Heka项目中的过渡性Filter和Output API解析
概述
Heka作为一款高效的数据处理工具,在其v0.9.X系列到v0.10.0版本间经历了重大的API变更。为了帮助开发者平滑过渡,项目特别保留了过渡性API支持,让已有自定义插件能够以最小修改量适配新版本的磁盘缓冲功能。
过渡性API的核心变化
过渡性API与v0.9.X系列基本保持一致,但有两个关键改进点:
-
游标更新机制:插件现在需要显式调用runner的
UpdateCursor方法来推进磁盘缓冲的游标位置,这与新版API的要求一致。 -
消息回收机制增强:
pack.Recycle方法现在需要接收一个error参数,用于指示消息处理状态:nil表示处理成功- 普通error表示处理失败且不应重试
RetryMessageError表示应尝试重新处理
过渡性Filter API详解
基础接口
过渡性Filter插件只需实现一个简单接口:
type OldFilter interface {
Run(r FilterRunner, h PluginHelper) (err error)
}
核心工作流程
-
消息获取:通过
runner.InChan()获取输入通道,从中读取PipelinePack对象。 -
消息处理:从
PipelinePack中提取Message结构体进行业务处理。 -
新消息生成:需要生成新消息时,调用
PluginHelper.PipelinePack()获取新的PipelinePack,填充后通过FilterRunner.Inject()注入路由系统。 -
定时任务:配置
ticker_interval后,可通过FilterRunner.Ticker()获取定时通道,实现周期性任务。 -
资源回收:必须调用
pack.Recycle()释放资源,并传递适当的错误状态。
关键注意事项
- 游标管理:使用缓冲时必须正确处理
QueueCursor和调用UpdateCursor - 防消息循环:系统会自动防止插件注入自己会匹配的消息
- 优雅退出:输入通道关闭时应做好清理工作并返回nil
过渡性Output API详解
基础接口
type OldOutput interface {
Run(or OutputRunner, h PluginHelper) (err error)
}
核心差异点
虽然与Filter API相似,但Output插件专注于:
-
数据输出:将消息序列化后发送到外部系统
-
编码处理:通过OutputRunner提供的编码方法:
Encode():自动处理消息编码和帧包装UsesFraming():检查是否启用了帧包装Encoder():获取底层编码器实例
共同特性
- 同样需要处理输入通道和定时任务
- 必须正确调用
pack.Recycle() - 需要处理缓冲游标更新
最佳实践建议
-
错误处理:根据业务场景合理选择Recycle的错误参数:
- 瞬时错误使用
RetryMessageError - 永久错误使用普通error
- 成功则传递nil
- 瞬时错误使用
-
性能优化:对于高频处理场景,注意:
- 及时回收PipelinePack
- 合理设置缓冲大小
- 避免在消息处理中进行耗时操作
-
兼容性考虑:过渡性API将在v0.10.X系列后移除,建议新开发直接使用新版API
总结
Heka的过渡性API为现有插件升级提供了便利通道,开发者只需关注几个关键变更点即可适配新版本的缓冲功能。理解这些API的设计理念和使用规范,将帮助开发者构建更健壮、高效的数据处理插件。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00