规则

规则由 JSON 定义，下面是一个示例。

{
  "id": "rule1",
  "sql": "SELECT demo.temperature, demo1.temp FROM demo left join demo1 on demo.timestamp = demo1.timestamp where demo.temperature > demo1.temp GROUP BY demo.temperature, HOPPINGWINDOW(ss, 20, 10)",
  "actions": [
    {
      "log": {}
    },
    {
      "mqtt": {
        "server": "tcp://47.52.67.87:1883",
        "topic": "demoSink"
      }
    }
  ]
}

创建规则需要以下参数。

参数

参数名	是否可选	说明
id	否	规则 id, 规则 id 在同一 eKuiper 实例中必须唯一。
name	是	规则显示的名字或者描述。
sql	如果 graph 未定义，则该属性必须定义	为规则运行的 sql 查询
actions	如果 graph 未定义，则该属性必须定义	Sink 动作数组
graph	如果 sql 未定义，则该属性必须定义	规则有向无环图的 JSON 表示
options	是	选项列表

规则逻辑

一个规则代表了一个流处理流程，定义了从将数据输入流的数据源到各种处理逻辑，再到将数据输入到外部系统的动作。

有两种方法来定义规则的业务逻辑。要么使用SQL/动作组合，要么使用新增加的图API。

SQL 规则

通过指定 sql 和 actions 属性，我们可以以声明的方式定义规则的业务逻辑。其中，sql 定义了针对预定义流运行的 SQL 查询，这将转换数据。然后，输出的数据可以通过 action 路由到多个位置。

SQL

最简单的规则 SQL 如 SELECT * FROM demo。它有类似于 ANSI SQL 的语法，并且可以利用 eKuiper 运行时提供的丰富的运算符和函数。参见SQL获取更多 eKuiper SQL 的信息。

大部分的 SQL 子句都是定义逻辑的，除了负责指定流的 FROM 子句。在这个例子中，demo 是一个流。通过使用连接子句，可以有多个流或流/表。作为一个流引擎，一个规则中必须至少有一个流。

因此，这里的 SQL 查询语句实际上定义了两个部分。

• 要处理的流或表。
• 如何处理。

在使用SQL规则之前，必须事先定义流。请查看 streams 了解详情。

动作

动作部分定义了一个规则的输出行为。每个规则可以有多个动作。一个动作是一个 sink 连接器的实例。当定义动作时，键是 sink 连接器的类型名称，而值是其属性。

eKuiper 已经内置了丰富的 sink connector 类型，如 mqtt、rest 和 file 。用户也可以扩展更多的 sink 类型来用于规则动作中。每种sink类型都有自己的属性集。更多细节，请查看 sink。

图规则

从 eKuiper 1.6.0 开始, eKuiper 在规则模型中提供了图规则 API 作为创建规则的另一种方式。该属性以 JSON 格式定义了一个规则的 DAG。它很容易直接映射到 GUI 编辑器中的图形，并适合作为拖放用户界面的后端。下面是一个图形规则定义的例子。

{
  "id": "rule1",
  "name": "Test Condition",
  "graph": {
    "nodes": {
      "demo": {
        "type": "source",
        "nodeType": "mqtt",
        "props": {
          "datasource": "devices/+/messages"
        }
      },
      "humidityFilter": {
        "type": "operator",
        "nodeType": "filter",
        "props": {
          "expr": "humidity > 30"
        }
      },
      "logfunc": {
        "type": "operator",
        "nodeType": "function",
        "props": {
          "expr": "log(temperature) as log_temperature"
        }
      },
      "tempFilter": {
        "type": "operator",
        "nodeType": "filter",
        "props": {
          "expr": "log_temperature < 1.6"
        }
      },
      "pick": {
        "type": "operator",
        "nodeType": "pick",
        "props": {
          "fields": ["log_temperature as temp", "humidity"]
        }
      },
      "mqttout": {
        "type": "sink",
        "nodeType": "mqtt",
        "props": {
          "server": "tcp://${mqtt_srv}:1883",
          "topic": "devices/result"
        }
      }
    },
    "topo": {
      "sources": ["demo"],
      "edges": {
        "demo": ["humidityFilter"],
        "humidityFilter": ["logfunc"],
        "logfunc": ["tempFilter"],
        "tempFilter": ["pick"],
        "pick": ["mqttout"]
      }
    }
  }
}

graph 属性是一个 json 结构，其中 nodes 定义图形中呈现的节点，topo 定义节点之间的边缘。节点类型可以是内置的节点类型，如窗口节点和过滤器节点等。它也可以是来自插件的用户定义的节点。请参考 graph rule 了解更多细节。

