流处理(Stream processing)是一种计算机编程范式，其允许给定一个数据序列(流处理数据源)，一系列数据操作(函数)被应用到流中的每个元素。同时流处理工具可以显著提高程序员的开发效率，允许他们编写有效、干净和简洁的代码。
流数据处理在我们的日常工作中非常常见，举个例子，我们在业务开发中往往会记录许多业务日志，这些日志一般是先发送到Kafka，然后再由Job消费Kafaka写到elasticsearch，在进行日志流处理的过程中，往往还会对日志做一些处理，比如过滤无效的日志，做一些计算以及重新组合日志等等，示意图如下:
流处理工具fx
gozero是一个功能完备的微服务框架，框架中内置了很多非常实用的工具，其中就包含流数据处理工具fx，下面我们通过一个简单的例子来认识下该工具：
package mainimport ("fmt""os""os/signal""syscall""time""github.com/tal-tech/go-zero/core/fx")func main() {ch := make(chan int)go inputStream(ch)go outputStream(ch)c := make(chan os.Signal, 1)signal.Notify(c, syscall.SIGTERM, syscall.SIGINT)inputStream函数模拟了流数据的产生，outputStream函数模拟了流数据的处理过程，其中From函数为流的输入，Walk函数并发的作用在每一个item上，Filter函数对item进行过滤为true保留为false不保留，ForEach函数遍历输出每一个item元素。
流数据处理中间操作
一个流的数据处理可能存在许多的中间操作，每个中间操作都可以作用在流上。就像流水线上的工人一样，每个工人操作完零件后都会返回处理完成的新零件，同理流处理中间操作完成后也会返回一个新的流。
fx的流处理中间操作:
操作函数功能输入Distinct去除重复的itemKeyFunc，返回需要去重的keyFilter过滤不满足条件的itemFilterFunc，Option控制并发量Group对item进行分组KeyFunc，以key进行分组Head取出前n个item，返回新streamint64保留数量Map对象转换MapFunc，Option控制并发量Merge合并item到slice并生成新streamReverse反转itemSort对item进行排序LessFunc实现排序算法Tail与Head功能类似，取出后n个item组成新streamint64保留数量Walk作用在每个item上WalkFunc，Option控制并发量
下图展示了每个步骤和每个步骤的结果:
用法与原理分析
From
通过From函数构建流并返回Stream，流数据通过channel进行存储：
// 例子s := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}fx.From(func(source chanFilter
Filter函数提供过滤item的功能，FilterFunc定义过滤逻辑true保留item，false则不保留:
// 例子 保留偶数s := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}fx.From(func(source chanGroup
Group对流数据进行分组，需定义分组的key，数据分组后以slice存入channel:
// 例子 按照首字符"g"或者"p"分组，没有则分到另一组ss := []string{"golang", "google", "php", "python", "java", "c++"}fx.From(func(source chanReverse
reverse可以对流中元素进行反转处理:
// 例子fx.Just(1, 2, 3, 4, 5).Reverse().ForEach(func(item interface{}) { fmt.Println(item)})// 源码func (p Stream) Reverse() Stream {var items []interface{} // 获取流中数据for item := range p.source {items = append(items, item)}// 反转算法for i := len(items)/2 - 1; i >= 0; i-- {opp := len(items) - 1 - iitems[i], items[opp] = items[opp], items[i]} // 写入流return Just(items...)}Distinct
distinct对流中元素进行去重，去重在业务开发中比较常用，经常需要对用户id等做去重操作:
// 例子fx.Just(1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6).Distinct(func(item interface{}) interface{} { return item}).ForEach(func(item interface{}) { fmt.Println(item)})// 结果为 1，2，3，4，5，6// 源码func (p Stream) Distinct(fn KeyFunc) Stream {source := make(chan interface{})threading.GoSafe(func() {defer close(source)// 通过key进行去重，相同key只保留一个keys := make(map[interface{}]lang.PlaceholderType)for item := range p.source {key := fn(item) // key存在则不保留if _, ok := keys[key]; !ok {sourceWalk
Walk函数并发的作用在流中每一个item上，可以通过WithWorkers设置并发数，默认并发数为16，最小并发数为1，如设置unlimitedWorkers为true则并发数无限制，但并发写入流中的数据由defaultWorkers限制，WalkFunc中用户可以自定义后续写入流中的元素，可以不写入也可以写入多个元素:
// 例子fx.Just("aaa", "bbb", "ccc").Walk(func(item interface{}, pipe chan并发处理
fx工具除了进行流数据处理以外还提供了函数并发功能，在微服务中实现某个功能往往需要依赖多个服务，并发的处理依赖可以有效的降低依赖耗时，提升服务的性能。
fx.Parallel(func() { userRPC() // 依赖1}, func() { accountRPC() // 依赖2}, func() { orderRPC() // 依赖3})注意fx.Parallel进行依赖并行处理的时候不会有error返回，如需有error返回或者有一个依赖报错需要立马结束依赖请求请使用MapReduce工具进行处理。
总结
本篇文章介绍了流处理的基本概念和gozero中的流处理工具fx，在实际的生产中流处理场景应用也非常多，希望本篇文章能给大家带来一定的启发，更好的应对工作中的流处理场景。
