CEP：鱼与熊掌可以兼得

本文最新版已更新至：http://thinkinside.tk/2012/11/06/about_cep.html

Table of Contents

• 1 从事件驱动编程（Event-driven Programming)开始
• 2 事件驱动业务（Event-driven Business)
• 3 业务事件处理的几个层次
• 4 CEP：鱼与熊掌可以兼得
  • 4.1 处理数据流
  • 4.2 处理复杂性
  • 4.3 CEP的架构
• 5 小结

1 从事件驱动编程（Event-driven Programming)开始

如果你写过GUI程序，对事件处理一定不陌生。事实上，事件驱动编程已经成为一种设计模式。大多数的GUI库都会采用这一模式。

简单的说，事件驱动模式包括三个参与者：事件产生者，事件分发器和事件处理器。

• 事件产生者（Events Generator）决定是否需要产生事件。比如，GUI上的每个组件都是一个事件产生者，可以根据用户操作产生鼠标事件或者键盘事件。
• 事件分发器（Events Dispatcher）收集所有事件产生者发出的事件放入事件队列(Events Queue)，并根据事件的类型将事件分发给已经注册的事件处理器。事件分发器通常由GUI框架实现。
• 事件处理器（Events Handler)根据接收到的事件进行处理，需要GUI框架的使用者自行编写。

事件驱动编程的核心价值在于：程序的执行流程不是预先定义好的，而是由程序的使用者决定的。这将极大增强程序的交互性。

就好像DVD与RPG游戏的区别：前者的剧情是设定好的，你只能进行开始、暂停、快进、回退等有限的交互；后者可以决定主角的行为从而影响故事的结局。

2 事件驱动业务（Event-driven Business)

代码的世界不可能是现实世界的完整镜像，但一定是对现实世界的某种抽象，这种抽象能够简化代码世界中对问题的分析和处理。 同时，这种抽象还可以反向映射到现实世界，为我们解决现实问题提供思路。

现代企业生存的外部环境处于剧烈的变化之中，“敏捷企业”已经成为生存之道，而事件驱动业务是敏捷企业的一个基本要求。

事件驱动业务（Event-driven Business)，是在 连续 的业务过程中进行决策的一种业务管理方式，即根据不同时点上出现的一系列事件触发相关的任务，并调度可用的资源执行任务。 如果说事件驱动编程能够为软件带来更灵活的交互性和强大的功能，那么企业中的事件驱动业务能够大幅度提高业务的效率和灵活性。

事件驱动业务依托于比较成熟的信息化建设。各个业务应用系统在产生连续不断的数据流的同时，根据定义好的条件产生一些“业务事件”，按照策略对这些业务事件进行分析处理，触发新的业务事件或者业务流程，即实现了业务的事件驱动。

从上面的描述可以看出，事件驱动业务要求能够快速（毫秒级）、不间断的处理连续、海量的数据，具备灵活的规则或策略设置，从而具备迅速识别、捕获、响应实时业务数据的能力。 而传统的企业IT架构通常采用：

• 在业务应用系统中处理业务操作
• 遵循固定的业务流程（Business Process）处理跨系统事务，并且这些流程很少变化
• 基于数据仓库进行海量数据的存储及事后分析

这种IT架构远远达不到事件驱动业务的要求。

事件驱动业务能够应用的业务领域很多，凡是需要快速处理连续性数据、需要能够灵活制定策略的业务，都可以采用事件驱动的业务模式。如证券行业常见的风险分析预警（事前及事中风控）、投资决策（程序化交易）、经纪人绩效计算等。

3 业务事件处理的几个层次

其实在传统的IT架构中，我们已经实现了业务事件的处理。比如在传统的业务应用系统中，我们通常将业务数据存储在数据库中，通过应用系统的操作界面由人工发现和处理业务事件。

这样的处理方式存在两个不足，一是速度慢，二是对于复杂的情况只靠人脑难以处理。于是有了两个技术方向：

• 消息队列（MQ） 对于速度慢的解决办法是用机器代替人工，为了在多个系统之间传递消息，发展出了消息队列（MQ）的技术
• 商业智能（BI） 为了应对复杂性，通过数据仓库将数据整合到一起，并用专门的工具在数据模型的基础上进行分析

但是上述两个方向是正交的：MQ不适合处理复杂性，而BI主要适应于对结构化的历史数据的分析，无法处理“现在”的情况。

4 CEP：鱼与熊掌可以兼得

CEP（Complex Event Processing）的出现解决了上述两个方面的问题，在实时性和复杂性方面都得到了很好的解决。

4.1 处理数据流

不管是单独的应用系统，还是数据仓库，都是先将数据存储到数据库/数据仓库，然后再处理或查询。 而CEP与MQ类似的将数据看作是 数据流 。在连续数据的快速移动过程中进行分析处理。 这样的方式不需要很大的数据加载，完全可以在内存中进行，从而能够快速产生结果。

4.2 处理复杂性

业务事件可能很复杂，在各种不同的数据流中源源不断产生各种类型的事件。需要对这些业务事件进行复杂的计算，如过滤、关联、聚合等，同时还需要考虑这些也是事件出现的时间序列。 最终才能产生有意义的事件，或触发业务流程。同时，这些计算的规则可能还会经常变化。

这一类的问题通常通过基于规则的推理机（即规则引擎）来实现。

4.3 CEP的架构

综上所述，CEP在逻辑上应该包括：

• 事件发生器 通过应用系统、文件系统、数据库、互联网、人工、以及传感器产生事件
• 事件处理器 模式的匹配、验证和改进，路由，转换以及编排
• 事件消费者 与事件发生器类似，也可以是应用系统、文件系统、数据库、互联网、人工界面等

5 小结

CEP是一种比较新的企业架构(EA,Enterprise Architure)组件。CEP将数据看做一种数据流，基于规则引擎对业务过程中持续产生的各种事件进行复杂的处理，能够实现对连续数据的快速分析处理。可以应用在多种业务场景，如风险分析、程序化交易等。

如果说BI实现了商业智能，那么CEP则实现了“持续智能（Continuous Intelligence）“。

Author: Holbrook Wong <wanghaikuo@gmail.com>

Date: 2012-11-06 12:49:12 CST

HTML generated by org-mode 6.33x in emacs 23