CN104050543A - 流处理系统中的事件处理方法及流处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种流处理系统中的事件处理方法及流处理系统，该方法包括，将基础事件与规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括基础事件的引擎内存；若确定包括基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的全环模式，在基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改全环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并将执行结果与规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配。实现了采用规则引擎的不同匹配模式对复杂事件进行分类处理，从而提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

Description

流处理系统中的事件处理方法及流处理系统

技术领域

本发明涉及信息处理技术，尤其涉及一种流处理系统中的事件处理方法及流处理系统。

背景技术

复杂事件处理(Complex Event Processing，简称CEP)是从多个事件来源中获取事件，通过过滤、关联、聚合等技术处理基础事件，推断产生复杂(高级)事件的技术，其核心为用于事件检测的规则匹配引擎(也称为CEP引擎)。CEP技术形象化描述类似于人体通过各种外在感知器官获取基础事件，即不同环境现象，通过大脑推理得出复杂事件，即天将下雨，从而确定执行动作，即需要收衣服。

流计算，即实时流计算，是将待处理数据以数据流的形式来处理，数据流是在时间分布和数量上无限的一系列数据记录的集合体；数据元组是数据流的最小组成单元。实时流计算最重要的特性是能够实现计算结果的实时响应。数据的价值随着时间的流逝而降低，数据出现后必须尽快地对其进行处理，最好数据出现时便立刻对其进行处理，产生一个数据进行一次处理，而不是缓存起来成一批处理，这就是流计算的关键特性。

随着大数据时代的到来和实时流计算的大规模应用，传统CEP引擎慢慢无法满足高速数据流下的复杂事件检测需求(数据量大、规则复杂、实时性要求高)，从而发展出了基于实时流计算的复杂事件实时流处理(Event StreamProcessing，简称ESP)平台。ESP平台可以从高速数据流所包含的复杂业务事件中提取对用户有意义的数据信息，辅助用户进行业务监测和决策控制。简单来说，用于实现ESP的ESP平台就是在流计算平台上叠加CEP组件。

目前，业界不同厂商分别基于自身原有CEP引擎进行升级扩展以支持ESP有关业务，不同的平台采用了不同的复杂事件检测方法。但由于受制于自身已有产品的架构形态等因素的影响，平台支撑的业务场景有限，例如，业务规则定制能力弱，定制过程复杂，从而导致复杂事件检测方法性能不足、易用性不够。

发明内容

本发明实施例提供一种流处理系统中的事件处理方法及流处理系统，用以提高ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

第一个方面提供了一种流处理系统中的事件处理方法，所述流处理系统包括：输入单元和规则引擎，所述规则引擎的匹配模式至少包括全环模式、半环模式和无环模式，所述规则引擎的每个匹配模式对应一个引擎内存，各所述引擎内存中存储至少一个基础事件，所述方法包括：

通过所述输入单元获取用于表征目标对象状态的至少一个基础事件，所述基础事件包括条件或所述目标对象的属性信息中的至少一个；

将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存；

若确定包括所述基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的全环模式，在所述基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述全环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并将所述执行结果与所述规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；

若确定包括所述基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的半环模式，在所述基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述半环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并输出所述执行结果；

若确定包括所述基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的无环模式，在所述基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行所述基础事件，获得执行结果，并输出所述执行结果。

在第一种可能的实现方式中，所述将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存之后，还包括：

若获得所述全环匹配结果、所述半环匹配结果和所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将所述全环匹配结果、所述半环匹配结果或所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，所述全环匹配结果的等级高于所述半环匹配结果的等级，所述半环匹配结果的等级高于所述无环匹配结果的等级。

结合第一个方面或是第一个方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存之前，还包括：

获取至少两个规则事件，所述规则事件包括条件、动作和所述目标对象的属性信息，所述规则事件用于表征目标对象状态及动作的事件；

确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间是否存在关联关系，所述第一规则事件和所述第二规则事件分别为所述至少两个规则事件中的任意两个规则事件；

若是，则将所述第一规则事件和所述第二规则事件的条件作为基础事件，存储在所述全环模式对应的引擎内存中；

若否，则确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息。

结合第一个方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息有关之后，还包括：

若确定所述第一规则事件的条件为所述目标对象的属性信息，则确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的条件；或者

若确定所述第一规则事件的条件不为所述目标对象的属性信息，则确定将所述第一规则事件的条件作为基础事件存储在所述无环模式对应的引擎内存。

结合第一个方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的目标对象的属性信息之后，还包括：

若确定所述第一规则事件的动作触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件存储在所述全环模式对应的引擎内存；

