流处理(Stream processing)是一种计算机编程范式，其允许给定一个数据序列(流处理数据源)，一系列数据操作(函数)被应用到流中的每个元素。同时流处理工具可以显著提高程序员的开发效率，允许他们编写有效、干净和简洁的代码。

流数据处理在我们的日常工作中非常常见，举个例子，我们在业务开发中往往会记录许多业务日志，这些日志一般是先发送到Kafka，然后再由Job消费Kafaka写到elasticsearch，在进行日志流处理的过程中，往往还会对日志做一些处理，比如过滤无效的日志，做一些计算以及重新组合日志等等，示意图如下:

流处理工具fx

gozero是一个功能完备的微服务框架，框架中内置了很多非常实用的工具，其中就包含流数据处理工具fx，下面我们通过一个简单的例子来认识下该工具：

 package main

import (
	"fmt"
	"os"
	"os/signal"
	"syscall"
	"time"

	"github.com/tal-te ch /go-zero/core/fx"
)

func main() {
	ch := make(chan int)

	go input Stream (ch)
	go outputStream(ch)

	c := make(chan os.Signal, 1)
	signal.Notify(c, syscall.SIGTERM, syscall.SIGINT)
	<-c
}

func inputStream(ch chan int) {
	count := 0
	for {
		ch <- count
		time.Sleep(time.Millisecond * 500)
		count++
	}
}

func outputStream(ch chan int) {
	fx.From(func(source chan<- interface{}) {
		for c := range ch {
			source <- c
		}
	}).Walk(func(item interface{}, pipe chan<- interface{}) {
		count := item.(int)
		pipe <- count
	}).Filter(func(item interface{}) bool {
		itemInt := item.(int)
		if itemInt%2 == 0 {
			return true
		}
		return false
	}).ForEach(func(item interface{}) {
		fmt.Println(item)
	})
}  

inputStream函数模拟了流数据的产生，outputStream函数模拟了流数据的处理过程，其中From函数为流的输入，Walk函数并发的作用在每一个item上，Filter函数对item进行过滤为true保留为false不保留，ForEach函数遍历输出每一个item元素。

流数据处理中间操作

一个流的数据处理可能存在许多的中间操作，每个中间操作都可以作用在流上。就像流水线上的工人一样，每个工人操作完零件后都会返回处理完成的新零件，同理流处理中间操作完成后也会返回一个新的流。

fx的流处理中间操作:

操作函数功能输入Distinct去除重复的itemKeyFunc，返回需要去重的key Filter过滤不满足条件的itemFilterFunc，Option控制并发量 Group对item进行分组KeyFunc，以key进行分组 Head取出前n个item，返回新streamint64保留数量 Map对象转换MapFunc，Option控制并发量 Merge合并item到slice并生成新stream Reverse 反转item Sort对item进行排序LessFunc实现排序算法 Tail与Head功能类似，取出后n个item组成新streamint64保留数量 Walk作用在每个item上WalkFunc，Option控制并发量

下图展示了每个步骤和每个步骤的结果:

用法与原理分析

From

通过From函数构建流并返回Stream，流数据通过channel进行存储：

 // 例子
s := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}
fx.From(func(source chan<- interface{}) {
  for _, v := range s {
    source <- v
  }
})

// 源码
func From(generate GenerateFunc) Stream {
	source := make(chan interface{})

	go func() {
		defer close(source)
    // 构造流数据写入channel
		generate(source)
	}()

	return Range(source)
}  

Filter

Filter函数提供过滤item的功能，FilterFunc定义过滤逻辑true保留item，false则不保留:

 // 例子 保留偶数
s := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}
fx.From(func(source chan<- interface{}) {
  for _, v := range s {
    source <- v
  }
}).Filter(func(item interface{}) bool {
  if item.(int)%2 == 0 {
    return true
  }
  return false
})

// 源码
func (p Stream) Filter(fn FilterFunc, opts ...Option) Stream {
	return p.Walk(func(item interface{}, pipe chan<- interface{}) {
    // 执行过滤函数true保留，false丢弃
		if fn(item) {
			pipe <- item
		}
	}, opts...)
}  

Group

Group对流数据进行分组，需定义分组的key，数据分组后以slice存入channel:

