff8&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=608&originWidth=1080&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&taskId=u1a485176-3452-4e48-9a6f-04948226b46&title=)

事件匯流排 + 函式計算構建雲上最佳事件驅動架構應用

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