若确定所述第一规则事件的动作没有触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件设置在所述半环模式对应的引擎内存。

结合第一个方面至第一个方面的第四种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述规则引擎采用领域专用语言DSL定义。

第二个方面提供了一种流处理系统，包括：输入单元和规则引擎，所述规则引擎包括：匹配单元和执行单元；所述规则引擎的匹配模式至少包括全环模式、半环模式和无环模式，所述规则引擎的每个匹配模式对应一个引擎内存，各所述引擎内存中存储至少一个基础事件；

所述输入单元，用于获取用于表征目标对象状态的至少一个基础事件，所述基础事件包括条件或所述目标对象的属性信息中的至少一个；

所述匹配单元，用于将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存；

所述执行单元，用于若确定包括所述基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的全环模式，在所述基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述全环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并将所述执行结果与所述规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；若确定包括所述基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的半环模式，在所述基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述半环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并输出所述执行结果；若确定包括所述基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的无环模式，在所述基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行所述基础事件，获得执行结果，并输出所述执行结果。

在第一种可能的实现方式中，所述执行单元，还用于若获得所述全环匹配结果、所述半环匹配结果和所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将所述全环匹配结果、所述半环匹配结果或所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，所述全环匹配结果的等级高于所述半环匹配结果的等级，所述半环匹配结果的等级高于所述无环匹配结果的等级。

结合第二个方面或是第二个方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，还包括：获取单元和确定单元；

所述获取单元，用于获取至少两个规则事件，所述规则事件包括条件、动作和所述目标对象的属性信息，所述规则事件用于表征目标对象状态及动作的事件；

所述确定单元，用于确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间是否存在关联关系，所述第一规则事件和所述第二规则事件分别为所述至少两个规则事件中的任意两个规则事件；若是，则将所述第一规则事件和所述第二规则事件的条件作为基础事件，存储在所述全环模式对应的引擎内存中；若否，则确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息。

结合第二个方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述确定单元，还用于若确定所述第一规则事件的条件为所述目标对象的属性信息，则确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的条件；或者，若确定所述第一规则事件的条件不为所述目标对象的属性信息，则确定将所述第一规则事件的条件作为基础事件存储在所述无环模式对应的引擎内存。

结合第二个方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述确定单元，还用于若确定所述第一规则事件的动作触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件存储在所述全环模式对应的引擎内存；若确定所述第一规则事件的动作没有触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件设置在所述半环模式对应的引擎内存。

结合第二个方面至第二个方面的第四种可能的实现方式中的任一种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述规则引擎采用领域专用语言DSL定义。

本发明实施例提供的流处理系统中的事件处理方法及流处理系统，通过将基础事件与规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括基础事件的引擎内存；若确定包括基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的全环模式，在基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改全环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并将执行结果与规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；若确定包括基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的半环模式，在基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改半环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并输出执行结果；若确定包括基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的无环模式，在基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行基础事件，获得执行结果，并输出执行结果。实现了采用规则引擎的不同匹配模式对复杂事件进行分类处理，从而提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的流处理系统中的事件处理方法的平台结构示意图；

图2为本发明一实施例提供的事件处理方法的流程示意图；

图3为本发明一实施例提供的流处理系统中的事件处理方法的示意图；

图4为本发明另一实施例提供的事件处理方法的流程示意图；

图5为本发明一实施例提供的规则引擎的编译过程示意图；

图6为本发明一实施例提供的的规则引擎的编译示意图；

图7为本发明一实施例提供的流处理系统的结构示意图；

图8为本发明另一实施例提供的流处理系统的结构示意图；

图9为本发明再一实施例提供的流处理系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明一实施例提供的流处理系统中的事件处理方法的平台结构示意图。如图1所示,本发明实施例提供的流处理系统中的事件处理方法适用于ESP平台,其中,该ESP平台是流计算Stream平台叠加CEP组件。

图2为本发明一实施例提供的事件处理方法的流程示意图，图3为本发明一实施例提供的流处理系统中的事件处理方法的示意图。如图2和图3所示，本实施例的流处理系统包括：输入单元和规则引擎，该规则引擎类似于图1中CEP组件，该规则引擎的匹配模式至少包括全环模式、半环模式和无环模式，规则引擎的每个匹配模式对应一个引擎内存，各引擎内存中存储至少一个基础事件。本实施例的方法，包括：

