Skip to content

2456868764/mqtt-rabbit

BranchesTags

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

23 Commits
deploy
deploy
 
 
docker
docker
 
 
pkg
pkg
 
 
ui
ui
 
 
.gitignore
.gitignore
 
 
Makefile
Makefile
 
 
README.md
README.md
 
 
go.mod
go.mod
 
 
go.sum
go.sum
 
 
main.go
main.go
 
 

Repository files navigation

项目代码和文档

一、整体架构

Bifromq 规则引擎设计整体框架如下：

imag

整体来看，整个框架设计实现一个可扩展、分布式的规则引擎，其中包含了数据存储、消息传递、规则处理和系统管理等多个组件。每个组件都有其特定的职责，并通过定义良好的接口和协议相互协作。其中主要组件如下：

  • 管理节点：

负责管理和协调其他节点的中心节点，负责规则的分发、任务的调度监控、提供API接口。包括Restful API 和 协调器俩个子组件。

  • 工作节点：

工作节点是从管理节点接收规则、执行规则、上报状态等服务实例，同时根据规则订阅Bifromq MQTT Broker上的消息，处理消息。包含协调器代理 和 规则执行器俩个子组件。

  • 控制台：

提供了一个图形用户界面，允许管理员或用户配置数据源、规则、查看规则执行状态和处理结果等功能。

  • MySQL：

作为持久化存储，用于存储用户和权限，工作节点状态、数据源、规则定义和执行状态等数据。

  • Sources/Sinks:

支持Sources/Sinks 包括Bifromq、kafka、redis、memory。 提供规则处理的数据来源和规则处理结果输出存储。

二、协调器工作原理

协调器工作原理如下图：

imag

协调器在这个系统中扮演着核心角色，类似于大脑，负责节点管理、任务调度、状态监控和通信协调。以下是协调器及其代理组件的详细工作流程：

协调器组件：

  1. 节点健康检查协程：定期对工作节点进行健康检查，确保它们正常运行。不健康的节点将从调度队列中移除，以保证任务分配的高效性。
  2. 规则任务执行状态检查协程：通过协调器代理的Restful API，定期检查工作节点上规则任务的执行状态，确保任务按照预期进行。
  3. 规则任务调度协程：根据规则任务的定义和触发条件，智能地在适当的工作节点上调度任务执行。
  4. Restful API协程：提供Restful API接口，实现与工作节点上的协调器代理的通信。主要负责下发全局配置和数据源配置、节点的注册与注销、节点健康状态的上报等。

协调器代理组件：

  1. 节点启动：在节点启动时，通过协调器的Restful API获取全局启动配置和数据源配置，同时完成节点的注册，并启动健康状态上报和数据更新协程。
  2. 健康状态上报和数据更新协程：负责将节点的健康状态上报给协调器。同时，如果管理节点上的数据源配置有更新，将同步更新工作节点的状态和数据源配置。
  3. Restful API协程：提供Restful API接口，与协调器进行通信，负责提交规则任务、查询规则任务的执行状态，以及控制规则任务的启动、停止和删除。

通过这些组件和流程，协调器确保了系统的高效运行和灵活的任务管理，同时也提供了强大的监控和控制能力。

三、 规则设计

规则整体结构如下图：

imag

规则集（RuleSet) 规则集能够定义复杂的事件处理逻辑，从数据的接收、处理到最终的响应，形成一个完整的数据处理流程。一个规则集包括 多条Stream（流） 和 多条Rule（规则）组成。

Stream（流）

流定义需要指定其数据源类型以定义与外部资源的连接方式。数据源作为流使用时，源必须为无界的。在规则中，流的行为类似事件触发器。每个事件都会触发规则的一次计算。

流定义如下：

   CREATE STREAM
   stream_name
   ( column_name <data_type> [ ,...n ] )
   WITH ( property_name = expression [, ...] );

