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这篇“Argo Event云原生的事件驱动架构怎么用”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Argo Event云原生的事件驱动架构怎么用”文章吧。
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Event事件大家都很熟悉，可以说Kubernetes就是完全由事件驱动的，不同的controller manager本质就是实现了不同的事件处理函数，比如所有ReplicaSet对象是由ReplicaSetController控制器管理，该控制器通过Informer监听ReplicaSet以及其关联的Pod的事件变化，从而维持运行状态和我们声明spec保持一致。
当然Kubernetes无论是什么Controller，其监听和处理的都是内部事件，而在应用层上我们也有很多外部事件，比如CICD事件、Webhook事件、日志事件等等，如何处理这些事件呢，目前Kubernetes原生是无法实现的。
当然你可以自己实现一个event handler运行在Kubernetes平台，不过实现难度也不小。而Argo Event组件完美解决了这个问题。
如图是Argo Event官方提供的的流程图：
首先事件源EventSource可以是Webhook、S3、Github、SQS等等，中间会经过一个叫Gateway(新版本叫EventBus)的组件，更准确地说老版本原来gateway的配置功能已经合并到EventSource了，EventBus是新引入的组件，后端默认基于高性能分布式消息中间件NATS[1]实现，当然其他中间件比如Kafka也是可以的。
这个EventBus可以看做是事件的一个消息队列，消息生产者连接EvenSource，EventSource又连接到Sensor。更详细地说EvenSource把事件发送给EvenBus，Sensor会订阅EvenBus的消息队列，EvenBus负责把事件转发到已订阅该事件的Sensor组件，EventSorce在上图中没有体现，具体设计文档可以参考Argo-events Enhancement Proposals[2]。
有些人可能会说为什么EventBus不直接到Trigger，中间引入一个Sensor，这主要是两个原因，一是为了使事件转发和处理松耦合，二是为了实现Trigger事件的参数化，通过Sensor不仅可以实现事件的过滤，还可以实现事件的参数化，比如后面的Trigger是创建一个Kubernetes Pod，那这个Pod的metadata、env等，都可以根据事件内容进行填充。
Sensor组件注册关联了一个或者多个触发器，这些触发器可以触发AWS Lambda事件、Argo Workflow事件、Kubernetes Objects等，通俗简单地说，可以执行Lambda函数，可以动态地创建Kubernetes的对象或者创建前面的介绍的Workflow。
还记得前面介绍的Argo Rollout吗，我们演示了手动promote实现应用发布或者回滚，通过Argo Event就可以很完美地和测试平台或者CI/CD事件结合起来，实现自动应用自动发布或者回滚。
关于Argo Event的部署非常简单，直接通过kubecl apply或者helm均可，可以参考文档Installation[3]，这里不再赘述。
Argo Event部署完成后注意还需要部署EventBus，官方推荐使用NATS中间件，文档中有部署NATS stateful的文档。
接下来我们以一个最简单的Webhook事件为例，从而了解Argo Event的几个组件功能以及用法。
首先按照前面的介绍，我们需要先定义EventSource：
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: EventSource metadata: name: webhook spec: service: ports: - port: 12000 targetPort: 12000 webhook: webhook_example: port: "12000" endpoint: /webhook method: POST
这个EventSource定义了一个webhook webhook_example，端口为12000，路径为/webhook，一般Webhook为POST方法，因此该Webhhok处理器我们配置只接收POST方法。
为了把这个Webhook EventSource暴露，我们还创建了一个Service，端口也是12000。
此时我们可以手动curl该Service:
# kubectl get svc -l eventsource-name=webhook NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE webhook-eventsource-svc ClusterIP 10.96.93.2412000/TCP 5m49s # curl -X POST -d '{}' 10.96.93.24:12000/webhook success
当然此时由于没有注册任何的Sensor，因此什么都不会发生。
接下来我们定义Sensor:
首先在dependencies中定义了订阅的EventSource以及具体的Webhook，由于一个EventSource可以定义多个Webhook，因此必须同时指定EventSource和Webhook两个参数。
在Trigger中我们定义了对应Action为create一个workflow，这个workflow的spec定义在resource中配置。
最后的parameters部分定义了workflow的参数，这些参数值从event中获取，这里我们会把整个event都当作workflow的input。当然你可以通过dataKey只汲取body部分:dataKey: body.message。
此时我们再次curl这个webhook事件:
curl -X POST -d '{"message": "HelloWorld!"}' 10.96.93.24:12000/webhook此时我们获取argo workflow列表发现新创建了一个实例：
# argo list NAME STATUS AGE DURATION PRIORITY webhook-8xt4s Succeeded 1m 18s 0
查看workflow输出如下:
由于我们是把整个event作为workflow input发过去的，因此data内容部分是base64编码，我们可以查看解码后的内容如下:
{
"header": {
"Accept": [
"*/*"
],
"Content-Length": [
"26"
],
"Content-Type": [
"application/x-www-form-urlencoded"
],
"User-Agent": [
"curl/7.58.0"
]
},
"body": {
"message": "HelloWorld!"
