Rust数据收集插件库janus_collector使用指南

概述

janus_collector是一个高性能、轻量级的Rust数据采集与处理工具库，专注于提供高效的数据收集和预处理能力。其设计目标是简化数据采集流程，同时保持低资源消耗和高吞吐量。

主要特性

• 高性能：利用Rust的零成本抽象和并发特性
• 轻量级：最小化依赖和资源占用
• 插件化架构：支持自定义数据源和处理器
• 多数据源支持：文件、HTTP、数据库等
• 内置数据处理：过滤、转换、聚合等

安装方法

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
janus_collector = "0.3.0"  # 请使用最新版本

基本使用示例

1. 简单数据收集

use janus_collector::{Collector, Config};

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let config = Config::default()
        .with_source("file://data.log")?
        .with_processor("json_parser")?;
    
    let mut collector = Collector::new(config);
    collector.run().await?;
    
    Ok(())
}

2. 自定义处理器

use janus_collector::{Collector, Config, Processor, ProcessResult};
use serde_json::Value;

struct CustomProcessor;

#[async_trait::async_trait]
impl Processor for CustomProcessor {
    async fn process(&self, data: Value) -> ProcessResult {
        // 自定义处理逻辑
        let processed = data["important_field"].as_str().unwrap().to_uppercase();
        Ok(serde_json::json!({ "result": processed }))
    }
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let config = Config::default()
        .with_source("http://api.example.com/data")?
        .with_custom_processor("custom", Box::new(CustomProcessor))?;
    
    let mut collector = Collector::new(config);
    collector.run().await?;
    
    Ok(())
}

3. 多数据源聚合

use janus_collector::{Collector, Config};

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let config = Config::default()
        .with_source("file://data1.log")?
        .with_source("file://data2.log")?
        .with_processor("aggregator")?
        .with_output("file://output.json")?;
    
    let mut collector = Collector::new(config);
    collector.run().await?;
    
    Ok(())
}

高级配置

性能调优参数

let config = Config::default()
    .with_source("kafka://localhost:9092/topic")?
    .with_processor("json_parser")?
    .with_setting("batch_size", "1000")  // 每批处理1000条记录
    .with_setting("concurrency", "4");   // 使用4个并发工作线程

错误处理与重试

let config = Config::default()
    .with_source("http://api.example.com/data")?
    .with_setting("retry_policy", "exponential")  // 指数退避重试
    .with_setting("max_retries", "5");           // 最大重试次数

插件系统

janus_collector支持通过插件扩展功能：

1. 自定义数据源：实现Source trait
2. 自定义处理器：实现Processor trait
3. 自定义输出：实现Output trait

示例插件注册：

use janus_collector::{plugin_registry, Source};

struct CustomSource;

#[async_trait::async_trait]
impl Source for CustomSource {
    // 实现必要的方法
}

// 在应用启动时注册插件
plugin_registry::register_source("custom", || Box::new(CustomSource));

性能建议

1. 对于IO密集型任务，适当增加并发数
2. 使用批处理减少系统调用
3. 考虑使用内置的缓存机制
4. 对性能敏感的场景启用jemalloc作为全局分配器

完整示例DEMO

下面是一个完整的janus_collector使用示例，展示了从文件收集数据、自定义处理并输出结果的全过程：

use janus_collector::{Collector, Config, Processor, ProcessResult};
use serde_json::{Value, json};
use async_trait::async_trait;

// 自定义处理器 - 计算字段平均值
struct AverageCalculator;

#[async_trait]
impl Processor for AverageCalculator {
    async fn process(&self, data: Value) -> ProcessResult {
        // 假设数据格式为 {"values": [1.0, 2.0, 3.0]}
        let values = data["values"]
            .as_array()
            .unwrap()
            .iter()
            .map(|v| v.as_f64().unwrap())
            .collect::<Vec<f64>>();
        
        let sum: f64 = values.iter().sum();
        let avg = sum / values.len() as f64;
        
        Ok(json!({
            "average": avg,
            "count": values.len()
        }))
    }
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 配置收集器
    let config = Config::default()
        .with_source("file://input_data.json")?  // 输入文件
        .with_custom_processor("avg_calculator", Box::new(AverageCalculator))?
        .with_output("file://output_result.json")?  // 输出文件
        .with_setting("batch_size", "100")  // 批处理大小
        .with_setting("concurrency", "2");  // 并发数
    
    // 创建并运行收集器
    let mut collector = Collector::new(config);
    collector.run().await?;
    
    println!("数据处理完成!");
    Ok(())
}

总结

janus_collector为Rust开发者提供了一个高效、灵活的数据收集和处理解决方案。通过其插件化架构，可以轻松适应各种数据采集场景，从简单的日志收集到复杂的分布式数据聚合。