事件处理引擎 开源（复杂事件处理引擎）

本篇文章给大家谈谈事件处理引擎 开源，以及复杂事件处理引擎对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享事件处理引擎 开源的知识，其中也会对复杂事件处理引擎进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、基于开源引擎的乐吾乐Topology 使用介绍（一）：编辑器基本使用
• 2、基于事件驱动的高性能开源网络库libevent介绍及安装
• 3、有没有人有开源的网络舆情分析系统
• 4、开源的ETL产品有哪些？

基于开源引擎的乐吾乐Topology 使用介绍（一）：编辑器基本使用

点击“预览”事件处理引擎 开源，可查看图文预览效果，预览图如下：

点击“－”、“＋”，可以对图文进行缩小和放大事件处理引擎 开源；点击“重置”恢复原始大小。

在“未锁定”状态下，只响应编辑操作，不能响应处理事件。只有在“锁定”状态下，才响应交互事件。

点击上图中箭头所指“保存到云端”按钮，同样可将文件存储至云端，在个人中心-事件处理引擎 开源我事件处理引擎 开源的图文可查看。

“分享”按钮只有在打开自己的图文时才会点亮。

进入个人中心界面，可以进行“账号设置”，并且可以看到“我的图文”、“我的组件”以及“我的收藏”。

“系统组件”是系统已有的组件，可直接使用，它包含“基本形状”、“箭头”、“拓扑图未分类”、“流程图”、“活动图”、“时序图和类图”、“云”、“网络设备”、“电子产品”等多个类别的组件。

在“我的组件”下，可使用已有组件，也可在个人中心-我的组件里查看，同时还可自行添加组件。

在“我的图片”下，可以“上传图片”和使用“在线图片”。

当打开图文或者在点击图文空白区域时，右侧属性栏显示的是对全局的设置，分别为： 图文设置 、 消息通信 以及 排版布局 。

点击单个节点可对其进行具体设置，分别为： 外观 、 事件 、 动效 、 数据 以及 结构 。

基于事件驱动的高性能开源网络库libevent介绍及安装

libevent是一个轻量级的基于事件驱动的高性能的开源网络库，并且支持多个平台，对多个平台的I/O复用技术进行了封装，当事件处理引擎 开源我们编译库的代码时，编译的脚本将会根据OS支持的处理事件机制，来编译相应的代码，从而在libevent接口上保持一致。

在当前的服务器上，面对的主要问题就是要能处理大量的连接。而通过libevent这个网络库，事件处理引擎 开源我们就可以调用它的API来很好的解决上面的问题。首先，可以来回顾一下，对这个问题的传统解决方法。

问题事件处理引擎 开源： 如何处理多个客户端连接

解决方案1： I/O复用技术

这几种方式都是同步I/O，即当读写事件就绪，事件处理引擎 开源他们自己需要负责进行读写，这个读写过程是阻塞的，而异步I/O则不需要自己负责读写，只需要通知负责读写的程序就可以了。

解决方案2： 多线程技术或多进程技术

多线程技术和多进程技术也可以处理高并发的数据连接，因为在服务器中可以产生大量的进程和线程和处理我们需要监视的连接。但是，这两种方式也是有很大的局限性的，比如多进程模型就不适合大量的短连接，因为进程的产生和关闭需要消耗较大的系统性能，同样，还要进程进程间的通信，在CPU性能不足的情况下不太适合。而多线程技术则不太适合处理长连接，因为当我们建立一个进程时，linux中会消耗8G的栈空间，如果我们的每个连接都杵着不断开，那么大量连接长连接后，导致的结果就是内存的大量消耗。

解决方案3： 常用的上述二者复合使用
上述的两种方法各具有优缺点，因此，我们可以将上述的方法结合起来，这也是目前使用较多的处理高并发的方法。多进程+I/O复用或者多线程+I/O复用。而在具体的实现上，又可以分为很多的方式。比如多线程+I/O复用技术，我们使用使用一个主线程负责监听一个端口和接受的描述符是否有读写事件产生，如果有，则将事件分发给其他的工作进程去完成，这也是进程池的理念。

在说完上述的高并发的处理方法之后，我们可以来介绍一个libevent的主要特色了。

同样，lievent也是采用的上述系统提供的select，poll和epoll方法来进行I/O复用，但是针对于多个系统平台上的不同的I/O复用实现方式，libevent进行了重新的封装，并提供了统一的API接口。libevent在实现上使用了事件驱动这种机制，其本质上是一种Reactor模式。