}
}从这里我们也可以看出Event包含两个部分，一个是context，一个是data，data中又包含header部分以及body部分，在parameters中可以通过Key获取任意部分内容。
如上的webhook触发是通过手动curl的，你可以很容易地在github或者bitbucket上配置到webhook中，这样一旦代码有更新就能触发这个事件了。
前面的例子中的EventSource使用了Webhook，除了Webhook，Argo Event还支持很多的EventSource，比如:
amqp
aws-sns
aws-sqs
github/gitlab
hdfs
kafka
redis
Kubernetes resource
...
Trigger也同样支持很多，比如:
aws lambda
amqp
kafka
...
如上官方都提供了非常丰富的例子，可以参考argo events examples[4]。
这里以Kubernetes resource事件源为例，这个事件监听Kubernetes的资源状态，比如Pod创建、删除等，这里以创建Pod为例:
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: EventSource metadata: name: k8s-resource-demo spec: template: serviceAccountName: argo-events-sa resource: pod_demo: namespace: argo-events version: v1 resource: pods eventTypes: - ADD filter: afterStart: true labels: - key: app operation: "==" value: my-pod
如上例子监听Pods的ADD事件，即创建Pod，filter中过滤只有包含app=my-pod标签的Pod，特别需要注意的是使用的serviceaccount argo-events-sa必须具有Pod的list、watch权限。
接下来我们使用AWS Lambda触发器，Lambda函数已经在AWS提前创建好:
这个Lambda函数很简单，直接返回event本身。
创建Sensor如下：
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Sensor metadata: name: aws-lambda-trigger-demo spec: template: serviceAccountName: argo-events-sa dependencies: - name: test-dep eventSourceName: k8s-resource-demo eventName: pod_demo triggers: - template: name: lambda-trigger awsLambda: functionName: hello accessKey: name: aws-secret key: accesskey secretKey: name: aws-secret key: secretkey namespace: argo-events region: cn-northwest-1 payload: - src: dependencyName: test-dep dataKey: body.name dest: name
如上AWS access key和access secret需要提前放到aws-secret中。
此时我们创建一个新的Pod my-pod:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: app: my-pod name: my-pod spec: containers: - image: nginx name: my-pod DNSPolicy: ClusterFirst restartPolicy: Always
当Pod启动后，我们发现AWS Lambda函数被触发执行:
前面的例子中webhook中所有的事件都会被sensor触发，我们有时不需要处理所有的事件，Argo Event支持基于data以及context过滤，比如我们只处理message为hello或者为hey的事件，其他消息忽略，只需要在原来的dependencies中test-dep增加filter即可:
dependencies: - name: test-dep eventSourceName: webhook eventName: webhook_example filters: - name: data-filter data: - path: body.message type: string value: - "hello" - "hey"
filter指定了基于data过滤，过滤的字段为body.message，匹配的内容为hello、hey。
trigger policy主要用来判断最后触发器执行的结果是成功还是失败，如果是创建Kubernetes资源比如Workflow，可以根据Workflow最终状态决定这个Trigger的执行结果，而如果是触发一个HTTP或者AWS Lambda，则需要自定义policy status。
awsLambda: functionName: hello accessKey: name: aws-secret key: accesskey secretKey: name: aws-secret key: secretkey namespace: argo-events region: us-east-1 payload: - src: dependencyName: test-dep dataKey: body.message dest: message policy: status: allow: - 200 - 201
如上表示当AWS Lambda返回200或者201时表示Trigger成功。
以上就是关于“Argo Event云原生的事件驱动架构怎么用”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注创新互联行业资讯频道。
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