步骤101、通过输入单元获取用于表征目标对象状态的至少一个基础事件。

在本实施例中，该基础事件包括条件或目标对象的属性信息中的至少一个。

举例来讲，获取的一个基础事件，例如，如果VIP用户的当月话费超过1000元，则可以确定该基础事件的目标对象的属性信息为VIP用户，条件为当月话费超过1000元。

步骤102、将基础事件与规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括基础事件的引擎内存。

在本实施例中，在确定包括基础事件的引擎内存之后，可以对该基础事件进行适配封装，例如，对基础事件的目标对象的属性信息的保存、数据结构适配与转换、标识符添加等工作，其中，标识符添加包括在基础时间中增加全环标识、半环标识、无环标识。

步骤103、若确定包括基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的全环模式，在基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改全环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并将执行结果与规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；

步骤104、若确定包括基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的半环模式，在基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改半环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并输出执行结果；

步骤105、若确定包括基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的无环模式，在基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行基础事件，获得执行结果，并输出执行结果。

在本实施例中，将基础事件与规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括基础事件的引擎内存；若确定包括基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的全环模式，在基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改全环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并将执行结果与规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；若确定包括基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的半环模式，在基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改半环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并输出执行结果；若确定包括基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的无环模式，在基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行基础事件，获得执行结果，并输出执行结果。实现了采用规则引擎的不同匹配模式对复杂事件进行分类处理，从而提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

在上述实施例的基础上，在步骤102之后，还可以包括：

若获得全环匹配结果、半环匹配结果和无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将全环匹配结果、半环匹配结果或无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，全环匹配结果的等级高于半环匹配结果的等级，半环匹配结果的等级高于无环匹配结果的等级。

具体的，基础事件首先通过输入单元进入流处理系统，接着，通过匹配以确定包括基础事件的引擎内存，并对该基础事件进行适配封装，获得匹配结果，接着，若获得多个匹配结果，可以对该些匹配结果进行聚合操作，若获得全环匹配结果、半环匹配结果和无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将全环匹配结果、半环匹配结果或无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，并对聚合结果进行执行操作，获得执行结果。需要说明的是全环匹配结果的等级高于半环匹配结果的等级，半环匹配结果的等级高于无环匹配结果的等级。

进一步的，在上述实施例的基础上，如图3所示，通过匹配之后的基础事件存储在匹配存储节点，并且，匹配存储节点在全网络间共享，从而减少冗余匹配。

可选的是，通过全环模式匹配后的基础事件，在执行基础事件之前，可以将该基础事件输入规则链中进行排序，接着，依次对规则链中输出基础事件进行执行操作，需要说明的是，规则链对基础事件的排序规则可以由本领域技术人员根据实际需求设定。

图4为本发明另一实施例提供的事件处理方法的流程示意图。图5为本发明一实施例提供的规则引擎的编译过程示意图。图6为本发明一实施例提供的的规则引擎的编译示意图。如图4和图5所示，在上述实施例的基础上，在步骤102之前，还可以包括：

步骤401、获取至少两个规则事件。

在本实施例中，规则事件用于表征目标对象状态及动作的事件。该规则事件包括条件、动作和目标对象的属性信息。需要说明的是，目标对象的属性信息可以为用户信息、用户的余额信息、或用户的流量包信息等，其中，用户信息可以包括普通用户或VIP用户。

本实施例中，获取至少两个规则事件的具体内容可以为如6左边起的第一列的内容所示，但不以此为限，在此不再一一列举规则事件的具体内容。

举例来讲，以规则事件为rule2为例，如果VIP用户的当月话费超过1000元，则通话费用享受90％折扣，也就是说，可以确定该规则事件的目标对象的属性信息为VIP用户，条件为当月话费超过1000元，动作为通话费用享受90％折扣。

步骤402、确定至少第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间是否存在关联关系。

在本实施例中，第一规则事件和所述第二规则事件分别为所述至少两个规则事件中的任意两个规则事件。若确定为是，则确定第一规则事件和第二规则事件为紧密关联型规则，执行步骤403，若确定为否，则确定第一规则事件和第二规则事件为松散关联型规则，执行步骤404。

举例来讲，第一规则事件为规则rule1：普通用户的当月话费超过100元，将普通用户升级为VIP用户；第二规则事件为为规则rule2：VIP用户话费超过1000元，通话费用享用90％折扣。首先，可以确定第一规则事件的动作为将普通用户升级为VIP用户，第二规则事件的条件为VIP用户话费超过1000元，并可以确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间存在关联关系，从而执行步骤403。