流定义是一个 SQL 语句。它由两部分组成。

  1. 流的模式定义。其语法与 SQL 表定义相同。这里的模式是可选的。如果它是空的，则流是无模式的。
  2. 在 WITH 子句中定义连接器类型和行为的属性，如序列化格式。
CREATE STREAM demo (
        USERID BIGINT,
        FIRST_NAME STRING,
        LAST_NAME STRING,
        NICKNAMES ARRAY(STRING),
        Gender BOOLEAN,
        ADDRESS STRUCT(STREET_NAME STRING, NUMBER BIGINT),
    ) WITH (DATASOURCE="test/", FORMAT="JSON", KEY="USERID", CONF_KEY="demo");

create stream demo (device string, temperature float, humidity float) WITH (FORMAT="JSON", DATASOURCE="devices/+/messages")

Rule(规则）

每条规则都代表了运行的一项计算工作。它定义了连续流数据源作为输入，计算逻辑和结果 sink 作为输出。

1. SQL 规则

SQL 规则 通过指定 sql 和 actions 属性，sql 定义了针对预定义流运行的 SQL 查询，这将转换数据。然后，输出的数据可以通过 action 路由到多个位置。

{
   "id": "rule1",
   "sql": "select * from demo where temperature > 10",
   "actions": [
     {
       "log": {}
     },
     {
       "mqtt": {
         "server": "tcp:https://bifromq-server:1883",
         "topic": "devices/allmessages"
       }
     },
     {
       "kafka":{
         "brokers": "kafka-server:9092",
         "topic": "allmessages",
         "saslAuthType": "none"
       }
     }
   ]
}

2. 图规则

graph 属性是有向无环图的 JSON 表述。它由 nodes 和 topo 组成，分别定义了图中的节点和它们的边。下面是一个由图形定义的最简单的规则。它定义了3个节点：demo，humidityFilter 和 mqttOut。这个图是线性的，即demo->humidityFilter->mqttOut。该规则将从mqtt(demo)读取，通过湿度过滤(humidityFilter)并汇入mqtt(mqttOut)。

{
  "id": "rule1",
  "name": "Test Condition",
  "graph": {
    "nodes": {
      "demo": {
        "type": "source",
        "nodeType": "mqtt",
        "props": {
          "datasource": "devices/+/messages"
        }
      },
      "humidityFilter": {
        "type": "operator",
        "nodeType": "filter",
        "props": {
          "expr": "humidity > 30"
        }
      },
      "mqttout": {
        "type": "sink",
        "nodeType": "mqtt",
        "props": {
          "server": "tcp:https://bifromq-server:1883",
          "topic": "devices/result"
        }
      }
    },
    "topo": {
      "sources": ["demo"],
      "edges": {
        "demo": ["humidityFilter"],
        "humidityFilter": ["mqttout"]
      }
    }
  }
}

四、函数 Function

支持函数如下图：

imag

五、数据连接

支持 Source 和 Sink 如下图：

imag

六、执行器

执行器是基于开源 eKuiper 二次开发进行构建，eKuiper 是 Golang 实现的轻量级物联网边缘分析、流式处理开源软件，可以运行在各类资源受限的边缘设备上。eKuiper 的规则引擎是基于 SQL 或基于图形（类似于 Node-RED）的规则。

imag

eKuiper 通过规则/SQL 解析器或图规则解析器将解析、规划和优化规则，使其成为一系列算子的流程，算子可以利用流式运行时和状态存储。算子之间通过 Go 通道进行异步通信。 受益于 Go 的并发模型，规则运行时可以做到：

  • 以异步和非阻塞的方式进行通信。
  • 充分利用多核计算。
  • 算子层可伸缩。
  • 规则之间相互隔离。

在 eKuiper 中，计算工作以规则的形式呈现。规则以流的数据源为输入，通过 SQL 定义计算逻辑，将结果输出到动作/sink 中。 规则定义提交后，它将持续运行。它将不断从源获取数据，根据 SQL 逻辑进行计算，并根据结果触发行动。核心计算组件包括 Rule、Source、Sink。