在Libevent中也是一样，向Libevent框架注册相应的事件和回调函数；当这些事件发生时，Libevent会调用这些回调函数处理相应的事件。

lbevent的事件支持三种，分别是网络IO、定时器和信号。定时器的数据结构使用最小堆（Min Heap），以提高效率。网络IO和信号的数据结构采用了双向链表(TAILQ)。

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libevent的安装很简单，我是直接从github上clone下一个源码，然后进行编译安装的。

具体的命令是（假设你已经安装了git）：

现在的libevent版本已经到达libevent2了，其增加了多线程的支持，API函数也发生了一些微小的变化。

如果你想知道更多的API使用情况，请点击这里。

下面，就基于libevent2编写一个聊天室服务器。

设计思想： 首先创建一个套接字，进而创建一个事件对此端口进行监听，将所请求的用户组成一个队列，并监听所有的用户事件，当某个用户说话了，产生了读事件，就将该用户的发言发送给队列中的其他用户。

程序分析

需要包含的libevent函数头：

创建一个client结构体，接受连接后存放数据：

先来看下mian函数的处理：

首先，函数初始化了一个用户队列tailq，接着创建了一个socket套接字，并将套接字设定为非阻塞模式，接着对一个全局的evbase事件集合，注册了事件，事件源是listen_fd，回调函数是on_accept，事件发生的情况是EV_READ,而且标志EV_PESIST表明该事件一直存在，而后开启事件扫描循环event_base_dispatch(evbase)。

再看一下回调函数on_accpet实现：

这个回调函数的作用很显然，就是接受了一个客户端的请求，并申请好了一个client信息，将需要的内容填写好，在填写中需要注意的是，又向上述的事件集evbase中注册了一个bufferevent事件client-buf_ev,并注册了回调函数buffered_on_read,buffered_on_error，这三个函数分别是当接受后的连接发生了读或者错误事件后的执行函数。接着，将用户的client结构放入了用户的队列tailq中去。

用户的buffer可读后的执行函数：

执行函数的作用很明显，将libevent管理中的buffer数据读取出，存入本地的data数组内，然后对队列中的client进行检索，如果不是发数据的client,则将数据写入该client的buffer中，发送给该用户。这里注意的是需要反复读取buffer中的数据，防止一个读取并没有读取干净，直到读取不到数据为止。

buffer出错处理函数和上述函数差不多，功能就是出错后，结束掉保存的client结构，详细就不说了。

编译的时候记得修改Makefile中Libevent文件夹的位置

设计思想： 所谓回显服务器就是将客户端发过来的数据再发回去，这里主要也就是说明libevent的纯IO复用实现。实现方法和上面的差不多，甚至可以说更加简单。

程序和上面的聊天服务器差不多，只是在buffer可读的事件函数中，不是将用户的数据发送给其他用户，而是直接发送给用户本身。

设计思想： 上面的方法单纯使用libevent的简单函数来实现服务，但是这里，我们假设我们需要处理的客户端很少，于是我们可以使用对于每个连接我们分配一个线程这样的方式来实现对用户的服务。这种方式简单有效，一对一服务，就算业务逻辑出现阻塞也不怕。

程序分析

首先定义了一些数据结构，worker数据结构定义的是一个工作者，它包含有一个工作线程，和结束标志，需要获取的工作队列，和建立链表需要的指针。job数据结构定义的是操作一个job的方法和对象，这回到程序中，实际上就是指的是事件发生后，封装好的client结构体和处理这个结构体的方法。workqueue数据结构指的是当前的工作队列中的工作者，以及工作队列中的待完成的工作，以及互斥锁和条件变量（因为多个工作进程需要访问这些资源）。

具体的流程就是，用一个主线程监听一个套接字，并将套接字接受到的连接accept，并创建一个client数据结构保存该连接的信息，在这个client结构中注册一个bufferevent事件，注册到client-evbase上（这时候这是向client中的evbase注册了一个事件还没有进行循环这个事件集）。

接着，当监听到某个client有bufferevent事件发生，主线程就把该client结构体和需要进行的工作方法包装成一个job结构，然后把这个job扔到workqueue上去，并通知各个工作者。而后，各个工作者开着的线程就被激活了，疯狂地去workqueue上去抢工作做，某个worker拿到工作后，就可以解包job，根据job的工作说明书（job_function）操作工作对象（client）了。这里，job的工作说明有是循环client中的client-evbase，于是这样线程就会一直去监视这个连接的状态，如果有数据就这会调用回调函数进行处理。同时，这个线程也就是阻塞在这里，这对这一个连接负责。

