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本篇文章为大家展示了怎么基于 Knative Serverless 技术实现天气服务，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
提到天气预报服务，我们第一反应是很简单的一个服务啊，目前网上有大把的天气预报 API 可以直接使用，有必要去使用 Knative 搞一套吗？杀鸡用牛刀？先不要着急，我们先看一下实际的几个场景需求：
场景需求1：根据当地历年的天气信息，预测明年大致的高温到来的时间
场景需求2：近来天气多变，如果明天下雨，能否在早上上班前，给我一个带伞提醒通知
场景需求3：领导发话：最近经济不景气，公司财务紧张，那个服务器，你们提供天气、路况等服务的那几个小程序一起用吧，但要保证正常提供服务。
从上面的需求，我们其实发现，要做好一个天气预报的服务，也面临内忧（资源紧缺）外患（需求增加），并不是那么简单的。不过现在更不要着急，我们可以使用 Knative 帮你解决上面的问题。
关键词：天气查询、表格存储，通道服务，事件通知
场景需求
首先我们来描述一下我们要做的天气服务场景需求：
1. 提供对外的天气预报 RESTful API
根据城市、日期查询（支持未来 3 天）国内城市天气信息
不限制查询次数，支持较大并发查询（1000）
2. 天气订阅提醒
订阅国内城市天气信息，根据实际订阅城市区域，提醒明天下雨带伞
使用钉钉进行通知
整体架构
有了需求，那我们就开始如何基于 Knative 实现天气服务。我们先看一下整体架构：
通过 CronJob 事件源，每隔 3个 小时定时发送定时事件，将国内城市未来3天的天气信息，存储更新到表格存储
提供 RESTful API 查询天气信息
通过表格存储提供的通道服务，实现 TableStore 事件源
通过 Borker/Trigger 事件驱动模型，订阅目标城市天气信息
根据订阅收到的天气信息进行钉钉消息通知。如明天下雨，提示带伞等
提供对外的天气预报 RESTful API
对接高德开放平台天气预报 API
查询天气的 API 有很多，这里我们选择高德开放平台提供的天气查询 API，使用简单、服务稳定，并且该天气预报 API 每天提供 100000 免费的调用量，支持国内 3500 多个区域的天气信息查询。另外高德开放平台，除了天气预报，还可以提供 ip 定位、搜索服务、路径规划等，感兴趣的也可以研究一下玩法。 登录高德开放平台: https://lbs.amap.com， 创建应用，获取 Key 即可：
获取Key之后，可以直接通过url访问： /tupian/20230522/weatherInfo "status":"1", "count":"1", "info":"OK", "infocode":"10000", "forecasts":[ { "city":"杭州市", "adcode":"330100", "province":"浙江", "reporttime":"2019-09-24 20:49:27", "casts":[ { "date":"2019-09-24", "week":"2", "dayweather":"晴", "nightweather":"多云", "daytemp":"29", "nighttemp":"17", "daywind":"无风向", "nightwind":"无风向", "daypower":"≤3", "nightpower":"≤3" }, ... ] } ] }
定时同步并更新天气信息
同步并更新天气信息
该功能主要实现对接高德开放平台天气预报 API， 获取天气预报信息，同时对接阿里云表格存储服务（TableStore），用于天气预报数据存储。具体操作如下：
接收 CloudEvent 定时事件
查询各个区域天气信息
将天气信息存储或者更新到表格存储
在 Knative 中，我们可以直接创建服务如下：
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: weather-store
namespace: default
spec:
template:
metadata:
labels:
app: weather-store
annotations:
autoscaling.knative.dev/maxScale: "20"
autoscaling.knative.dev/target: "100"
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/weather-store:1.2
ports:
- name: http1
containerPort: 8080
env:
- name: OTS_TEST_ENDPOINT
value: http://xxx.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
- name: TABLE_NAME
value: weather
- name: OTS_TEST_INSTANCENAME
value: ${xxx}
- name: OTS_TEST_KEYID
value: ${yyy}
- name: OTS_TEST_SECRET
value: ${Pxxx}
- name: WEATHER_API_KEY
value: xxx关于服务具体实现参见 GitHub 源代码： https://github.com/knative-sample/weather-store
创建定时事件
这里或许有疑问：为什么不在服务中直接进行定时轮询，非要通过 Knative Eventing 搞一个定时事件触发执行调用？那我们要说明一下，Serverless 时代下就该这样玩-按需使用。千万不要在服务中按照传统的方式空跑这些定时任务，亲，这是在持续浪费计算资源。 言归正传，下面我们使用 Knative Eventing 自带的定时任务数据源（CronJobSource），触发定时同步事件。 创建 CronJobSource 资源，实现每 3 个小时定时触发同步天气服务（weather-store），WeatherCronJob.yaml 如下：
apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1
kind: CronJobSource
metadata:
name: weather-cronjob
spec:
schedule: "0 */3 * * *"
