SAGE Core 层架构深度解析¶

SAGE Core 层是框架的核心引擎，为大规模语言模型推理提供高性能、可扩展的数据流处理能力。它采用创新的分层架构设计，将复杂的流处理抽象为简洁的编程接口。

🏗️ 架构总览¶

分层架构设计¶

graph TD
    A[用户应用程序] --> B[API 接口层]

    subgraph "SAGE Core 架构栈"
        B --> C[转换层]
        C --> D[执行层]
        D --> E[运行时层]
    end

    C --> F[Transformation System]
    C --> G[Compiler & Optimizer]
    C --> H[Graph Builder]

    D --> I[Operator System]
    D --> J[Function System]
    D --> K[Pipeline Engine]

    E --> L[Local Runtime]
    E --> M[Remote Runtime]
    E --> N[Distributed Scheduler]
    E --> O[State Manager]

    E --> P[资源管理器]
    E --> Q[容错控制器]
    E --> R[监控系统]

    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#f3e5f5
    style D fill:#e8f5e8
    style E fill:#fff3e0

📊 核心特性矩阵¶

特性类别	具体功能	技术优势	应用场景
编程模型	声明式数据流API	链式调用，类型安全	快速原型开发
执行引擎	异步非阻塞执行	高吞吐，低延迟	实时流处理
资源管理	动态资源分配	弹性扩缩容	云原生部署
状态管理	分布式状态存储	强一致性保证	有状态计算
容错机制	检查点+保存点	精确一次语义	关键业务系统

🔧 核心模块详解¶

1. API 模块 (`api/`) - 用户接口层¶

提供四类核心API接口：

# Environment API - 环境配置
env = StreamExecutionEnvironment.create(
    execution_mode=ExecutionMode.PIPELINED,
    parallelism=4,
    state_backend=StateBackend.ROCKSDB
)

# DataStream API - 数据流操作
data_stream = env.from_source(
    KafkaSource.builder()
        .set_bootstrap_servers("localhost:9092")
        .set_topics("input-topic")
        .build(),
    WatermarkStrategy.for_bounded_out_of_orderness(Duration.of_seconds(5)),
    "Kafka Source"
)

# Functions API - 函数注册
class MyMapFunction(MapFunction):
    def map(self, value):
        return value.upper()

stream.map(MyMapFunction(), output_type=Types.STRING)

# Connected Streams API - 流连接
connected_stream = stream1.connect(stream2)
connected_stream.map(MyCoMapFunction())

2. Operator 模块 (`operator/`) - 运行时引擎¶

算子类型体系¶

graph BT
    A[BaseOperator] --> B[SourceOperator]
    A --> C[TransformationOperator]
    A --> D[SinkOperator]
    A --> E[ControlOperator]

    B --> F[KafkaSource]
    B --> G[FileSource]
    B --> H[SocketSource]

    C --> I[MapOperator]
    C --> J[FilterOperator]
    C --> K[ReduceOperator]
    C --> L[WindowOperator]

    D --> M[KafkaSink]
    D --> N[FileSink]
    D --> O[DatabaseSink]

    E --> P[SplitOperator]
    E --> Q[RouteOperator]
    E --> R[BroadcastOperator]

算子性能特征¶

算子类型	吞吐量	延迟	状态需求	并行度
Source	高	低	无状态	高
Map	极高	极低	无状态	极高
Filter	极高	极低	无状态	极高
Reduce	中	中	有状态	中
Join	中	高	有状态	中
Window	中	高	有状态	中
Sink	高	低	无状态	高

3. Function 模块 (`function/`) - 业务逻辑¶

函数层次结构¶

# 函数基类定义
class UserFunction(ABC):
    @abstractmethod
    def open(self, context: FunctionContext):
        pass

    @abstractmethod
    def close(self):
        pass

    @abstractmethod
    def process_element(self, value, ctx: Context):
        pass

# 具体函数实现
class SentenceEmbeddingFunction(MapFunction):
    def __init__(self, model_path: str):
        self.model_path = model_path
        self.model = None

    def open(self, context):
        self.model = load_embedding_model(self.model_path)

    def map(self, sentence: str) -> List[float]:
        return self.model.encode(sentence)

    def close(self):
        self.model.release()

4. Transformation 模块 (`transformation/`) - 优化引擎¶

编译优化流程¶

flowchart TD
    A[用户代码] --> B[逻辑执行图]
    B --> C[优化器]

    subgraph C[优化阶段]
        C1[算子融合]
        C2[数据分区优化]
        C3[状态后端选择]
        C4[调度策略优化]
    end

    C --> D[物理执行图]
    D --> E[运行时调度]

优化策略对比¶

优化技术	优化效果	适用场景	复杂度
算子融合	减少序列化开销	相邻无状态算子	低
数据本地化	减少网络传输	数据密集型应用	中
状态分区	提高并行度	有状态计算	高
动态调整	自适应负载	变化的工作负载	高

🎯 典型应用场景¶

1. RAG 系统完整流水线¶

def build_rag_pipeline(env: StreamExecutionEnvironment):
    # 创建端到端的RAG流水线
    return (env
        .from_source(QuerySource("user-queries"))
        .map(QueryParser(), name="query-parser")
        .map(EmbeddingGenerator("model/embedding"), 
             name="embedding-generator")
        .map(VectorRetriever("vector-db"), 
             name="vector-retriever")
        .map(ContextEnhancer(), name="context-enhancer")
        .map(LLMGenerator("model/llm"), 
             name="llm-generator")
        .map(ResponseFormatter(), name="response-formatter")
        .sink(ResponseSink("output-topic"), 
              name="response-sink")
    )

# 性能配置
rag_env = StreamExecutionEnvironment.create(
    parallelism=8,
    state_backend=StateBackend.ROCKSDB,
    checkpoint_interval=30000
)

2. 智能代理系统¶

class IntelligentAgentPipeline:
    def __init__(self, env):
        self.env = env

    def build_router_pipeline(self):
        return (self.env
            .from_source(MessageSource("input-messages"))
            .map(IntentClassifier("model/intent"), 
                 name="intent-classifier")
            .route([
                ("question", self._build_qa_branch()),
                ("command", self._build_cmd_branch()),
                ("conversation", self._build_chat_branch())
            ], name="intent-router")
            .sink(ResponseAggregator(), name="response-aggregator")
        )

3. 实时数据分析¶

# 实时指标计算流水线
analytics_pipeline = (env
    .from_source(KafkaSource("metrics-topic"))
    .assign_timestamps_and_watermarks(
        WatermarkStrategy.for_bounded_out_of_orderness(Duration.of_seconds(10))
    )
    .key_by(lambda x: x["service_name"])
    .window(SlidingWindow(Duration.of_minutes(5), Duration.of_minutes(1)))
    .aggregate(StatisticsAggregator(), name="stats-aggregator")
    .map(AnomalyDetector(), name="anomaly-detector")
    .sink(AlertSink("alert-topic"), name="alert-sink")
)

🚀 性能优化指南¶

资源配置建议¶

工作负载类型	并行度	内存配置	CPU配置	状态后端
无状态处理	高 (16-64)	中等	高	内存
有状态计算	中 (8-32)	高	中等	RocksDB
窗口聚合	中 (8-24)	高	高	RocksDB
机器学习	低 (4-16)	极高	极高	文件系统

调优参数示例¶

# 生产环境调优配置
execution:
  mode: PIPELINED
  parallelism: 16
  buffer-timeout: 50ms
  object-reuse: true

state:
  backend: rocksdb
  checkpoint-interval: 30s
  incremental-checkpoints: true
  local-recovery: true

resources:
  taskmanager:
    memory:
      process-size: 4gb
      network-buffer-size: 64mb
    cpu:
      cores: 4

📊 监控与运维¶

关键监控指标¶

指标类别	具体指标	告警阈值	优化建议
吞吐量	records/s, bytes/s	< 50%基线	调整并行度
延迟	p99延迟, 端到端延迟	> 100ms	优化算子链
资源	CPU使用率, 内存使用	> 80%	扩容资源
状态	状态大小, 检查点时间	> 60s	优化状态后端
错误率	异常数/分钟, 重试率	> 1%	检查数据质量

运维工具集¶

# 监控配置示例
monitoring_config = MonitoringConfig(
    metrics_reporter=PrometheusReporter(
        port=9091,
        interval=Duration.of_seconds(10)
    ),
    logging_config=StructuredLogging(
        level="INFO",
        format="json"
    ),
    alert_rules=[
        AlertRule(
            metric="throughput",
            condition="< 1000 records/s for 5m",
            severity="WARNING"
        ),
        AlertRule(
            metric="latency_p99", 
            condition="> 500ms for 2m",
            severity="CRITICAL"
        )
    ]
)

📖 学习路径建议¶

快速入门 (1-2天)¶

环境搭建: 本地开发环境配置
第一个流水线: 创建简单的数据处理作业
基础概念: 理解DataStream、算子、函数等核心概念

进阶开发 (3-5天)¶

状态管理: 学习有状态计算和状态后端配置
窗口操作: 掌握各种窗口类型和聚合操作
性能调优: 学习监控指标和调优技巧

高级主题 (1-2周)¶

自定义算子: 开发特定领域的专用算子
分布式部署: 生产环境集群部署和管理
故障排除: 掌握常见问题的诊断和解决方法

专家级 (1个月+)¶

源码贡献: 参与核心模块的开发和优化
性能优化: 深度调优和瓶颈分析
架构设计: 设计复杂的数据流处理系统

下一步行动: - ../tutorials/quickstart.md - ../api/overview.md
- ../deployment/production.md

如需进一步帮助，请访问我们的https://forum.sage-project.org或查看../README.md。

📖 学习路径¶

初学者¶

快速入门 - 5分钟上手SAGE Core
核心概念 - 理解基本概念
基础教程 - 跟随教程学习

进阶开发者¶

数据流开发指南 - 深入理解数据流编程
自定义算子开发 - 扩展系统功能
性能调优 - 优化系统性能

系统管理员¶

系统配置 - 配置生产环境
监控配置 - 设置监控告警
故障排除 - 解决常见问题

下一步: 了解数据流编程模型的详细设计和使用方法。