七、部署

在项目 deploy/docker 目录下有个 docker-compose.yaml 文件，内容如下：

version: '3.9'
networks:
  bifromq-net:
    external: false
services:
  db:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/mysql:5.7.34  # 使用MySQL 5.7镜像，你可以选择其他版本
    networks:
      - bifromq-net
    ports:
      - "3308:3306/tcp"
    volumes:
      - ./data/mysql:/var/lib/mysql  # 将数据库文件存储在卷中，以便持久化存储
      - ./data/init:/docker-entrypoint-initdb.d
    restart: always  # 容器退出时总是重启
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456  # 设置root用户的密码
      MYSQL_DATABASE: engine  # 创建并初始化一个数据库
      MYSQL_USER: dev  # 创建一个新用户
      MYSQL_PASSWORD: 123456  # 设置新用户的密码
  bifromq_engine:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/bifromq_engine:v1.0.3
    command: ["serve", "--api-port=8090","--coordinator-port=8091","--dns=root:123456@tcp(db:3306)/engine?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"]
    environment:
      - JWT_SIGNING_KEY=bifromq
    networks:
      - bifromq-net
    ports:
      - "8090:8090/tcp"
      - "8091:8091/tcp"
    restart: always
    depends_on:
      - db
  bifromq-server:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/bifromq:latest
    environment:
      - JVM_HEAP_OPTS=-Xms1G -Xmx2G
    networks:
      - bifromq-net
    ports:
      - "1883:1883/tcp"
    restart: always

  redis-server:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/redis:latest  # 使用最新版本的Redis镜像
    environment:
      - ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes
    networks:
      - bifromq-net
    volumes:
      - ./data/redis:/bitnami/redis  # 持久化Redis数据
    ports:
      - "6379:6379"  # 将容器的6379端口映射到宿主机的6379端口
    restart: always  # 容器退出时总是重启
  zookeeper:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/zookeeper:3.8
    networks:
      - bifromq-net
    ports:
      - "2181:2181"
    volumes:
      - ./data/zookeeper:/bitnami
    environment:
      - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes
  kafka-server:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/kafka:3.4
    networks:
      - bifromq-net
    ports:
      - "9092:9092"
    volumes:
      - ./data/kafka:/bitnami
    environment:
      - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT:https://:9092
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT:https://kafka-server:9092
      - KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=true
    depends_on:
      - zookeeper
  bifromq-rule-engine-joba:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/ekuiperd:v1.0.0
    environment:
      - NODE_IP=bifromq-rule-engine-joba
      - NODE_PORT=9082
      - NODE_NAME=bifromq-rule-engine-joba
      - NODE_TAG=job,joba
      - COORDINATOR_HOST=bifromq_engine:8091
    networks:
      - bifromq-net
    restart: always
    depends_on:
      - db
      - bifromq_engine
  bifromq-rule-engine-jobb:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/2456868764/ekuiperd:v1.0.0
    environment:
      - NODE_IP=bifromq-rule-engine-jobb
      - NODE_PORT=9082
      - NODE_NAME=bifromq-rule-engine-jobb
      - NODE_TAG=job,jobb
      - COORDINATOR_HOST=bifromq_engine:8091
    networks:
      - bifromq-net
    restart: always
    depends_on:
      - db
      - bifromq_engine

启动命令:

docker compose up -d

启动 包括 数据库mysql db, 管理节点 bifromq engine, 控制台 bifromq ui, bifromq broker server, redis server , kafka server, 工作节点 A ：rule engine job a ,工作节点 B： rule engine job b 容器。

imag

访问 https://127.0.0.1/8090 进入 bifromq 控制台管理界面， 账号和密码 admin/admin。

imag

七、控制台

imag imag imag imag

八、案例

1. Demo Sinks

#1 创建源流

CREAT STREAM demo (device string, temperature float, humidity float) WITH (FORMAT="JSON", DATASOURCE="devices/+/messages")