选项

当前的选项包括：

选项名	类型和默认值	说明
debug	bool:false	指定该条规则是否开启 Debug Level 的日志水平，缺省情况下会继承全局配置中的 Debug 配置参数。
logFilename	string: ""	指定该条规则的单独的日志文件名称，日志将保存在全局日志文件夹中，缺省情况下会延用全局配置中的日志配置参数。
isEventTime	bool:false	使用事件时间还是将时间用作事件的时间戳。 如果使用事件时间，则将从有效负载中提取时间戳。 必须通过 stream 定义指定时间戳记。
lateTolerance	int64:0	在使用事件时间窗口时，可能会出现元素延迟到达的情况。 LateTolerance 可以指定在删除元素之前可以延迟多少时间（单位为 ms）。 默认情况下，该值为0，表示后期元素将被删除。
concurrency	int: 1	一条规则运行时会根据 sql 语句分解成多个 plan 运行。该参数设置每个 plan 运行的线程数。该参数值大于1时，消息处理顺序可能无法保证。
bufferLength	int: 1024	指定每个 plan 可缓存消息数。若缓存消息数超过此限制，plan 将阻塞消息接收，直到缓存消息被消费使得缓存消息数目小于限制为止。此选项值越大，则消息吞吐能力越强，但是内存占用也会越多。
sendMetaToSink	bool:false	指定是否将事件的元数据发送到目标。 如果为 true，则目标可以获取元数据信息。
sendError	bool: true	指定是否将运行时错误发送到目标。如果为 true，则错误会在整个流中传递直到目标。否则，错误会被忽略，仅打印到日志中。
qos	int:0	指定流的 qos。 值为0对应最多一次； 1对应至少一次，2对应恰好一次。 如果 qos 大于0，将激活检查点机制以定期保存状态，以便可以从错误中恢复规则。
checkpointInterval	int:300000	指定触发检查点的时间间隔（单位为 ms）。 仅当 qos 大于0时才有效。
restartStrategy	结构	指定规则运行失败后自动重新启动规则的策略。这可以帮助从可恢复的故障中回复，而无需手动操作。请查看规则重启策略了解详细的配置项目。
cron	string: ""	指定规则的周期性触发策略，该周期通过 cron 表达式 进行描述。
duration	string: ""	指定规则的运行持续时间，只有当指定了 cron 后才有效。duration 不应该超过两次 cron 周期之间的时间间隔，否则会引起非预期的行为。
cronDatetimeRange	结构体数组	指定周期性规则的生效时间段。当指定了该参数后，周期性规则只有在这个参数所制定的时间范围内才生效。请查看 周期性规则 了解详细的配置项目

有关 qos 和 checkpointInterval 的详细信息，请查看状态和容错。

可以在 rules 下属的 etc/kuiper.yaml 中全局定义规则选项。 规则 json 中定义的选项将覆盖全局设置。

规则重启策略

规则重启策略的配置项包括：

选项名	类型和默认值	说明
attempts	int: 0	最大重试次数。如果设置为0，该规则将立即失败，不会进行重试。
delay	int: 1000	默认的重试间隔时间，以毫秒为单位。如果没有设置 multiplier，重试的时间间隔将固定为这个值。
maxDelay	int: 30000	重试的最大间隔时间，单位是毫秒。只有当 multiplier 有设置时，从而使得每次重试的延迟都会增加时才会生效。
multiplier	float: 2	重试间隔时间的乘数。
jitterFactor	float: 0.1	添加或减去延迟的随机值系数，防止在同一时间重新启动多个规则。

