go streams github 网址
时间: 2023-09-11 20:07:33 浏览: 55
Go Streams 的 Github 网址是:https://github.com/reugn/go-streams
你可以在这个页面上找到 Go Streams 的源代码、文档和示例,以及社区的贡献和讨论。如果你想使用 Go Streams 来构建数据处理应用程序,可以参考文档和示例来学习和使用。如果你在使用过程中遇到了问题或有任何建议,也可以在 Github 上提交 issue 或 pull request,与社区进行交流和合作。
相关问题
go-streams 跨主机部署
Go-Streams 是一个分布式流式数据处理库,可以在多台主机上部署并协同工作。要跨主机部署 Go-Streams,需要使用 Go-Streams 提供的网络连接器和数据传输器。
网络连接器负责建立分布式处理流之间的网络连接,以便它们可以相互通信和协调工作。数据传输器负责将数据流从一个主机传输到另一个主机,以便实现分布式流式处理。
下面是一个简单的跨主机部署示例:
1. 在主机 A 上启动 Go-Streams 流:
```go
package main
import (
"github.com/reugn/go-streams/stream"
"github.com/reugn/go-streams/connector"
"github.com/reugn/go-streams/transport"
)
func main() {
// 创建输入流
inputStream := stream.NewStream()
// ...
// 创建网络连接器
connector := connector.NewDefaultConnector()
// 在本地主机上启动连接器
connector.Start()
// 创建数据传输器
transporter := transport.NewDefaultTransporter(connector)
// 将输入流发送到主机 B
transporter.Send("localhost:9000", inputStream)
}
```
2. 在主机 B 上启动 Go-Streams 流:
```go
package main
import (
"github.com/reugn/go-streams/stream"
"github.com/reugn/go-streams/connector"
"github.com/reugn/go-streams/transport"
)
func main() {
// 创建网络连接器
connector := connector.NewDefaultConnector()
// 在本地主机上启动连接器
connector.Start()
// 创建数据传输器
transporter := transport.NewDefaultTransporter(connector)
// 从主机 A 接收输入流
inputStream := transporter.Receive("localhost:9000")
// ...
// 创建输出流
outputStream := stream.NewStream()
// ...
// 将输出流发送到主机 A
transporter.Send("localhost:8000", outputStream)
}
```
3. 在主机 A 上接收输出流:
```go
package main
import (
"github.com/reugn/go-streams/stream"
"github.com/reugn/go-streams/connector"
"github.com/reugn/go-streams/transport"
)
func main() {
// 创建输出流
outputStream := stream.NewStream()
// ...
// 创建网络连接器
connector := connector.NewDefaultConnector()
// 在本地主机上启动连接器
connector.Start()
// 创建数据传输器
transporter := transport.NewDefaultTransporter(connector)
// 从主机 B 接收输出流
transporter.Receive("localhost:8000", outputStream)
// ...
}
```
在此示例中,主机 A 和主机 B 分别运行一个 Go-Streams 流,并通过网络连接器和数据传输器协调工作。主机 A 将输入流发送到主机 B,并从主机 B 接收输出流。主机 B 接收主机 A 发送的输入流,并将输出流发送回主机 A。
注意:在生产环境中,需要考虑更多的因素,如网络延迟、数据丢失、流量控制等,以确保分布式流式处理的稳定性和可靠性。
go-streams 并发控制示范
好的,下面我来为您演示一下如何使用 go-streams 进行并发控制。
首先,您需要安装 go-streams,可以通过以下命令进行安装:
```
go get github.com/reugn/go-streams
```
接下来,我们可以使用 go-streams 提供的 `ConcurrentStreamBuilder` 和 `ConcurrentSinkBuilder` 来实现并发控制。
假设我们有一个需要处理的数据流,可以使用 `go-streams` 中的 `NewStreamBuilder` 来创建一个数据流:
```go
streamBuilder := go_streams.NewStreamBuilder()
```
然后,我们可以使用 `ConcurrentStreamBuilder` 来将数据流转换为并发处理的数据流,例如:
```go
concurrentStreamBuilder := go_streams.NewConcurrentStreamBuilder(streamBuilder, 10)
```
这里我们设置并发度为 10,表示最多会有 10 个 goroutine 同时处理数据。
接下来,我们需要为并发处理添加一个 Sink,可以使用 `ConcurrentSinkBuilder` 来创建:
```go
concurrentSinkBuilder := go_streams.NewConcurrentSinkBuilder(concurrentStreamBuilder, 10)
```
这里我们同样设置并发度为 10。
最后,我们可以将数据源和 Sink 连接起来,开始处理数据:
```go
source := go_streams.NewSliceSource(data)
sink := concurrentSinkBuilder.Build()
source.Process(sink)
```
这里的 `data` 可以是任何实现了 `Iterator` 接口的数据类型,例如 Go 中的数组、切片、映射或通道等。
以上就是使用 go-streams 进行并发控制的基本示例。如果您有其他问题或需要更详细的说明,请随时提问,我将尽力为您解答。