实时引擎的核心部分 。主要负责对事件数据进行加工处理，主要包括：
- 业务数据的统一标识补全，将多源数据进行打通关联 。
- 对业务数据进行各种指标计算 。常见的是基于时间窗口和会话窗口的流式计算，一般使用Flink来搭建 。
- 目标用户匹配 。常用的用户直接交并差集计算，能够更好的对目标用户进行实验 。
- 业务规则匹配 。基于业务逻辑对用户的数据进行匹配 。
负责结果数据输出分发，主要目的是数据调配和触达发送策略 。
数据管理
保存事件元数据的配置 。
数据仓库
离线数据的储存，作用于流程中各种数据处理流程 。
三、关键组件和流程设计3.1 事件实时接入的扩展性设计由于公司内部业务技术栈不尽相同，需要支持多种业务事件数据接入方式，比如通用HTTP接口，Java技术栈的DUBBO接口、和MQ消息队列的方式，为了系统内部可以进行统一管理，最后转成MQ的方式进行统一分发 。
3.1.1 接入队列设计由于事件数据源的不同，需要对宿主业务进行MQ队列流量管控隔离 。不同业务系统事件接入需求有以下不同的设计方案：
方案一：为每个接入的事件创建一条新队列，不同事件使用不同队列 。
文章插图
- 优点：最小粒度的流量控制，不同事件接入之间可以做到隔离，互不影响 。
- 缺点：每次接入新事件都需要申请创建队列，随着事件接入数据增加，队列维护成本比较高 。
文章插图
- 优点：按接入方来进行流量控制，接入方之间进行隔离，同一接入方只需在首次接入使用时创建队列，后续接入新事件无需创建 。
- 缺点： 不同接入方接入时需要创建队列，同一接入方不隔离，有相互影响的风险 。
- 优点：业务方使用友好，后续接入无需变更，耦合度小，方便切换MQ中间件 。
- 缺点：最大粒度的流量控制，无法做到隔离，风险较高，需要经常进行队列扩容 。
- 优点：按事件的维度进行流量控制 。
- 缺点：对接入方使用不够友好，不同业务接入时需要创建队列 。
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