数据聚合器组件

1. 概述

Aggregator模块是一个用于批量处理数据的高性能并发组件。它能够将输入的数据项聚合成批次，然后异步处理这些批次，同时提供了灵活的配置选项和错误处理机制。

2. 主要结构

2.1 Aggregator

Aggregator 是这个模块的核心结构，它包含以下主要字段：

• option: 聚合器配置选项

• eventQueue: 事件队列，用于存储待处理的数据项

• batchProcessor: 批处理函数

• pool: 对象池，用于复用批次切片

• lingerTimer: 延迟处理计时器

• lastProcessTime: 上次处理时间

2.2 AggregatorOption

AggregatorOption 结构体用于配置Aggregator，包括以下字段：

• BatchSize: 批处理大小

• Workers: 工作协程数量

• ChannelBufferSize: 通道缓冲区大小

• LingerTime: 延迟处理时间

• ErrorHandler: 错误处理函数

• Logger: 日志记录器

3. 初始化和配置

3.1 创建新的Aggregator实例

使用 NewAggregator 函数创建新的Aggregator实例：

aggregator, err := database.NewAggregator(batchProcessFunc, optionFuncs...)

3.2 配置选项

使用以下函数来设置Aggregator的配置选项：

• WithBatchSize(size int): 设置批处理大小

• WithWorkers(workers int): 设置工作协程数量

• WithChannelBufferSize(size int): 设置通道缓冲区大小

• WithLingerTime(duration time.Duration): 设置延迟处理时间

• WithLogger(logger *log.Logger): 设置日志记录器

• WithErrorHandler(handler ErrorHandlerFunc): 设置错误处理函数

示例：

aggregator, err := database.NewAggregator(
    batchProcessFunc,
    database.WithBatchSize(10),
    database.WithWorkers(4),
    database.WithLingerTime(time.Second * 30),
)

4. 主要功能

4.1 数据入队

4.1.1 非阻塞入队

success := aggregator.TryEnqueue(item)

4.1.2 阻塞入队

err := aggregator.Enqueue(item)

4.1.3 带重试的入队

success := aggregator.EnqueueWithRetry(item, maxRetries, backoff)

4.2 启动和停止

4.2.1 启动Aggregator

aggregator.Start()

4.2.2 停止Aggregator

aggregator.Stop()

4.2.3 安全停止Aggregator

aggregator.SafeStop()

5. 批处理函数

批处理函数是Aggregator的核心，它定义了如何处理一批数据项：

type BatchProcessFunc func([]interface{}) error

示例：

func batchProcessFunc(items []interface{}) error {
    // 处理一批数据项
    for _, item := range items {
        // 处理单个数据项
    }
    return nil
}

6. 错误处理

错误处理函数允许自定义如何处理批处理过程中的错误：

type ErrorHandlerFunc func(err error, items []interface{}, batchProcessFunc BatchProcessFunc, aggregator *Aggregator)

示例：

func errorHandler(err error, items []interface{}, batchProcessFunc BatchProcessFunc, aggregator *Aggregator) {
    log.Printf("处理错误: %v", err)
    // 可以选择重试、跳过或其他处理方式
}

7. 最佳实践

1. 根据实际需求调整批处理大小和工作协程数量，以平衡吞吐量和资源使用。

2. 使用 SafeStop() 来确保所有数据都被处理后再停止Aggregator。

3. 实现适当的错误处理函数，以便在批处理失败时采取合适的措施。

4. 使用日志记录器来监控Aggregator的运行状况。

5. 在高并发场景下，考虑使用 TryEnqueue() 或 EnqueueWithRetry() 来避免阻塞。

8. 注意事项

1. Aggregator 不保证严格的顺序处理，如果需要保持顺序，需要在批处理函数中额外实现。

2. 在使用 Stop() 或 SafeStop() 后，不应再尝试向Aggregator中添加新的数据项。

3. 批处理函数应该是幂等的，因为在某些错误情况下可能会重试处理同一批数据。

4. 注意设置合适的 LingerTime，以平衡实时性和批处理效率。

9. 结论

Aggregator模块提供了一个高效的方式来批量处理数据，特别适用于需要高吞吐量的场景。通过合理配置和使用，可以显著提高数据处理的效率和可靠性。在使用过程中，需要根据具体的应用场景和需求来调整各项参数，以达到最佳的性能和资源利用。