参考数仓分层的方式加工数据，一个业务指标大致流程如下：
层层推进，规范处理，就是资源多了些，流程长了些，然后它黄了。
回归原始，最直接的方式如下：
这样问题又来了，每次新指标过来，再到上线，周期太长了，资源是省了，效率就太低了，总结下想要的是这样了。
参考FAAS思路
Function 有两种机制，一种是完全按需，每个请求由独立的进程完成，一种是保持一种常驻的运行环境。前者我们称为 Exec 模式，后者我们成为 Runtime 模式。考虑资源和时间，只剩下Runtime可以参考。
在编程语法上，以 AWS 的 Javascript 的支持作为参考
exports.handler = (event, context, callback) => {
console.log('Received event:', JSON.stringify(event, null, 2));
var resp = {
statusCode: '200',
body: '{"msg":"hello"}',
headers: { 'Content-Type': 'application/json',
}, "isBase64Encoded": false,
} callback(null, resp);};
对程序猿来说这段代码好理解，不过动态配置的用户可就变成自身，无法脱离苦海了。简化是必然的，且这次只是为了做指标加工，那就编程直接体现出来好了。
custom_model(data1) / sum(data2) + avg(data3)
设计方案
● Master 包含一些模块：
- Guard 统一信息入口，将信息传递给Dispatch，当保存完毕后，返回结果，确保信息不丢失。
- Dispatch 负责获取并解析规则，指标依赖解析，状态保存与恢复。
- Schedule 负责指标调度，以及Node状态维护等
● Node 获取数据源，执行计算，保存数据以及指标缓存，支持Node间直接读取缓存等
● MGR 配置规则，管理、监控展示等
● Work 监控进度，请求完成后执行报表回写，然后通知业务等
报文定义
基于TCP封装的报文比较常见，不过个人更喜欢UDP，再自定义个指标超时重试，就可以涵盖丢包问题，且速度更快，参考如下：
当Node重启后，通信信息可能不变，因此需要通过唯一键识别。用来重发指标和清空上报的Cache信息
指标范式
大部分基础指标的描述可以抽象为如下，比如商家去年全收入：
而复杂一些的指标，比如环比收入，可以拆分为两个指标再次计算，把指标的输出也当做数据对待，依然符合范式，参考流程如下：
基于此范式，我们就可以将黑盒 Function 细分为 DATA、Metric，这样就可以将IO 拆分出来，Function 主体分为两个部分：
- DataHandler 只获取数据，不处理
- MetricHandler 只计算，内部不涉及IO，输出结果
IO复用
大部分相关的指标使用的数据可能是一样的，因此当 NodeA获取数据后，会返回数据的相关信息给 Master。当 Master再度调度指标时候，填充数据缓存信息。当 NodeB想要获取数据时，则可以先从 NodeA获取，失败再从原始数据读取。
Metric基石
基于范式，如果我们可以提供常见的过滤和聚合（常见加工方式，比如某某模型），那么大部分指标都可以通过我们最初设想的表达式实现。而剩下的那些客户定制的特殊指标，先采用黑盒模式。当时基石越来越多，最终涵盖全部指标可配置。
原生优势
数据血缘
数仓中分析数据血缘是个不小的难题，解析SQL也无法实现100%。而基于指标范式的垂直领域中，IO与指标，指标与指标，之间的关系已经单独列出，直接读取即可，天然支持。
指标回溯
当我们想回溯一个指标，Metric是不会变的，那么关注的其实就是数据。Cache系统则是天然支持，同样归功于指标范式中IO与计算的分离。这里需要注意，我们不可能对所有数据都缓存太长时间。假设我们只关注出错指标，那么Node在处理指标时候，如果指标出错，则把依赖的数据的有效期变长（或者输出到指定存储，缓存有效期不变）。
其他话题
1.是否可以更快？
对相同的指标来说，当数据一样，计算耗时应该是一样的。因此当海量指标过来，采用数据粘性调度到对应的节点上，速度会更快一些。可以在 Schedule上通过分析 Cache信息，自定义一个调度即可。
2.UDP分包？
Master-Node 报文大小是可以控制的，不涉及分包。不过P2P进行数据传输必然涉及分包，在自定义的P2P报文中，需要实现报文的拆分与组装。（这里采用了简化，只要在指定时间内未收到请求回应的 P2P报头和所有 P2P报文，则直接丢弃，认为失败即可。）
标签：Node,范式,报文,实时,指标,IO,动态,数据,FAAS From： https://www.cnblogs.com/maycap/p/17073172.html