data: '{"message": "sync"}'
sink:
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
name: weather-store执行命令：
kubectl apply -f WeatherCronJob.yaml
现在我们登录阿里云表格存储服务，可以看到天气预报数据已经按照城市、日期的格式同步进来了。
提供天气预报查询 RESTful API
有了这些天气数据，可以随心所欲的提供属于我们自己的天气预报服务了（感觉像是承包了一块地，我们来当地主），这里没什么难点，从表格存储中查询对应的天气数据，按照返回的数据格式进行封装即可。 在 Knative 中，我们可以部署 RESTful API 服务如下：
apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
name: weather-service
namespace: default
spec:
template:
metadata:
labels:
app: weather-service
annotations:
autoscaling.knative.dev/maxScale: "20"
autoscaling.knative.dev/target: "100"
spec:
containers:
- image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/weather-service:1.1
ports:
- name: http1
containerPort: 8080
env:
- name: OTS_TEST_ENDPOINT
value: http://xxx.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com
- name: TABLE_NAME
value: weather
- name: OTS_TEST_INSTANCENAME
value: ${xxx}
- name: OTS_TEST_KEYID
value: ${yyy}
- name: OTS_TEST_SECRET
value: ${Pxxx}具体实现源代码 GitHub 地址： https://github.com/knative-sample/weather-service查询天气 RESTful API:
请求URL GET /api/weather/query
参数: cityCode：城市区域代码。如北京市区域代码：110000 date：查询日期。如格式：2019-09-26
返回结果
{
"code":200,
"message":"",
"data":{
"adcode":"110000",
"city":"北京市",
"date":"2019-09-26",
"daypower":"≤3",
"daytemp":"30",
"dayweather":"晴",
"daywind":"东南",
"nightpower":"≤3",
"nighttemp":"15",
"nightweather":"晴",
"nightwind":"东南",
"province":"北京",
"reporttime":"2019-09-25 14:50:46",
"week":"4"
}
}查询：杭州，2019-09-26天气预报信息示例 测试地址： http://weather-service.default.knative.kuberun.com/api/weather/query?cityCode=330100&date=2019-11-06另外城市区域代码表可以在上面提供的源代码 GitHub 中可以查看，也可以到高德开放平台中下载： /tupian/20230522/summary class="Editable-styled">
天气订阅提醒
首先我们介绍一下表格存储提供的通道服务。通道服务（Tunnel Service）是基于表格存储数据接口之上的全增量一体化服务。通道服务为您提供了增量、全量、增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。通过为数据表建立数据通道，您可以简单地实现对表中历史存量和新增数据的消费处理。通过数据通道可以进行数据同步、事件驱动、流式数据处理以及数据搬迁。这里事件驱动正好契合我们的场景。
自定义 TableStore 事件源
在 Knative 中自定义事件源其实很容易，可以参考官方提供的自定义事件源的实例： https://github.com/knative/docs/tree/master/docs/eventing/samples/writing-a-source。 我们这里定义数据源为 AliTablestoreSource。代码实现主要分为两部分：
资源控制器-Controller：接收 AliTablestoreSource 资源，在通道服务中创建 Tunnel。
事件接收器-Receiver：通过 Tunnel Client 监听事件，并将接收到的事件发送到目标服务( Broker）
关于自定义 TableStore 事件源实现参见 GitHub 源代码： https://github.com/knative-sample/tablestore-source
部署自定义事件源服务如下： 从 /tupian/20230522/config 中可以获取事件源部署文件，执行下面的操作
kubectl apply -f 200-serviceaccount.yaml -f 201-clusterrole.yaml -f 202-clusterrolebinding.yaml -f 300-alitablestoresource.yaml -f 400-controller-service.yaml -f 500-controller.yaml -f 600-istioegress.yaml
部署完成之后，我们可以看资源控制器已经开始运行：
[root@iZ8vb5wa3qv1gwrgb3lxqpZ config]# kubectl -n knative-sources get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE alitablestore-controller-manager-0 1/1 Running 0 4h22m
创建事件源
由于我们是通过 Knative Eventing 中 Broker/Trigger 事件驱动模型对天气事件进行处理。首先我们创建用于数据接收的 Broker 服务。
