一、RocketMQ Streams 概览
RocketMQ Streams是基于RocketMQ的轻量级流计算引擎。能以SDK方式被应用依赖，无须部署复杂的流计算服务端即可获得流计算能力。 因此具有资源消耗少、扩展性好、支持流计算算子丰富的特点。
1、整体架构
数据从RocketMQ中被RocketMQ-streams消费，经过处理最终被写回到RocketMQ。
数据被RocketMQ Consumer消费，进入处理拓扑被算子处理，如果流处理任务中含有算子keyBy，则需要将数据按照Key进行分组，将分组数据写入shuffle topic。后续算子从 shuffle topic消费。如果还涉及count之类有状态算子，那么计算时需要读写state topic，计算结束后，将结果写回到RocketMQ中。
2、消费模型
计算实例实质上是依赖了Rocket-streams SDK的client，因此，计算实例消费的MQ依赖RocketMQ rebalance分配， 计算实例总个数也不能大于消费总MQ个数，否则将有部分计算实例处于等待状态，消费不到数据。
一个计算实例可以消费多个MQ，一个实例内也只有一张计算拓扑图。
3、状态
对于有状态算子，比如count，需要先对count算子进行分组，然后才能求和。分组算子keyBy会将数据按照分组的key重新写回RocketMQ，并且使相同key写入同一分区（这一过程称作shuffle）， 保证这个含有相同key的数据被同一个消费者消费。 状态本地依赖RocksDB加速读取，远程依赖RocketMQ做持久化。
4、扩缩容
当计算实例从3个缩容到2个，借助于RocketMQ集群消费模式下的rebalance功能，被消费的分片MQ会在计算实例之间重新分配。Instance1上消费的MQ2和MQ3被分配到Instance2和Instance3上， 这两个MQ的状态数据也需要迁移到Instance2和Instance3上，这也暗示，状态数据是根据源数据分片MQ保存的；扩容则是刚好相反的过程。
二、RocketMQ Streams 核心概念
1、领域模型
StreamBuilder
- 一个StreamBuilder实例，有1到N个pipeline，pipeline表示一个数据处理路径；
- 一个pipeline可以含有1到N个处理节点GroupNode；
- 一个StreamBuilder实例，有一个TopologyBuilder，TopologyBuilder可构建出数据处理器processor；
- 一个JobId对应一个StreamBuilder实例。
RocketMQStream
- 一个RocketMQStream实例，有一个拓扑构建器TopologyBuilder；
- 一个RocketMQStream实例，可实例化1到N个worker线程;
- 每个线程WorkerThread实例，包含一个engine；
- 一个engine包含执行数据处理的所有逻辑，包含一个consumer实例、一个producer实例、一个StateStore实例;
流处理实例
流处理实例表示一个运行RocketMQ Streams的进程；
- 一个流处理实例包含一个StreamBuilder，一个RocketMQStream，一个拓扑图，一到多个pipeline；
2、StreamBuilder
StreamBuilder(jobId)构建实例；<OUT> RStream<OUT> source(topicName, deserializer)定义source topic 和反序列化方式；
3、RStream
<K> GroupedStream<K, T> keyBy(selectAction)按照特定字段分组；<O> RStream<O> map(mapperAction)对数据进行一对一转化；RStream<T> filter(predictor)对数据进行过滤<VR> RStream<T> flatMap(mapper)对数据进行一对多转化；<T2> JoinedStream<T, T2> join(rightStream)双流Join；sink(topicName, serializer)将结果输出到特定topic；
3、GroupedStream
对含有相同Key的数据进行操作
<OUT> GroupedStream<K, Integer> count(selectAction)统计含有某个字段数据的个数；GroupedStream<K, V> min(selectAction)对某个字段统计最小值；GroupedStream<K, V> max(selectAction)对某个字段统计最大值；GroupedStream<K, ? extends Number> sum(selectAction)对某个字段统计和；GroupedStream<K, V> filter(predictor)对某个字段进行过滤；<OUT> GroupedStream<K, OUT> map(valueMapperAction)对数据进行一对一转化；<OUT> GroupedStream<K, OUT> aggregate(accumulator)对数据进行聚合操作，且聚合支持二阶聚合，例如在窗口未触发时添加数据，在窗口触发时计算结果这类算子；WindowStream<K, V> window(windowInfo)对窗口划定window；GroupedStream<K, V> addGraphNode(name, supplier)底层接口，向流处理拓扑中增加自定义算子；RStream<V> toRStream()转化为RStream，只是在接口形式上转化，对数据无任何操作；sink(topicName, serializer)按照自定义序列化形式将结果写出到topic；
4、WindowStream
对被划分window的数据进行操作
WindowStream<K, Integer> count()统计窗口内数据个数；WindowStream<K, V> filter(predictor)过滤窗口内数据；<OUT> WindowStream<K, OUT> map(mapperAction)对窗口内数据一对一转化；<OUT> WindowStream<K, OUT> aggregate(aggregateAction)对窗口内数据多对一转化；<OUT> WindowStream<K, OUT> aggregate(accumulator)对数据进行聚合操作，且聚合支持二阶聚合，例如在窗口未触发时添加数据，在窗口触发时计算结果这类算子；void sink(topicName, serializer)按照自定义序列化形式将结果写出到topic；