再举例来讲，第一规则事件为为规则rule3：若用户余额低于10元，则发送短信提示；第二规则事件为为规则rule5：若用户流量套餐可用流量少于5M，则向用户推荐流量加油包。首先，可以确定第一规则事件的动作为发送短信提示，第二规则事件的条件为用户流量套餐可用流量少于5M，并可以确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间没有存在关联关系，从而执行步骤404。

在本实施例中，如表1所示，将rule1和rule2确定为紧密关联型规则，执行步骤403，将rule3-rule8确定为松散关联型规则，执行步骤404

步骤403、将第一规则事件和第二规则事件的条件，作为基础事件存储在全环模式对应的引擎内存中。

具体的，对应步骤402的举例，若第一规则事件为规则rule1，第二规则事件为规则rule2，则可以确定第一规则事件的条件普通用户的当月话费超过100元，第二规则事件的条件为VIP用户话费超过1000元，作为基础事件存储在全环模式对应的引擎内存中，从而将引擎内存中存储的基础事件作为匹配全环模式的匹配条件。

步骤404、确定第一规则事件的条件为目标对象的属性信息。

在本实施例中，若确定为是，则执行步骤405，若确定为否，则执行步骤406。

举例来讲，若第一规则事件为rule3-rule8中的任一规则事件，例如，第一规则事件为rule3，若用户余额低于10元，则发送短信提示；或者，第一规则事件为rule4，若用户余额低于0元，则将该用户停机；或者，第一规则事件为rule5，若用户流量套餐可用流量少于5M，则向用户推荐流量加油包；可以确定第一规则事件的条件用户余额低于10元、用户余额低于0元、用户流量套餐可用流量少于5M均为目标对象的属性信息，也就是内部事件对象输入。因此，可以执行步骤405。

需要说明的，在执行步骤405之前，确定规则事件的动作是否触发自身目标对象的属性信息变化，若确定规则事件的动作触发自身目标对象的属性信息变化，则确定该规则事件为内部事件对象输出，如rule4、rule7和rule8，若确定规则事件的动作不触发自身目标对象的属性信息变化，则确定该规则事件为外部事件对象输出，如rule3、rule5和rule6。

步骤405、确定第一规则事件的动作是否触发第二规则事件的条件。

在本实施例中，若是，则执行步骤407，若否，则执行步骤408。

需要说明的是，确定第一规则事件的动作是否触发第二规则事件的条件，即若第一规则事件的动作是否触发第二规则事件的条件，则确定第一规则事件与第二规则事件为内部事件对象输出。

举例来讲，第一规则事件为rule8，若用户使用手机银行支付额度超过1000元，则升级为VIP用户。第二规则事件为rule2，若VIP用户的当月话费超过1000元，则通话享受90％折扣。第一规则事件的动作升级为VIP用户，可以触发第二规则事件的条件，即VIP用户的当月话费超过100元，接着执行步骤407。

举例来讲，第一规则事件为rule3，若用户余额低于10元，则发送短信提示；第二规则事件为rule4，若用户余额低于0元，则将该用户停机；第一规则事件rule3的动作升级为VIP用户，不触发第二规则事件rule4的条件，即用户余额低于0元，接着执行步骤406。

步骤406、确定将规则事件的条件作为基础事件存储在无环模式对应的引擎内存。

举例来讲，将rule3、rule5和rule6的条件作为基础事件存储在无环模式对应的引擎内存。

步骤407、确定将规则事件的条件作为基础事件存储在全环模式对应的引擎内存。

举例来讲，将rule8的条件作为基础事件存储在全环模式对应的引擎内存。

步骤408、确定将规则事件的条件作为基础事件设置在半环模式对应的引擎内存。

举例来讲，将rule4和rule7的条件作为基础事件设置在半环模式对应的引擎内存。

需要说明的是，对规则引擎的编译可以采用领域专用语言(DomainSpecific Language,简称为DSL)对编译模型进行定义，如图6所示，即右边起第一列所示，采用“if-then”形式语言定义该编译模型，从而，便于工作人员对该编译模型的定义与操作。