创建 Broker
apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1 kind: Broker metadata: name: weather spec: channelTemplateSpec: apiVersion: messaging.knative.dev/v1alpha1 kind: InMemoryChannel
创建事件源实例
这里需要说明一下，创建事件源实例其实就是在表格存储中创建通道服务，那么就需要配置访问通道服务的地址、accessKeyId和accessKeySecret，这里参照格式：{ "url":"https://xxx.cn-beijing.ots.aliyuncs.com/", "accessKeyId":"xxxx","accessKeySecret":"xxxx" } 设置并进行base64编码。将结果设置到如下 Secret 配置文件alitablestore 属性中：
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: alitablestore-secret
type: Opaque
data:
# { "url":"https://xxx.cn-beijing.ots.aliyuncs.com/", "accessKeyId":"xxxx","accessKeySecret":"xxxx" }
alitablestore: "" 创建 RBAC 权限
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: eventing-sources-alitablestore subjects: - kind: ServiceAccount name: alitablestore-sa namespace: default roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: eventing-sources-alitablestore-controller --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: alitablestore-sa secrets: - name: alitablestore-secret
创建 AliTablestoreSource 实例，这里我们设置接收事件的 sink 为上面创建的 Broker 服务。
--- apiVersion: sources.eventing.knative.dev/v1alpha1 kind: AliTablestoreSource metadata: labels: controller-tools.k8s.io: "1.0" name: alitablestoresource spec: # Add fields here serviceAccountName: alitablestore-sa accessToken: secretKeyRef: name: alitablestore-secret key: alitablestore tableName: weather instance: knative-weather sink: apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1 kind: Broker name: weather
创建完成之后，我们可以看到运行中的事件源：
[root@iZ8vb5wa3qv1gwrgb3lxqpZ config]# kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE tablestore-alitablestoresource-9sjqx-656c5bf84b-pbhvw 1/1 Running 0 4h9m
订阅事件和通知提醒
创建天气提醒服务
如何进行钉钉通知呢，我们可以创建一个钉钉的群组（可以把家里人组成一个钉钉群，天气异常时，给家人一个提醒），添加群机器人:
获取 webhook :
这里我们假设北京(110000)，日期：2019-10-13, 如果天气有雨，就通过钉钉发送通知提醒，则服务配置如下：
apiVersion: serving.knative.dev/v1beta1 kind: Service metadata: name: day-weather spec: template: spec: containers: - args: - --dingtalkurl=/tupian/20230522/send - --adcode=110000 - --date=2019-10-13 - --dayweather=雨 image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/dingtalk-weather-service:1.2
关于钉钉提醒服务具体实现参见 GitHub 源代码： https://github.com/knative-sample/dingtalk-weather-service
创建订阅
最后我们创建 Trigger订阅天气事件，并且触发天气提醒服务：
apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1 kind: Trigger metadata: name: weather-trigger spec: broker: weather subscriber: ref: apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1 kind: Service name: day-weather
订阅之后，如果北京(110000)，日期：2019-10-13, 天气有雨，会收到如下的钉钉提醒：
这里其实还有待完善的地方：
是否可以基于城市进行订阅（只订阅目标城市）？
是否可以指定时间发送消息提醒（当天晚上 8 点准时推送第 2 天的天气提醒信息）？
上述内容就是怎么基于 Knative Serverless 技术实现天气服务，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道。
本文名称：怎么基于KnativeServerless技术实现天气服务-创新互联
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