透过 In-memory Channel 看 Knative Eventing 中 Broker/Trigger 工做机制

In-memory Channel是当前Knative Eventing中默认的Channel, 也是通常刚接触Knative Eventing首先了解到的Channel。本文经过分析 In-memory Channel 来进一步了解 Knative Eventing 中Broker/Trigger事件处理机制。

事件处理概览

咱们先总体看一下Knative Eventing 工做机制示意图：

经过 namespace 建立默认 Broker 若是不指定Channel，会使用默认的 Inmemory Channel。

下面咱们从数据平面开始分析Event事件是如何经过In-memory Channel分发到Knative Service

Ingress

Ingress是事件进入Channel前的第一级过滤，但目前的功能仅仅是接收事件而后转发到Channel。过滤功能处理TODO状态。

func (h *handler) serveHTTP(ctx context.Context, event cloudevents.Event, resp *cloudevents.EventResponse) error {
    tctx := cloudevents.HTTPTransportContextFrom(ctx)
    if tctx.Method != http.MethodPost {
        resp.Status = http.StatusMethodNotAllowed
        return nil
    }

    // tctx.URI is actually the path...
    if tctx.URI != "/" {
        resp.Status = http.StatusNotFound
        return nil
    }

    ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Insert(TagBroker, h.brokerName))
    defer func() {
        stats.Record(ctx, MeasureEventsTotal.M(1))
    }()

    send := h.decrementTTL(&event)
    if !send {
        ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Insert(TagResult, "droppedDueToTTL"))
        return nil
    }

    // TODO Filter.

    ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Insert(TagResult, "dispatched"))
    return h.sendEvent(ctx, tctx, event)
}

In-memory Channel

Broker 字面意思为代理者，那么它代理的是谁呢？是Channel。为何要代理Channel呢，而不直接发给访问Channel。这个其实涉及到Broker/Trigger设计的初衷：对事件过滤处理。咱们知道Channel（消息通道）负责事件传递，Subscription（订阅）负责订阅事件，一般这两者的模型以下：

这里就涉及到消息队列和订阅分发的实现。那么在In-memory Channel中如何实现的呢？
其实 In-memory 的核心处理在Fanout Handler中，它负责将接收到的事件分发到不一样的 Subscription。
In-memory Channel处理示意图：

事件接收并分发核心代码以下：

func createReceiverFunction(f *Handler) func(provisioners.ChannelReference, *provisioners.Message) error {
    return func(_ provisioners.ChannelReference, m *provisioners.Message) error {
        if f.config.AsyncHandler {
            go func() {
                // Any returned error is already logged in f.dispatch().
                _ = f.dispatch(m)
            }()
            return nil
        }
        return f.dispatch(m)
    }
}

当前分发机制默认是异步机制（可经过AsyncHandler参数控制分发机制）。

消息分发机制：

// dispatch takes the request, fans it out to each subscription in f.config. If all the fanned out
// requests return successfully, then return nil. Else, return an error.
func (f *Handler) dispatch(msg *provisioners.Message) error {
    errorCh := make(chan error, len(f.config.Subscriptions))
    for _, sub := range f.config.Subscriptions {
        go func(s eventingduck.SubscriberSpec) {
            errorCh <- f.makeFanoutRequest(*msg, s)
        }(sub)
    }

    for range f.config.Subscriptions {
        select {
        case err := <-errorCh:
            if err != nil {
                f.logger.Error("Fanout had an error", zap.Error(err))
                return err
            }
        case <-time.After(f.timeout):
            f.logger.Error("Fanout timed out")
            return errors.New("fanout timed out")
        }
    }
    // All Subscriptions returned err = nil.
    return nil
}

经过这里的代码，咱们能够看到分发处理超时机制。默认为60s。也就是说若是分发的请求响应超过60s，那么In-memory会报错：Fanout timed out。

Filter

通常的消息分发会将消息发送给订阅的服务，但在 Broker/Trigger 模型中须要对事件进行过滤处理，这个处理的地方就是在Filter 中。

• 根据请求获取Trigger信息。Filter中会根据请求的信息拿到 Trigger 名称，而后经过获取Trigger对应的资源信息拿到过滤规则
• 根据Trigger 过滤规则进行事件的过滤处理
• 最后将知足过滤规则的分发到Kservice

其中过滤规则处理代码以下：

func (r *Receiver) shouldSendMessage(ctx context.Context, ts *eventingv1alpha1.TriggerSpec, event *cloudevents.Event) bool {
    if ts.Filter == nil || ts.Filter.SourceAndType == nil {
        r.logger.Error("No filter specified")
        ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Upsert(TagFilterResult, "empty-fail"))
        return false
    }

    // Record event count and filtering time
    startTS := time.Now()
    defer func() {
        filterTimeMS := int64(time.Now().Sub(startTS) / time.Millisecond)
        stats.Record(ctx, MeasureTriggerFilterTime.M(filterTimeMS))
    }()

    filterType := ts.Filter.SourceAndType.Type
    if filterType != eventingv1alpha1.TriggerAnyFilter && filterType != event.Type() {
        r.logger.Debug("Wrong type", zap.String("trigger.spec.filter.sourceAndType.type", filterType), zap.String("event.Type()", event.Type()))
        ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Upsert(TagFilterResult, "fail"))
        return false
    }
    filterSource := ts.Filter.SourceAndType.Source
    s := event.Context.AsV01().Source
    actualSource := s.String()
    if filterSource != eventingv1alpha1.TriggerAnyFilter && filterSource != actualSource {
        r.logger.Debug("Wrong source", zap.String("trigger.spec.filter.sourceAndType.source", filterSource), zap.String("message.source", actualSource))
        ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Upsert(TagFilterResult, "fail"))

        return false
    }

    ctx, _ = tag.New(ctx, tag.Upsert(TagFilterResult, "pass"))
    return true
}

当前的机制是全部的订阅事件都会经过 Filter 集中进行事件过滤，若是一个Broker有大量的订阅Trigger，是否会给Filter带来性能上的压力？ 这个在实际场景 Broker/Trigger 的运用中须要考虑到这个问题。

结论

做为内置的默认Channel实现，In-memory 能够说很好的完成了事件接收并转发的使命，而且 Knative Eventing 在接下来的迭代中会支持部署时指定设置默认的Channel。有兴趣的同窗能够持续关注一下。

原文连接 本文为云栖社区原创内容，未经容许不得转载。