Golang轻量级物联网边缘数据流处理引擎插件库eKuiper使用指南

eKuiper是EMQ公司开发的一款轻量级物联网边缘数据流处理引擎，专为边缘计算场景设计。它可以在资源受限的设备上运行，提供类似SQL的语法进行数据流处理。

1. eKuiper简介

eKuiper主要特点：

• 轻量级：核心二进制文件仅约7MB
• 高性能：单核可处理每秒数千条消息
• 支持SQL语法：简化流处理逻辑开发
• 插件扩展：支持自定义函数、源和目标
• 跨平台：支持x86、ARM等多种架构

2. 安装eKuiper

2.1 直接下载二进制

# 下载最新版本
wget https://github.com/lf-edge/ekuiper/releases/download/1.8.0/kuiper-1.8.0-linux-amd64.zip
unzip kuiper-1.8.0-linux-amd64.zip

2.2 使用Docker

docker pull lfedge/ekuiper:1.8.0
docker run -p 9081:9081 -d --name kuiper lfedge/ekuiper:1.8.0

3. 基本使用示例

3.1 创建流

# 通过REST API创建流
curl -X POST \
  http://localhost:9081/streams \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "sql": "CREATE STREAM demoStream (temperature float, humidity float) WITH (DATASOURCE=\"demo\", FORMAT=\"JSON\")"
  }'

3.2 创建规则

curl -X POST \
  http://localhost:9081/rules \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "id": "rule1",
    "sql": "SELECT temperature, humidity FROM demoStream WHERE temperature > 30",
    "actions": [{
      "log": {}
    }]
  }'

4. Golang集成示例

4.1 使用eKuiper Go SDK

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/lf-edge/ekuiper/sdk/go/api"
)

func main() {
	// 创建eKuiper实例
	cfg := api.NewConfig()
	cfg.Broker = "tcp://localhost:1883"
	cfg.Port = 9081
	
	// 初始化规则管理器
	ruleMgr, err := api.NewRuleManager(cfg)
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	// 创建流
	streamSql := `CREATE STREAM deviceStream (
		deviceId string, 
		temperature float, 
		humidity float
	) WITH (DATASOURCE="devices/+/data", FORMAT="JSON")`
	
	err = ruleMgr.ExecStmt(streamSql)
	if err != nil {
		fmt.Printf("Create stream error: %v\n", err)
	}

	// 创建规则
	rule := api.NewRule("highTempAlert")
	rule.Sql = `SELECT deviceId, temperature, humidity 
		FROM deviceStream 
		WHERE temperature > 30`
	rule.Actions = []map[string]interface{}{
		{
			"log": map[string]interface{}{},
		},
		{
			"mqtt": map[string]interface{}{
				"server": "tcp://localhost:1883",
				"topic":  "alerts/high_temp",
			},
		},
	}

	err = ruleMgr.CreateRule(rule)
	if err != nil {
		fmt.Printf("Create rule error: %v\n", err)
	}

	// 启动规则
	err = ruleMgr.StartRule("highTempAlert")
	if err != nil {
		fmt.Printf("Start rule error: %v\n", err)
	}

	fmt.Println("Rule started successfully")
}

4.2 自定义函数插件

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/lf-edge/ekuiper/sdk/go/function"
	"github.com/lf-edge/ekuiper/sdk/go/context"
)

type celsiusToFahrenheit struct{}

func (f *celsiusToFahrenheit) Validate(args []interface{}) error {
	if len(args) != 1 {
		return fmt.Errorf("celsiusToFahrenheit function only accepts 1 parameter")
	}
	return nil
}

func (f *celsiusToFahrenheit) Exec(args []interface{}, ctx api.FunctionContext) (interface{}, bool) {
	c, ok := args[0].(float64)
	if !ok {
		return fmt.Errorf("parameter must be float64"), false
	}
	return c*1.8 + 32, true
}

func (f *celsiusToFahrenheit) IsAggregate() bool {
	return false
}

func main() {
	// 注册函数
	err := function.Register("celsiusToFahrenheit", &celsiusToFahrenheit{})
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	
	// 保持运行
	select {}
}

5. 高级功能

5.1 窗口操作

-- 滚动窗口(每5秒)
SELECT avg(temperature) FROM demoStream GROUP BY TUMBLINGWINDOW(ss, 5)

-- 滑动窗口(每5秒滑动1秒)
SELECT avg(temperature) FROM demoStream GROUP BY HOPPINGWINDOW(ss, 5, 1)

-- 会话窗口(超时5秒)
SELECT avg(temperature) FROM demoStream GROUP BY SESSIONWINDOW(ss, 5)

5.2 多流连接

SELECT d.temperature, l.location 
FROM deviceStream AS d 
LEFT JOIN locationStream AS l ON d.deviceId = l.deviceId

6. 性能优化建议

1. 合理使用窗口：避免过大的窗口导致内存消耗过高
2. 减少不必要字段：在SELECT中只选择需要的字段
3. 使用过滤条件：尽早过滤掉不需要的数据
4. 合理部署插件：将计算密集型插件部署在性能更好的节点上
5. 监控规则状态：定期检查规则执行状态和资源使用情况

7. 总结

eKuiper作为轻量级边缘流处理引擎，非常适合物联网场景下的实时数据处理。通过Golang SDK可以方便地集成到现有系统中，其插件机制也提供了良好的扩展性。在实际应用中，可以根据具体场景选择合适的窗口类型和数据处理逻辑，以达到最佳的性能和效果。

更多详细信息和示例可以参考官方文档。