#2 创建规则和目标
{
  "id": "demo",
  "sql": "select * from demo where temperature > 10",
  "actions": [
    {
      "log": {}
    },
    {
      "mqtt": {
        "server": "tcp:https://bifromq-server:1883",
        "topic": "devices/allmessages"
      }
    },
    {
      "kafka":{
        "brokers": "kafka-server:9092",
        "topic": "test",
        "saslAuthType": "none"
      }
    }
  ]
}

测试结果： imag

2. 规则管道 - pipeline

以通过将先前规则的结果导入后续规则来形成规则管道。 这可以通过使用中间存储或 MQ（例如 mqtt 消息服务器）来实现。 通过同时使用 内存源 和 目标，我们可以创建没有外部依赖的规则管道。

imag

#1 创建源流

CREAT STREAM pipeline (device string, temperature float, humidity float) WITH (DATASOURCE="devices/pipeline", FORMAT="JSON")"


#2 创建规则和内存目标
{
  "id": "pipeline-rule1",
  "sql": "SELECT * FROM pipeline WHERE isNull(temperature)=false",
  "actions": [
    {
      "log": {}
    },
    {
      "memory": {
        "topic": "devices/ch1/sensor1"
      }
    }
  ]
}
#3 从内存主题创建一个流

CREATE STREAM sensor1 (temperature FLOAT, humidity FLOAT) 
WITH (DATASOURCE="devices/+/sensor1", FORMAT="JSON", TYPE="memory")

#4 从内存主题创建另一个要使用的规则
{
  "id": "rule2-1",
  "sql": "SELECT avg(temperature) FROM sensor1 GROUP BY CountWindow(10)",
  "actions": [
    {
      "log": {}
    },
    {
      "memory": {
        "topic": "analytic/sensors"
      }
    }
  ]
}

{
  "id": "rule2-2",
  "sql": "SELECT temperature + 273.15 as k FROM sensor1",
  "actions": [
    {
      "log": {}
    }
  ]
}

测试结果：

time="2024-06-29T09:45:52+08:00" level=info msg="sink result for rule pipeline-rule1: [{\"device\":\"sensor2\",\"humidity\":11.12,\"temperature\":12.1}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=pipeline-rule1
time="2024-06-29T09:45:52+08:00" level=info msg="sink result for rule rule2-2: [{\"k\":285.25}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=rule2-2
time="2024-06-29T09:45:53+08:00" level=info msg="sink result for rule pipeline-rule1: [{\"device\":\"sensor2\",\"humidity\":11.12,\"temperature\":12.1}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=pipeline-rule1
time="2024-06-29T09:45:53+08:00" level=info msg="sink result for rule pipeline-rule1: [{\"device\":\"sensor2\",\"humidity\":11.12,\"temperature\":12.1}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=pipeline-rule1
time="2024-06-29T09:45:53+08:00" level=info msg="sink result for rule rule2-2: [{\"k\":285.25}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=rule2-2
time="2024-06-29T09:45:53+08:00" level=info msg="sink result for rule rule2-2: [{\"k\":285.25}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=rule2-2
time="2024-06-29T09:45:53+08:00" level=info msg="sink result for rule rule2-2: [{\"k\":285.25}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=rule2-2
time="2024-06-29T09:45:53+08:00" level=info msg="sink result for rule pipeline-rule1: [{\"device\":\"sensor2\",\"humidity\":11.12,\"temperature\":12.1}]" file="sink/log_sink.go:32" rule=pipeline-rule1

九 项目构建

prebuild

build 项目之前，需要下载项目 ekuiper 特定分支到本地 external 目录 执行 make prebuild

make prebuild

Reference

About

rule engine for mqtt

Resources

Readme
Activity

Stars

1 star

Watchers

1 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages