C# Azure函数EventGrid触发器

我已经实现了一个EventGrid触发器来响应Blob存储事件，其逻辑简化如下：

public static async void Run(
    JObject eventGridEvent,
    TraceWriter log,
    ExecutionContext context)
{
    string eventContent = ParseEvent(eventGridEvent);

    HttpClient client = GetProxyClient();
    HttpResponseMessage response = await client.GetAsync("blabla/" + eventContent);
    string responseContent = await response.Content.ReadAsStringAsync();
    log.Info("Here is the response :" + responseContent);
}

外部API响应时间不长（1秒或更短），主机的配置设置为默认值（因此允许无限数量的并发调用）

当同时添加多个blob（从2个blob开始）时，我在日志中得到了很多重复的事件（脚本正在一个接一个地快速上载blob，其间没有等待时间）

我觉得这可能是因为我从未确认接收到事件，我不知道我是否应该在代码中这样做，或者EventGrid触发器是否自动这样做

确认事件处理的逻辑应该在EventGrid触发器（Http 200响应）中实现，还是自动处理

如果不是，我是否仍应获得重复的事件？通常，当上传单个blob时，我会收到它的事件3-4次

我问这个问题的原因是，当使用Http触发器并返回400响应时，我也会得到重复的事件，这是有意义的，因为我没有确认正确处理了事件。但是，当我返回200响应时，我不会收到重复的事件

---

谢谢

您不需要做任何特殊的事情来向事件网格表示成功。如果函数执行成功（未引发异常），触发器将自动响应成功状态代码。

您可以尝试使用

数据的EventGrid
高级过滤器。
api字符串以FlushWithClose
结尾。blob上载时my Azure函数多次执行的原因是，为blob上载执行的每个
AppendFile
操作都创建了一条EventGrid消息

我发现（通过反复试验）Azure Data Factory使用一系列API调用将单个blob写入blob存储

最后看起来像这样：


CreateFilePath
LeaseFile
AppendFile
AppendFile
AppendFile
（每次追加都会放入blob的一块，直到blob完成）
FlushFile
（这是文件已完成的实际指示；因此上面显示了高级过滤器）
LeaseFile

下面是一个示例查询，您可以自己查看此上传流：


注意：您需要上传到blob容器的示例文件的
Uri

//==================================================//
//作者：埃里克
//创建日期：2021-05-260900
//查询：ADF到Blob存储参考流
//目的：
//为Blob存储提供ADF的参考流
//文件上传
//==================================================//
//分配变量
//==================================================//
让varStart=ago（10d）；
设varEnd=now（）；
让varStorageAccount=''；
让varStatus=‘成功’；
让varSampleUrihttps://.dfs.core.windows.net//%2F%2F'
//==================================================//
//过滤表
//==================================================//
StorageBlog
|其中TimeGenerated介于（varStart..varEnd）之间
和AccountName==varStorageAccount
和StatusText==varStatus
和split（Uri，“？”）[0]==varSampleUri
//==================================================//
//分组和分析结果
//==================================================//
|总结
按OperationName计数（），
关联ID，
时间生成，
UserAgent=tostring（拆分（UserAgentHeader），[0]），
请求者应用程序ID，
帐户名，
ContainerName=tostring（拆分（tostring（解析url（url解码（Uri））['Path']，'/'）[1]），
FileName=tostring（拆分（tostring（解析url（url解码（Uri））['Path']），'/'）[-1]），
ChunkSize=格式化字节（RequestBodySize，2，'MB'），
状态码，
状态文本
|按时间生成的订单asc

上传来自不同来源（Azure数据工厂、Azure存储资源管理器、Python/C#SDK、Azure门户等）的示例并查看它们使用的不同API方法非常有趣。事实上，您可能需要执行此操作才能拨入日志和警报

遗憾的是，这些方法没有跨工具标准化，因为这个特殊问题是一个很难自己发现的问题

同样，在这种情况下，EventGrid
高级过滤器是您的朋友。
我也看到Azure函数事件网格触发器存在同样的问题。单个blob插入会触发Azure函数3-4次。我们有什么最新消息吗？我看到了完全相同的行为。对于运行时间较长的函数，我们如何解决此问题？请澄清，如果我的函数需要3分钟才能执行，但EventGrid重试策略设置为30秒，EventGrid将继续重试，直到函数完成，是否正确？是否有方法在代码前面确认EventGrid消息以防止这种重试行为？这是正确的。我认为您不能更早地确认，因此您应该保持您的函数简短（例如，将繁重的工作转移到基于队列的函数）。有没有办法将EventGrid重试时间调整为等待？奇怪的是，在我的DEV函数中根本没有出现这种行为。仅产品。两者都在移动大文件/运行相同的持续时间。
//==================================================//
// Author: Eric
// Created: 2021-05-26 0900 
// Query: ADF-to-Blob Storage reference flow
// Purpose: 
// To provide a reference flow of ADF-to-Blob Storage
// file uploads
//==================================================//
// Assign variables
//==================================================//
let varStart = ago(10d);
let varEnd = now();
let varStorageAccount = '<storageaccountname>';
let varStatus = 'Success';
let varSampleUri = 'https://<storageaccountname>.dfs.core.windows.net/<containername>/<parentfolder1>%2F<parentfolder2>%2F<samplefilename.extension>'
//==================================================//
// Filter table
//==================================================//
StorageBlobLogs
| where TimeGenerated between (varStart .. varEnd)
  and AccountName == varStorageAccount
  and StatusText == varStatus
  and split(Uri, '?')[0] == varSampleUri
//==================================================//
// Group and parse results
//==================================================//
| summarize 
  count() by OperationName,
  CorrelationId,
  TimeGenerated,
  UserAgent = tostring(split(UserAgentHeader, ' ')[0]),
  RequesterAppId,
  AccountName, 
  ContainerName = tostring(split(tostring(parse_url(url_decode(Uri))['Path']), '/')[1]),
  FileName = tostring(split(tostring(parse_url(url_decode(Uri))['Path']), '/')[-1]),
  ChunkSize = format_bytes(RequestBodySize, 2, 'MB'),
  StatusCode,
  StatusText
| order by TimeGenerated asc