go-streams NewPipelineStats()
时间: 2024-02-26 09:56:28 浏览: 21
`stats.NewPipelineStats()` 是 go-streams 中一个用于创建 `stats.PipelineStatistics` 结构体的函数。`stats.PipelineStatistics` 结构体用于收集整个 Pipeline 的性能统计信息,包括各个组件的处理事件数量、处理时间、事件队列长度等指标。
该函数有一个可选参数 `updateInterval`,表示性能统计信息的更新间隔,默认为 5 秒。可以通过以下代码创建一个 `stats.PipelineStatistics` 结构体:
```go
pipelineStats := stats.NewPipelineStats()
```
在 go-streams Pipeline 中,可以将该结构体作为参数传递给每个组件的构造函数,用于在组件内部收集性能统计信息。同时,`stats.PipelineStatistics` 结构体也提供了一些方法用于输出性能统计信息,如 `PrintStats()`、`ExportStatsJSON()` 等。
相关问题
go-streams NewPipelineStats() 示范
以下是使用 `stats.NewPipelineStats()` 函数创建 `stats.PipelineStatistics` 结构体的示例代码:
```go
pipelineStats := stats.NewPipelineStats()
source := NewSourceComponent(pipelineStats)
processor := NewProcessorComponent(pipelineStats)
sink := NewSinkComponent(pipelineStats)
go source.Run()
go processor.Run()
go sink.Run()
for {
select {
case <-time.After(time.Second):
pipelineStats.PrintStats()
}
}
```
该代码创建了一个 Pipeline,并使用 `stats.NewPipelineStats()` 函数创建了一个 `stats.PipelineStatistics` 结构体。然后,通过将 `pipelineStats` 参数传递给每个组件的构造函数,用于在组件内部收集性能统计信息。最后,通过 `PrintStats()` 方法输出性能统计信息。
需要注意的是,在输出性能统计信息之前,需要先确保各个组件已经开始运行。在上述代码中,我们通过 `go source.Run()`、`go processor.Run()` 和 `go sink.Run()` 分别启动了每个组件的运行。同时,我们通过 `time.After()` 定时器定期输出性能统计信息,以便及时了解 Pipeline 的性能情况。
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。