 // 例子 按照首字符"g"或者"p"分组，没有则分到另一组
ss := []string{"golang", "google", "php", "python", "java", "c++"}
fx.From(func(source chan<- interface{}) {
		for _, s := range ss {
			source <- s
		}
	}).Group(func(item interface{}) interface{} {
		if strings.HasPrefix(item.(string), "g") {
			return "g"
		} else if strings.HasPrefix(item.(string), "p") {
			return "p"
		}
		return ""
	}).ForEach(func(item interface{}) {
		fmt.Println(item)
	})
}

// 源码
func (p Stream) Group(fn KeyFunc) Stream {
  // 定义分组存储map
	groups := make(map[interface{}][]interface{})
	for item := range p.source {
    // 用户自定义分组key
		key := fn(item)
    // key相同分到一组
		groups[key] = append(groups[key], item)
	}

	source := make(chan interface{})
	go func() {
		for _, group := range groups {
      // 相同key的一组数据写入到channel
			source <- group
		}
		close(source)
	}()

	return Range(source)
}  

Reverse

reverse可以对流中元素进行反转处理:

 // 例子
fx.Just(1, 2, 3, 4, 5).Reverse().ForEach(func(item interface{}) {
  fmt.Println(item)
})

// 源码
func (p Stream) Reverse() Stream {
	var items []interface{}
  // 获取流中数据
	for item := range p.source {
		items = append(items, item)
	}
	// 反转算法
	for i := len(items)/2 - 1; i >= 0; i-- {
		opp := len(items) - 1 - i
		items[i], items[opp] = items[opp], items[i]
	}
	
  // 写入流
	return Just(items...)
}  

Distinct

distinct对流中元素进行去重，去重在业务开发中比较常用，经常需要对用户id等做去重操作:

 // 例子
fx.Just(1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6).Distinct(func(item interface{}) interface{} {
  return item
}).ForEach(func(item interface{}) {
  fmt.Println(item)
})
// 结果为 1，2，3，4，5，6

// 源码
func (p Stream) Distinct(fn KeyFunc) Stream {
	source := make(chan interface{})

	threading.GoSafe(func() {
		defer close(source)
		// 通过key进行去重，相同key只保留一个
		keys := make(map[interface{}]lang. Placeholder Type)
		for item := range p.source {
			key := fn(item)
      // key存在则不保留
			if _, ok := keys[key]; !ok {
				source <- item
				keys[key] = lang.Placeholder
			}
		}
	})

	return Range(source)
}  

Walk

Walk函数并发的作用在流中每一个item上，可以通过WithWorkers设置并发数，默认并发数为16，最小并发数为1，如设置unlimitedWorkers为true则并发数无限制，但并发写入流中的数据由defaultWorkers限制，WalkFunc中用户可以自定义后续写入流中的元素，可以不写入也可以写入多个元素:

 // 例子
fx.Just("aaa", "bbb", "ccc").Walk(func(item interface{}, pipe chan<- interface{}) {
  newItem := strings.ToUpper(item.(string))
  pipe <- newItem
}).ForEach(func(item interface{}) {
  fmt.Println(item)
})

// 源码
func (p Stream) walkLimited(fn WalkFunc, option *rxOptions) Stream {
	pipe := make(chan interface{}, option.workers)

	go func() {
		var wg sync.WaitGroup
		pool := make(chan lang.PlaceholderType, option.workers)

		for {
      // 控制并发数量
			pool <- lang.Placeholder
			item, ok := <-p.source
			if !ok {
				<-pool
				break
			}

			wg.Add(1)
			go func() {
				defer func() {
					wg.Done()
					<-pool
				}()
				// 作用在每个元素上
				fn(item, pipe)
			}()
		}

    // 等待处理完成
		wg.Wait()
		close(pipe)
	}()

	return Range(pipe)
}  

并发处理

fx工具除了进行流数据处理以外还提供了函数并发功能，在微服务中实现某个功能往往需要依赖多个服务，并发的处理依赖可以有效的降低依赖耗时，提升服务的性能。

 fx.Parallel(func() {
  userRPC() // 依赖1
}, func() {
  accountRPC() // 依赖2
}, func() {
  orderRPC() // 依赖3
})  

注意fx.Parallel进行依赖并行处理的时候不会有error返回，如需有error返回或者有一个依赖报错需要立马结束依赖请求请使用MapReduce工具进行处理。

总结

本篇文章介绍了流处理的基本概念和gozero中的流处理工具fx，在实际的生产中流处理场景应用也非常多，希望本篇文章能给大家带来一定的启发，更好的应对工作中的流处理场景。