首先介绍一下NESPER的大体结构，NEsper从内容上分为两块，NEsper的核心NEsper.dll和NEsper.IO.dll。

（1）NEsper的核心包包含了EPL语法解析引擎，事件监听机制，事件处理等核心模块。

（2）NEsper的io包含从各种数据源读取数据以及将输出结果写入各种数据源，包括excel,database,msmq,http,socket,XML。

贴一张esper官网上的结构图，方便大家了解esper的结构

接下来对上述结构图进行详细的解释让大家加深对ESPER的了解

1. Event对象：NESPER处理的事件的最小单位，一个任意的CLR对象，属性支持简单的CLR类型、数组、map、以及嵌套POCO，很灵活.

2.EPL：EPL是ESPER的核心，它类似于SQL，但是和SQL的执行方式不同。

SQL是数据在那里，你每次执行SQL就会触发一次查询；而EPL是查询在这里，数据输入达到一定条件即可触发查询。

这个条件可以有多种:

a).每个event对象来就触发一次查询，并只处理当前对象

select * from OrderEvent

这个EPL语句会在每个OrderEvent对象到达后，并将该event交给后续的Listener（后面会讲到）来进行处理。但是这种用法不多见，意义不大。

b).窗口处理模式：

EPL最大的特色就是这个窗口处理模式，有两种窗口，时间窗口和长度窗口。

时间窗口 ： 大家想一下，如果有一个场景，要获取最近3秒内OrderEvent的price的平均值，那该怎么做呢？一般的做法需要做个后台线程来做3秒的时间统计，时间到了再做后续处理，虽然不复杂，但是也挺繁琐的。

看看EPL是怎么做的

select avg(price) from test.OrderEvent.win:time(3 sec)

win:time(3 sec)就是定义了3秒的时间窗口，avg(price)就是统计了3秒内的OrderEvent对象的price的平均值

长度窗口: 长度窗口和时间窗口比较类似

select avg(price) from test.OrderEvent.win:length(100)

win:length(10)就是定义了10个Event的，avg(price)就是统计了最近10个的OrderEvent对象的price的平均值

以上这些都比较容易理解，虽然知道了处理方法，也比较好用，我还是比较喜欢钻研一下他的内部实现方式。先来看一张时间窗口模式的图

他仅保留最近时间窗口的对象内容，但是每个Event到来都会触发一次UpdateListener的操作

EPL语句会作为一个Statement来监听事件的到来，当New Events有新事件时就会触发UpdateListener的操作，下面是一个updateListener的简单例子，event.get("avg(price))就可以获得EPL查询所获得的price平均值，然后就可以加入自己的代码进行处理，比如将结果写入本地文件

而New Events和Old Events就是他的输入，而ave(price)操作所计算的对象就是Length Window中的内容。

public class MyListener : UpdateListener {
public void update(EventBean[] newEvents, EventBean[] oldEvents) {
EventBean event = newEvents[0];
Console.WriteLine("avg=" + event.Get("avg(price)"));
}
}

事件窗口也基本类似。

c)批量窗口处理模式

窗口模式是会在每个Event来都触发一次UpdateListener操作，如果每秒Event数量达到很大的话这种方式明显是不行的 CPU消耗会很厉害

批量窗口处理模式正好可以解决这个问题

批量时间窗口模式

select avg(price) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec)

批量长度窗口模式

select avg(price) from test.OrderEvent.win:length_batch(10)

时间批量模式的操作图如下

上图的时间窗口大小为4s,他会在4s的窗口时间到达以后才将窗口中的内容一起扔给UpdateListener来进行处理，性能相对节约很多，特别是大数据量的情况下。长度批量窗口的处理模式也是类似。

上述窗口模式下内存使用情况又是如何呢？经过本人测试和研究代码发现，它会保留两个窗口的内存使用量，一个保存当前窗口的Events，一个保存上一个窗口的Events，因此在估算一个数据分析程序占用多少内存要看上面监听的EPL语句开的窗口的大小以及数据的TPS，防止内存OOM。

掌握了上面的窗口的概念，后面其他的内容都很好理解了

d) 过滤

where过滤

select avg(price) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec) where price>10

having过滤

select avg(price) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec) having price>10

似曾相识啊，执行方式也基本和SQL里的where 和 having差不多。

在EPL里where 是在incoming Events到window之间进行过滤，having是在window到New Eventing之间进行过滤

e)聚合

count

select count(price) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec) where price>10

sum

select sum(price) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec) where price>10

group by

select itemName,sum(price) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec) where price>10 group by itemName

都很简单，了解SQL的都狠容易上手

f) 函数

ESPER默认加载

• System
• System.Collections
• System.Text

支持这些包下的函数方法，例如

select Math.round(sum(price)) from test.OrderEvent.win:time_batch(3 sec) where price>10

它还支持自定义函数，举个例子，做个计算百分比的函数

public class MyUtilityClass{
public static double computePercent(double amount, double total) {
return amount / total * 100;
}
}

配置一下

<esper-configuration
<plugin-singlerow-function name="percent"
function-class="mycompany.MyUtilityClass" function-method="computePercent" />
</esper-configuration>

OK了，可以用了

select percent(price,total) from OrderEvent

总体来说,ESPER的EPL功能非常强大，而且基本和SQL类似，入门容易，构造一个实时数据分析系统比较简单，且维护成本低，新应用进来只需要简单配置一下EPL语句就可以了，方便快捷，对大部分的系统还是比较适合的。