Senior

/* Dobbiamo trasferire dati da una sorgente a un consumatore. La sorgente fornisce i dati in piccoli batch (~dieci record), mentre il consumatore funziona meglio con batch più grandi (~mille record). Un esempio reale è il trasferimento di dati da code di tipo Kafka a un database Clickhouse. Sorgente: - Quasi infinita. - La sorgente non restituisce mai più di MaxItems record in una chiamata a Next. - In una "sessione" (una chiamata alla funzione Pipe), la sorgente restituisce dati nuovi ad ogni chiamata a Next. - Tuttavia, dopo un riavvio, la sorgente ricomincia dalla posizione "confermata" precedente, indicata da cookie. Pertanto, ogni valore di cookie restituito da Next, dopo aver salvato i dati nel ricevitore, deve essere confermato con la chiamata a Commit, nello stesso ordine in cui sono stati restituiti da Next. Ricevitore: - Non può elaborare più di MaxItems alla volta. Livello base: È necessario implementare la funzione func Pipe(p Producer, c Consumer) error che legge i dati dalla sorgente, li raggruppa in un buffer di dimensione non superiore a MaxItems e li salva nel ricevitore, dopodiché conferma il progresso nella sorgente. Difficoltà: I metodi Next, Process e Commit sono legati a chiamate di rete e possono richiedere molto tempo. Per accelerare il processo, è necessario parallelizzare i processi di lettura, scrittura e conferma del progresso. In modo che, durante Process o Commit, la lettura dalla sorgente e la formazione del nuovo buffer continuino. */ const MaxItems = 9999 type Producer interface { // Next restituisce: // - un batch di elementi da elaborare // - una cookie da confermare quando l'elaborazione è completata // - un errore Next() (items []any, cookie int, err error) // Commit viene usato per marcare un batch di dati come processato Commit(cookie int) error } type Consumer interface { Process(items []any) error } func Pipe(p Producer, c Consumer) error { // TODO }

sobes.tech AI

Risposta dell'AI

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.

Precedente Avanti