建立workqueue需要的结构体和函数有：

主线程的on_accept函数为：

job中的工作指南为：

设计思想： 假设我们的用户很多，高并发，长连接，那么我们还是来用I/O复用和线程池实现吧，用一个控制线程通过I/O复用负责监听和分发事件，用一组线程池来进行处理事件，这样就可以灵活地将控制逻辑和业务逻辑分开了，见下述讲解。

程序分析
具体的流程和上面的差不多，用一个主线程监听一个套接字，并将套接字接受到的连接accept，并创建一个client数据结构保存该连接的信息，在这个client结构中注册一个bufferevent事件，但是这里，将事件注册到accept_evbase中，仍然用主线程进行监听。

而面对监听后出现的事件，将client和操作client的方法打包成一个job，放到上述的workqueue中去，让工作进程来完成。这样的操作和上述的差别在于上述方法将bufferevent注册到client中的evbase中，用工作线程监听，而本方法用主线程监听，工作线程负责处理监听产生的事件。

这要的差别在于两个函数 on_accept函数:

在buffered_on_read中，提交job。

在job工作指南server_job_function中就可以做你工作该做的事儿了，根据发来的信息进行数据库处理，http返回等等。

有没有人有开源的网络舆情分析系统

开源的网络舆情分析系统我咨询了很多家系统的哦，一般价格都很高，不适合购买，直接买个系统就可以，源码买回去还要自己学习代码也是比较麻烦的，类似多瑞科舆情数据分析站系统等舆情监测软件都是满足:
1、舆情分析引擎系统
舆情分析引擎为系统的核心功能，其主要包括以下功能：热点识别能力、自动分类、聚类分析、倾向性分析与统计、主题跟踪、信息自动摘要功能、截取证据、趋势分析、突发事件分析、报警系统、统计报告。
2、互联网信息采集系统
采用元搜索与信息雷达技术。智能信息抽取技术主要是针对特殊客户进行特定领域的信息采集。
3、采集信息分析系统
信息分析系统主要包括以下功能：对信息内容的预处理，使用中文分词技术对信息进行最终的分类整理。此系统极大程度上代替了人工的繁琐工作，并且有效防范重复采集。
4、搜索引擎数据管理系统
搜索引擎数据管理功能主要包括以下功能：对采集到的信息进行最终处理；对搜索引擎数据集进行阶段性的数据维护；支持系统多用户分级管理系统，包括用户逐级进行审核功能；支持信息服务：最新报道、热点新闻、分类阅读、舆情简报、信息检索、RSS订阅等服务；信息文档转换技术：可以对信息进行传统文件格式转换。如：Doc、Excel、Access、Rss等文件生成。可生成报表。

开源的ETL产品有哪些？

优秀事件处理引擎 开源的 ETL 工具

1、Apache Camel

Apache Camel 是一个非常强大的基于规则的路由以及媒介引擎，该引擎提供了一个基于 POJO 的企业应用模式(Enterprise Integration Patterns)的实现，事件处理引擎 开源你可以采用其异常强大且十分易用的 API (可以说是一种 Java 的领域定义语言 Domain Specific Language)来配置其路由或者中介的规则。 通过这种领域定义语言，你可以在你的 IDE 中用简单的 Java Code 就可以写出一个类型安全并具有一定智能的规则描述文件

2、Apache Kafka

Apache Kafka 是一个开源的消息系统，用 Scala 和 Java 写成。该项目为处理实时数据提供了一个统一、高通量、低延时的平台。有如下特性事件处理引擎 开源：

通过 O(1) 的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

高吞吐量：即使是非常普通的硬件 kafka 也可以支持每秒数十万的消息。

支持通过 kafka 服务器和消费机集群来分区消息。

支持 Hadoop 并行数据加载。

3、Apatar

Apatar 用 Java 编写，是一个开源的数据抽取、转换、 装载(ETL)项目。模块化的架构。提供可视化的 Job 设计器与映射工具，支持所有主流数据源，提供灵活的基于 GUI、服务器和嵌入式的部署选项。它具有符合 Unicode 的功能，可用于跨团队集成数据，填充数据仓库与数据市场，在连接到其事件处理引擎 开源他系统时在代码少量或没有代码的情况下进行维护。

来自 Mozilla 的 Heka 是一个用来收集和整理来自多个不同源的数据的工具，通过对数据进行收集和整理后发送结果报告到不同的目标用于进一步分析。

Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。你可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于查询和统计。Logstash 现在是 ElasticSearch 家族成员之一。

关于事件处理引擎 开源和复杂事件处理引擎的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 事件处理引擎 开源的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于复杂事件处理引擎、事件处理引擎 开源的信息别忘了在本站进行查找喔。