这些选项的默认值定义于 etc/kuiper.yaml 配置文件，可通过修改该文件更改默认值。

周期性规则

规则支持周期性的启动、运行和暂停。在 options 中，cron 表达了周期性规则的启动策略，如每 1 小时启动一次，而 duration 则表达了每次启动规则时的运行时间，如运行 30 分钟。

当 cron 是每 1 小时一次，而 duration 是 30 分钟时，那么该规则会每隔 1 小时启动一次，每次运行 30 分钟后便被暂停，等待下一次的启动运行。

通过 停止规则 停止一个周期性规则时，便会将该规则从周期性调度器中移除，从而不再被调度运行。如果该周期性规则正在运行，那么该运行也会被暂停。

cronDatetimeRange 的配置项如下:

选项名	类型和默认值	说明
begin	string	周期性规则生效时间段的起始时间，格式为 `YYYY-MM-DD hh:mm:ss"
end	string	周期性规则生效时间段的结束时间，格式为 `YYYY-MM-DD hh:mm:ss"
beginTimestamp	int	周期性规则生效时间段的起始 unix 时间戳，单位为 ms
endTimestamp	int	周期性规则生效时间段的结束 unix 时间戳，单位为 ms

cronDatetimeRange 支持结构体数组，你可以声明一组时间段来表达周期性规则生效的多个时间段:

{
    "cronDatetimeRange": [
        {
            "begin": "2023-06-26 10:00:00",
            "end": "2023-06-26 20:00:00"
        },
        {
            "beginTimestamp": 1701401478000,
            "endTimestamp": 1701401578000
        }
    ]
}

阶段运行规则

当 cronDatetimeRange 配置了但是 cron 与 duration 为空时，则该规则会按照 cronDatetimeRange 所指定的时间阶段内一直运行，直到超出该时间阶段。

查看规则状态

当一条规则被部署到 eKuiper 中后，我们可以通过规则指标来了解到当前的规则运行状态。

查看规则状态

我们可以通过 rest api 来得到所有规则的运行状态，与单条规则详细状况。

获得所有规则的状态可以通过 展示规则 了解，而获取单条规则状态可以通过 获取规则的状态。

了解规则运行的状态指标

对于以下规则:

{
  "id": "rule",
  "sql": "select * from demo",
  "actions": [
     {
      "mqtt": {
        "server": "tcp://broker.emqx.io:1883",
        "topic": "devices/+/messages",
        "qos": 1,
        "clientId": "demo_001",
        "retained": false
      }
    }
  ]
}

我们可以通过上述 获取规则的状态 获取到以下内容:

{
  "status": "running",
  "source_demo_0_records_in_total": 0,
  "source_demo_0_records_out_total": 0,
  ......
  "op_2_project_0_records_in_total": 0,
  "op_2_project_0_records_out_total": 0,
  ......
  "sink_mqtt_0_0_records_in_total": 0,
  "sink_mqtt_0_0_records_out_total": 0,
  ......
}

其中 status 代表了 rule 当前的运行状态，running 代表规则正在运行。

而之后的监控项则代表了规则运行过程中，各个算子的运行情况，其监控项构成则为 算子类型_算子信息_算子索引_具体监控项。

以 source_demo_0_records_in_total 为例，其中 source 代表了读数据算子，demo 为对应的 stream，0 代表了该算子实例在并发度中的索引，而 records_in_total 则诠释了实际的监控项，即该算子接收了多少条记录。

当我们尝试往该 stream 发送了一条数据后，再次获取该规则状态如下:

{
  "status": "running",
  "source_demo_0_records_in_total": 1,
  "source_demo_0_records_out_total": 1,
  ......
  "op_2_project_0_records_in_total": 1,
  "op_2_project_0_records_out_total": 1,
  ......
  "sink_mqtt_0_0_records_in_total": 1,
  "sink_mqtt_0_0_records_out_total": 1,
  ......
}

可以看到每个算子的 records_in_total 与 records_out_total 都由 0 变为了 1，代表了该算子接收到了一条记录，并向下一个算子传递了一条记录，最终在 sink 端向 sink 写入了 1 条记录。