如何进行PulsarFunctions的深入分析

今天就跟大家聊聊有关如何进行Pulsar Functions 的深入分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

Pulsar Functions 简单介绍

大概运行过程就是在 input topic 中接收消息，进入 functions 中进行运算和消息处理，最后输出到 output topic 中的过程。

Pulsar Functions 可以覆盖 90% 以上情况的流处理场景。比如：消息过滤、消息路由、消息增强等。更多使用场景可以参考之前发布的技术博客：基于 Pulsar Functions 的事件处理设计模式

Pulsar Functions 主要分为三大模块：Instance、Runtime、Function-worker。

在 Runtime 层面主要支持三种形式：thread、process 和外部支持的 Kubernetes。

更多关于 Pulsar Functions 介绍和基础层源码讲解，可以参考回放视频：01:00-13:20 时间段。

此分享的解析角度，从 functions 内部几个重要节点出发。主要是：如何提交 Pulsar Functions、Functions Worker 如何调度以及如何运行 Pulsar Functions。

在执行/创建一个 function 时，需要通过 `FunctionConfig` 的形式暴露给用户，用户通过指定 `FunctionConfig` 来进行 functions 内部操作。

Functions 可以提交到任意 worker，通过相应的 Json 文件进行相应 tenant/namespace/name 等输入/输出配置的提供。

在配置构建完成后，会有一个 AuthN/AuthZ checks 过程，去检测在配置 function 过程中是否添加了与「加密」相关的设置。之后便会对 `FunctionConfig` 文件内格式以及其他方面进行再次核实。

最终这些 jar 包会存储在 BookKeeper 端，方便后续再次调用。

此时完成以上操作后，submission workflow 会把所有的 functions 提交到 MetaData Topic，并用 map from 格式进行记录。

FQFN 就是 Fully Qualified Function Name，格式就是 tenant、namespace、functions name 三个字段拼合而成。

FQFN 作为存储元数据的 key，会把用户提供的 `FunctionConfig` 字段填充到 Function MetaData 中。图中的 MetaData Topic Tailer，主要目的是进行实时监测 MetaData Topic，根据实时更新变化写入等动态，进行后续操作。

在 Functions 内部没有真正开始执行「创建/更新/删除」等操作之前，需要进行状态更新。大体过程为：

• 复制当前状态

• 进行状态合并更新

• 增加当前版本数

• 将数据写入 MetaData Topic

• Tailer 进行数据读取和验证

• 如果没有冲突，则整个更新

|| Scheduling workflow

• CRUD 操作：创建/更新/删除

• Worker 变动：如创建新 worker、leadership 发生变化等

|| Execution Workflow