Siddhi 组件架构

Siddhi使用来自各种事件源的事件，根据定义的Siddhi应用程序处理事件，并向订阅的事件接收器生成结果。Siddhi可以从内存表或外部数据存储(如RDBMS、MongoDB、Hazelcast内存网格等)中存储和使用事件。)。Siddhi还允许应用程序和用户通过其存储查询API查询Siddhi，以交互方式从内存和其他存储中检索数据。

 

Siddhi主要模块

• Siddhi Query API:这允许您使用POJO类将Siddhi应用程序的执行逻辑定义为查询和Definitions。在其内部，Siddhi使用这些对象来确定其预期执行的任务。
• Siddhi Query Compiler:这模块允许你通过Siddhi Streaming SQL定义Siddhi应用，然后将SQL脚本转化为siddhi可以执行的查询POJO对象。
• Siddhi Core: 这个模块根据Siddhi应用定义来创建并执行运行时事件。
• Siddhi Annotation（4.0版本）:这个模块提供注解功能支持，允许所有扩展背注解，这样就可以被Siddhi Core 挑选处理，也有助于生成扩展文档。

Siddhi 组件结构 

从图上可以看到，Siddhi Core模块维护执行逻辑，它与外部环境和系统交互以消费和发布消息。要实现上述功能，它执行下面几个模块：

• SiddhiManager:这部分是Siddhi core的核心模块，负责管理Siddhi Application Runtimes，并通过SiddhiContext的周期性状态存储、统计报表和扩展加载来简化其功能。
• SiddhiAppRuntime:每一个部署的Siddhi Application会生产一个SiddhiAppRuntime，它为每一个Siddhi Application 定义提供一个独立的执行环境。Siddhi Application Runtime 基于他们对应的Siddhi Application的逻辑，从多种外部系统生产或者消费消息。
• SiddhiContext:这是同一个SiddhiMananger中所有Application Runtime的共享对象，其中主要包括持久化引用、统一管理和扩展holders

 Siddhi App 执行流

Siddhi执行过程中大致使用到下面几个组件：

• StreamJunction：事件路由，默认使用imcoming thread 订阅组件消息，@Async实现异步缓存消费
• InputHandler：StreamJunction的入口
• StreamCallBack：从StreamJunction接受数据
• Queries & Partitions：filtering，transforming，joining，pattern matching
• Source：external Source in various data formate @Source Annotation
• SourceMapper：Map for Source，convert source to event
• Sink：convert siddhi Event to various data fromate @Sink annotation
• SinkMapper：configured for sink，map event to specified data formate @map Annotation in @Sink
• Table：store event use inmemory table by default
• Window:store event and determine when event be expired
• IncrementalAggregation：增量聚合
• Trigger：trigger event at interval
• QueryCallback：receive notification

Siddhi Window

Siddhi使用四种事件实现处理流程：

• Current Event:从流进来的当前事件
• Expired Event:window中超时失效的事件
• Timer Event:通知查询更新执行计划的事件，一般由scheduler触发
• Reset Event:重置查询状态