go-streams goka

Go-Streams 和 Goka 都是基于 Go 语言的流处理框架，它们都提供了一些简单易用的 API 和操作符，使得开发者可以轻松地处理和转换数据流。但是，它们的设计和功能有所不同。

Go-Streams 是一个通用的流处理框架，它支持无限的数据流，并支持常见的流处理操作，如窗口、聚合、过滤和转换等。Go-Streams 提供了一些构建块，如 Source、Sink、Processor 和 Window 等，使得开发者可以轻松地构建复杂的流处理应用程序。同时，Go-Streams 还提供了可靠的消息传递机制和容错机制来保证数据处理的可靠性和高可用性。

Goka 是一个专门针对 Kafka 的流处理框架，它提供了高层次的 API 和一些简单易用的工具来处理和转换数据流。Goka 可以轻松地处理 Kafka 消息流，并支持在消息处理过程中进行状态管理和聚合操作。Goka 提供了一些构建块，如 GroupTable，GroupStream，Processor 和 JoinTable，使得开发者可以轻松地构建复杂的流处理应用程序。同时，Goka 还提供了可靠的消息传递机制和容错机制来保证数据处理的可靠性和高可用性。

综上所述，Go-Streams 是一个通用的流处理框架，而 Goka 是一个专门针对 Kafka 的流处理框架。

相关问题

go-streams 并发 示范

以下是一个使用 go-streams 进行并发处理的示范代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/reugn/go-streams/flow"
    "github.com/reugn/go-streams/runner"
)

func main() {
    // 构建处理器流程
    stream := flow.NewStream(
        flow.NewSliceSource([]interface{}{1, 2, 3, 4, 5}),
        flow.NewMap(func(i interface{}) interface{} {
            return i.(int) * 2
        }),
        flow.NewFilter(func(i interface{}) bool {
            return i.(int) > 5
        }),
        flow.NewReduce(func(a interface{}, b interface{}) interface{} {
            return a.(int) + b.(int)
        }),
        flow.NewSink(func(v interface{}) {
            fmt.Println(v)
        }),
    )

    // 使用4个协程并发执行处理器流程
    runner := runner.NewParallelRunner(stream, 4)
    runner.Start()
    runner.AwaitTermination()
}

这个示范代码中，我们首先构建了一个处理器流程，包含了 SliceSource、Map、Filter、Reduce 和 Sink 五个处理器。然后，我们创建了一个并发运行器（ParallelRunner），将处理器流程和并发数（4）作为参数传入并启动运行器。最后，我们等待运行器的终止即可。

通过并发执行处理器流程，我们可以大大提高数据处理的效率，尤其是在处理大量数据时，效果更加显著。

go-streams 缓存示范

下面是一个使用 go-streams 缓存的示例：

package main

import (
    "fmt"
    "time"

    "github.com/reugn/go-streams/flow"
    "github.com/reugn/go-streams/producer"
)

func main() {
    // 创建一个缓存流
    cache := flow.NewCache(5, time.Second*10)

    // 创建一个生产者流，生成 1 到 10 的数字
    producer := producer.NewSliceProducer([]interface{}{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10})

    // 创建一个流，将数据传递到缓存流中
    pipeline := flow.NewPipeline(
        producer,
        cache,
    )

    // 遍历缓存流中的数据并打印
    for data := range cache.Out() {
        fmt.Println(data)
    }

    // 关闭流
    pipeline.Stop()
}

在这个示例中，我们使用 `flow.NewCache()` 创建了一个缓存流，并设置了缓存的大小为 5，缓存的有效期为 10 秒。

然后我们创建了一个生产者流，生成数字 1 到 10，并将数据传递到缓存流中。

最后我们遍历缓存流中的数据并打印出来。

需要注意的是，我们必须在流处理完毕后手动调用 `pipeline.Stop()` 来关闭流。