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Knative实战：基于KnativeServerless技术实现天气服务-下篇

上一期我们介绍了如何基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-上篇，首先我们先来回顾一下上篇介绍的内容：

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  • 通过高德天气 API 接口，每隔 3 个小时定时发送定时事件，将国内城市未来 3 天的天气信息，存储更新到表格存储
  • 提供 RESTful API 查询天气信息

接下来我们介绍如何通过表格存储提供的通道服务，实现 Knative 对接表格存储事件源，订阅并通过钉钉发送天气提醒通知。

整体架构

回顾一下整体架构：

Knative 实战：基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-下篇cdn.com/b4bb37ed5338e0a138c76a2e72a4a9583dbf7236.png">

  • 通过 CronJob 事件源，每隔 3 个小时定时发送定时事件，将国内城市未来 3 天的天气信息，存储更新到表格存储
  • 提供 RESTful API 查询天气信息
  • 通过表格存储提供的通道服务，实现 TableStore 事件源
  • 通过 Borker/Trigger 事件驱动模型，订阅天气信息
  • 根据订阅收到的天气信息进行钉钉消息通知。如明天下雨，提示带伞等

基于 Knative 实现天气服务-下篇

首先我们介绍一下表格存储提供的通道服务。通道服务（Tunnel Service）是基于表格存储数据接口之上的全增量一体化服务。通道服务为您提供了增量、全量、增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。通过为数据表建立数据通道，您可以简单地实现对表中历史存量和新增数据的消费处理。通过数据通道可以进行数据同步、事件驱动、流式数据处理以及数据搬迁。这里事件驱动正好契合我们的场景。

先看一下处理流程图：

Knative 实战：基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-下篇

  • 定义 TableStore 事件源，用于接收通道服务数据
  • 通过 Borker/Trigger 事件驱动模型，订阅天气信息
  • 订阅接收到的天气信息发送给天气提醒服务，进行钉钉消息通知

下面我们来详细介绍一下。

自定义 TableStore 事件源

在 Knative 中自定义事件源其实很容易，可以参考官方提供的自定义事件源的实例：https://github.com/knative/docs/tree/master/docs/eventing/samples/writing-a-source。

我们这里定义数据源为 AliTablestoreSource。代码实现主要分为两部分：

  1. 资源控制器-Controller：接收 AliTablestoreSource 资源，在通道服务中创建 Tunnel
  2. 事件接收器-Receiver：通过 Tunnel Client 监听事件，并将接收到的事件发送到目标服务( Broker）

关于自定义 TableStore 事件源实现参见 GitHub 源代码：https://github.com/knative-sample/tablestore-source

部署自定义事件源服务如下：

从 https://github.com/knative-sample/tablestore-source/tree/master/config 中可以获取事件源部署文件，执行下面的操作：

kubectl apply -f 200-serviceaccount.yaml -f 201-clusterrole.yaml -f 202-clusterrolebinding.yaml -f 300-alitablestoresource.yaml -f 400-controller-service.yaml -f 500-controller.yaml -f 600-istioegress.yaml

部署完成之后，我们可以看到资源控制器已经开始运行：

[root@iZ8vb5wa3qv1gwrgb3lxqpZ config]# kubectl -n knative-sources get pods
NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
alitablestore-controller-manager-0   1/1     Running   0          4h22m

创建事件源

由于我们是通过 Knative Eventing 中 Broker/Trigger 事件驱动模型对天气事件进行处理。首先我们创建用于数据接收的 Broker 服务。

创建 Broker
apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1
kind: Broker
metadata:
  name: weather
spec:
  channelTemplateSpec:
    apiVersion: messaging.knative.dev/v1alpha1
    kind: InMemoryChannel
创建事件源实例

这里需要说明一下，创建事件源实例其实就是在表格存储中创建通道服务，那么就需要配置访问通道服务的地址、accessKeyId 和 accessKeySecret，这里参照格式：{ "url":"https://xxx.cn-beijing.ots.aliyuncs.com/", "accessKeyId":"xxxx","accessKeySecret":"xxxx" } 设置并进行 base64 编码。将结果设置到如下 Secret 配置文件 alitablestore 属性中：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: alitablestore-secret
type: Opaque
data:
  # { "url":"https://xxx.cn-beijing.ots.aliyuncs.com/", "accessKeyId":"xxxx","accessKeySecret":"xxxx" }
  alitablestore: ""

创建 RBAC 权限：

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: eventing-sources-alitablestore
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: alitablestore-sa
  namespace: default
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: eventing-sources-alitablestore-controller

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: alitablestore-sa
secrets:
- name: alitablestore-secret

创建 AliTablestoreSource 实例，这里我们设置接收事件的 sink 为上面创建的 Broker 服务。

---
apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1
kind: AliTablestoreSource
metadata:
  labels:
    controller-tools.k8s.io: "1.0"
  name: alitablestoresource
spec:
  # Add fields here
  serviceAccountName: alitablestore-sa
  accessToken:
    secretKeyRef:
      name: alitablestore-secret
      key: alitablestore
  tableName: weather
  instance: knative-weather
  sink:
    apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1
    kind: Broker
    name: weather

创建完成之后，我们可以看到运行中的事件源：

[root@iZ8vb5wa3qv1gwrgb3lxqpZ config]# kubectl get pods
NAME                                                              READY   STATUS      RESTARTS   AGE
tablestore-alitablestoresource-9sjqx-656c5bf84b-pbhvw             1/1     Running     0          4h9m

订阅事件和通知提醒

创建天气提醒服务

如何进行钉钉通知呢，我们可以创建一个钉钉的群组（可以把家里人组成一个钉钉群，天气异常时，给家人一个提醒），添加群机器人:

Knative 实战：基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-下篇

获取 webhook :

Knative 实战：基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-下篇

这里我们假设北京 (110000)，日期：2019-10-13, 如果天气有雨，就通过钉钉发送通知提醒，则服务配置如下：

apiVersion: serving.knative.dev/v1beta1
kind: Service
metadata:
  name: day-weather
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - args:
        - --dingtalkurl=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxx
        - --adcode=110000
        - --date=2019-10-13
        - --dayweather=雨
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/dingtalk-weather-service:1.2

关于钉钉提醒服务具体实现参见 GitHub 源代码：https://github.com/knative-sample/dingtalk-weather-service

创建订阅

最后我们创建 Trigger订阅天气事件，并且触发天气提醒服务：

apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1
kind: Trigger
metadata:
  name: weather-trigger
spec:
  broker: weather
  subscriber:
    ref:
      apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
      kind: Service
      name: day-weather

订阅之后，如果北京 (110000)，日期：2019-10-13, 天气有雨，会收到如下的钉钉提醒：

Knative 实战：基于 Knative Serverless 技术实现天气服务-下篇

这里其实还有待完善的地方：

  • 是否可以基于城市进行订阅（只订阅目标城市）？
  • 是否可以指定时间发送消息提醒（当天晚上 8 点准时推送第 2 天的天气提醒信息）？

有兴趣的可以继续完善当前的天气服务功能。

小结

本文介绍了如何在 Knative 中自定义事件源，并通过事件驱动接收天气变化信息，订阅并通过钉钉推送通知提醒。这样基于 Knative Serverless 技术实现天气服务整体实现就介绍完了。有兴趣的同学可以针对上面提到的不足继续研究。还是那句话，做好天气服务不容易，但还好我有 Knative。

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