在本实施例中，根据规则事件对CEP引擎进行编译，提高ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

在本实施例中，上述实施例的编译模型可以设置在同一单机中，或者设置在不同的单机中，即集群部署。

图7为本发明一实施例提供的流处理系统的结构示意图，如图7所示，该流处理系统，包括：输入单元71和规则引擎72，规则引擎72包括：匹配单元721和执行单元722；规则引擎72的匹配模式至少包括全环模式、半环模式和无环模式，规则引擎72的每个匹配模式对应一个引擎内存，各引擎内存中存储至少一个基础事件；

输入单元，用于获取用于表征目标对象状态的至少一个基础事件，基础事件包括条件或目标对象的属性信息中的至少一个；

匹配单元，用于将基础事件与规则引擎72中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括基础事件的引擎内存；

执行单元，用于若确定包括基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎72的全环模式，在基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改全环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并将执行结果与规则引擎72中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；若确定包括基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎72的半环模式，在基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改半环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并输出执行结果；若确定包括基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎72的无环模式，在基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行基础事件，获得执行结果，并输出执行结果。

在本实施例中，将基础事件与规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括基础事件的引擎内存；若确定包括基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的全环模式，在基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改全环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并将执行结果与规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；若确定包括基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的半环模式，在基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行基础事件获得执行结果，根据执行结果修改半环模式对应的引擎内存中目标对象的属性信息，并输出执行结果；若确定包括基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将基础事件输入规则引擎的无环模式，在基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行基础事件，获得执行结果，并输出执行结果。实现了采用规则引擎的不同匹配模式对复杂事件进行分类处理，从而提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

进一步的，在上述实施例的基础上，执行单元，还用于若获得全环匹配结果、半环匹配结果和无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将全环匹配结果、半环匹配结果或无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，全环匹配结果的等级高于半环匹配结果的等级，半环匹配结果的等级高于无环匹配结果的等级。

在本实施例中，提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

图8为本发明另一实施例提供的流处理系统的结构示意图，如图7所示在上述实施例的基础上，流处理系统还可以包括：获取单元73和确定单元74；

获取单元73，用于获取至少两个规则事件，规则事件包括条件、动作和目标对象的属性信息，规则事件用于表征目标对象状态及动作的事件；

确定单元74，用于确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间是否存在关联关系，所述第一规则事件和所述第二规则事件分别为所述至少两个规则事件中的任意两个规则事件；若是，则将所述第一规则事件和所述第二规则事件的条件作为基础事件，存储在所述全环模式对应的引擎内存中；若否，则确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息。

在本实施例中，提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

在上述实施例的基础上，确定单元74，还用于若确定所述第一规则事件的条件为所述目标对象的属性信息，则确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的条件；或者，若确定所述第一规则事件的条件不为所述目标对象的属性信息，则确定将所述第一规则事件的条件作为基础事件存储在所述无环模式对应的引擎内存。

进一步的，在上述实施例的基础上，确定单元74，还用于若确定所述第一规则事件的动作触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件存储在所述全环模式对应的引擎内存；若确定所述第一规则事件的动作没有触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件设置在所述半环模式对应的引擎内存需要说明的是，规则引擎72采用领域专用语言DSL定义。

在本实施例中，提高了ESP业务处理过程中复杂事件的处理性能。

需要说明的是，本实施例可以执行上述任一方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图9为本发明再一实施例提供的流处理系统的结构示意图。如图9所示，该流处理系统包括：存储器91和与存储器91连接的处理器92。其中，存储器91存储执行指令，当获得操作指令时，处理器92与存储器91之间通信，处理器92执行执行指令流处理系统上述任一方法实施例中的技术方案。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种流处理系统中的事件处理方法，其特征在于，所述流处理系统包括：输入单元和规则引擎，所述规则引擎的匹配模式至少包括全环模式、半环模式和无环模式，所述规则引擎的每个匹配模式对应一个引擎内存，各所述引擎内存中存储至少一个基础事件，所述方法包括：

通过所述输入单元获取用于表征目标对象状态的至少一个基础事件，所述基础事件包括条件或所述目标对象的属性信息中的至少一个；

将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存；

若确定包括所述基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的全环模式，在所述基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述全环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并将所述执行结果与所述规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；

若确定包括所述基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的半环模式，在所述基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述半环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并输出所述执行结果；

若确定包括所述基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的无环模式，在所述基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行所述基础事件，获得执行结果，并输出所述执行结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存之后，还包括：

若获得所述全环匹配结果、所述半环匹配结果和所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将所述全环匹配结果、所述半环匹配结果或所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，所述全环匹配结果的等级高于所述半环匹配结果的等级，所述半环匹配结果的等级高于所述无环匹配结果的等级。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存之前，还包括：

