Sobes.tech
Senior

/* Meil on vaja edastada andmeid kindlast allikast kindlale tarbijale. Sel juhul annab allikas väikeseid partii (~ kümneid kirjeid), kuid tarbija töötab optimaalselt suuremate partiidega (~ tuhat kirjet). Tõeline näide - andmete edastamine Kafka tüüpi järjekordadest Clickhouse andmebaasi. Allikas: - Tinglikult lõpmatu. - Allikas ei tagasta kunagi rohkem kui MaxItems kirjeid ühe Next-kutse kohta. - Ühes "sessioonis" (ühe Pipe funktsiooni väljakutse jooksul) tagastab allikas iga kord uued andmed. - Kuid, taaskäivitamisel algab allikas eelmisest "kinnitust" saanud positsioonist, mis on määratletud cookie-ga. Seetõttu peab iga Next-kutse poolt tagastatud väärtus, andmete salvestamise järel vastuvõtjale, olema kinnitatud Commit-kutsega, ja see peab toimuma täpselt samas järjekorras, milles need olid Next-i poolt tagastatud. Vastuvõtja: - Ei saa töödelda rohkem kui MaxItems korraga. Põhitasand: Vajalik on rakendada funktsioon func Pipe(p Producer, c Consumer) error, mis loeb andmeid allikast, grupeerib need buferisse suurusega mitte rohkem kui MaxItems ning salvestab vastuvõtjale, ning uuendab edusamme allikas. Raskused: Next, Process ja Commit meetodid on seotud võrgupäringutega ning võivad töötada üsna kaua. Andmeedastuse kiirendamiseks tuleb lugemis-, kirjutamis- ja kinnitamisprotsessid teha paralleelselt. Nii, et Process või Commit väljakutse ajal jätkub lugemine allikast ning uue buferi koostamine. */

sobes.tech AI

Vastus AI-lt

Для реализации функции Pipe с параллельной обработкой чтения, записи и подтверждения прогресса можно использовать каналы и горутины. Идея:

  • Одна горутина читает данные из источника (Producer.Next), формируя батчи не более MaxItems.
  • Вторая горутина обрабатывает батчи (Consumer.Process).
  • Третья горутина подтверждает прогресс (Producer.Commit) строго в порядке получения cookie.

Для сохранения порядка подтверждения можно использовать очередь или канал с буфером, где cookie будут храниться в порядке поступления.

Пример реализации:

func Pipe(p Producer, c Consumer) error {
    type batch struct {
        items  []any
        cookie int
    }

    batches := make(chan batch, 10)      // Канал для передачи батчей на обработку
    commitCh := make(chan int, 10)       // Канал для передачи cookie на подтверждение
    errCh := make(chan error, 3)         // Канал для ошибок
    done := make(chan struct{})           // Канал для остановки

    // Чтение данных
    go func() {
        defer close(batches)
        for {
            items, cookie, err := p.Next()
            if err != nil {
                errCh <- err
                return
            }
            if len(items) == 0 {
                // Источник пуст, можно завершать
                return
            }

            // Формируем батчи не более MaxItems
            for start := 0; start < len(items); start += MaxItems {
                end := start + MaxItems
                if end > len(items) {
                    end = len(items)
                }
                batches <- batch{items: items[start:end], cookie: cookie}
            }
        }
    }()

    // Обработка данных
    go func() {
        defer close(commitCh)
        for b := range batches {
            if err := c.Process(b.items); err != nil {
                errCh <- err
                return
            }
            commitCh <- b.cookie
        }
    }()

    // Подтверждение
    go func() {
        for cookie := range commitCh {
            if err := p.Commit(cookie); err != nil {
                errCh <- err
                return
            }
        }
        close(done)
    }()

    select {
    case err := <-errCh:
        return err
    case <-done:
        return nil
    }
}

В этом примере:

  • Чтение и формирование батчей происходит в первой горутине.
  • Обработка батчей — во второй.
  • Подтверждение cookie — в третьей.

Каналы обеспечивают поток данных и порядок подтверждения. Ошибки передаются через errCh, что позволяет прервать работу при возникновении ошибки.

Такой подход позволяет параллельно читать, обрабатывать и подтверждать данные, повышая общую производительность.