获取至少两个规则事件，所述规则事件包括条件、动作和所述目标对象的属性信息，所述规则事件用于表征目标对象状态及动作的事件；

确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间是否存在关联关系，所述第一规则事件和所述第二规则事件分别为所述至少两个规则事件中的任意两个规则事件；

若是，则将所述第一规则事件和所述第二规则事件的条件作为基础事件，存储在所述全环模式对应的引擎内存中；

若否，则确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息有关之后，还包括：

若确定所述第一规则事件的条件为所述目标对象的属性信息，则确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的条件；或者

若确定所述第一规则事件的条件不为所述目标对象的属性信息，则确定将所述第一规则事件的条件作为基础事件存储在所述无环模式对应的引擎内存。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的目标对象的属性信息之后，还包括：

若确定所述第一规则事件的动作触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件存储在所述全环模式对应的引擎内存；

若确定所述第一规则事件的动作没有触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件设置在所述半环模式对应的引擎内存。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述规则引擎采用领域专用语言DSL定义。

7.一种流处理系统，其特征在于，包括：输入单元和规则引擎，所述规则引擎包括：匹配单元和执行单元；所述规则引擎的匹配模式至少包括全环模式、半环模式和无环模式，所述规则引擎的每个匹配模式对应一个引擎内存，各所述引擎内存中存储至少一个基础事件；

所述输入单元，用于获取用于表征目标对象状态的至少一个基础事件，所述基础事件包括条件或所述目标对象的属性信息中的至少一个；

所述匹配单元，用于将所述基础事件与所述规则引擎中匹配模式对应的引擎内存中存储的基础事件进行匹配，确定包括所述基础事件的引擎内存；

所述执行单元，用于若确定包括所述基础事件的引擎内存为全环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的全环模式，在所述基础事件中增加全环标识，将增加全环标识的基础事件作为全环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述全环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并将所述执行结果与所述规则引擎中各引擎内存中存储的基础事件进行匹配；若确定包括所述基础事件的引擎内存为半环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的半环模式，在所述基础事件中增加半环标识，将增加半环标识的基础事件作为半环匹配结果，并执行所述基础事件获得执行结果，根据所述执行结果修改所述半环模式对应的引擎内存中所述目标对象的属性信息，并输出所述执行结果；若确定包括所述基础事件的引擎内存为无环模式对应的引擎内存，则将所述基础事件输入所述规则引擎的无环模式，在所述基础事件中增加无环标识，将增加无环标识的基础事件作为无环匹配结果，并执行所述基础事件，获得执行结果，并输出所述执行结果。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述执行单元，还用于若获得所述全环匹配结果、所述半环匹配结果和所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果，则将所述全环匹配结果、所述半环匹配结果或所述无环匹配结果中的至少两个匹配结果进行聚合操作，确定获得的聚合结果为等级高的匹配模式输出的匹配结果，所述全环匹配结果的等级高于所述半环匹配结果的等级，所述半环匹配结果的等级高于所述无环匹配结果的等级。

9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，还包括：获取单元和确定单元；

所述获取单元，用于获取至少两个规则事件，所述规则事件包括条件、动作和所述目标对象的属性信息，所述规则事件用于表征目标对象状态及动作的事件；

所述确定单元，用于确定第一规则事件的动作与第二规则事件的条件之间是否存在关联关系，所述第一规则事件和所述第二规则事件分别为所述至少两个规则事件中的任意两个规则事件；若是，则将所述第一规则事件和所述第二规则事件的条件作为基础事件，存储在所述全环模式对应的引擎内存中；若否，则确定所述第一规则事件的条件是否为所述目标对象的属性信息。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述确定单元，还用于若确定所述第一规则事件的条件为所述目标对象的属性信息，则确定所述第一规则事件的动作是否触发所述第二规则事件的条件；或者，若确定所述第一规则事件的条件不为所述目标对象的属性信息，则确定将所述第一规则事件的条件作为基础事件存储在所述无环模式对应的引擎内存。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述确定单元，还用于若确定所述第一规则事件的动作触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件存储在所述全环模式对应的引擎内存；若确定所述第一规则事件的动作没有触发所述第二规则事件的条件，则确定将所述规则事件的条件作为基础事件设置在所述半环模式对应的引擎内存。

12.根据权利要求7-11任一项所述的系统，其特征在于，所述规则引擎采用领域专用语言DSL定义。