河马数据采集器采用go语言开发，通过定时器触发每个输入插件进行数据采集，采集的数据依次通过私有处理器，再到公共处理，最终由输出插件输出。 输入和输出通过协程+管道方式进行连接，通过并行与并发方式提高性能。
agent：agent目录
commons：公共封装目录（例如：工具类）
config：配置目录（包含配置模型）
inputs：输入插件目录
input_collection：输入插件接口、集合目录
plugins：每个独立插件的目录（需实现插件接口）
register：插件注册目录
main
outputs：输出插件目录
output_collection：输出插件接口、集合目录
plugins：每个独立插件的目录（需实现插件接口）
register：插件注册目录
processor：处理器插件目录
processors_collection：处理器插件接口、集合目录
plugins：每个独立插件的目录（需实现插件接口）
register：插件注册目录
- go开发环境
- 导入程序
- 通过main/hippo_data_acquisition运行
- cd main
- go build
- 在plugins下创建一个插件目录，例如：cpu，然后创建一个cpu.go文件。
- 在cpu.go中添加一个结构体，例如：
type Cpu struct {
// 需要输入参数的可以这定义
}
- 实现输入插件接口
// InputPlugin 输入插件接口
type InputPlugin interface {
// InitPlugin 初始化参数
InitPlugin(config config.InputConfig)
// PrepareCron 准备定时器
PrepareCron()
// BeforeExeDataAcquisition 执行数据采集前
BeforeExeDataAcquisition()
// ExeDataAcquisition 执行数据采集
ExeDataAcquisition(dataQueue queue.Queue)
// AfterExeDataAcquisition 执行数据采集后
AfterExeDataAcquisition()
}
// CPU的接口实现
func (c *Cpu) InitPlugin(config config.InputConfig) {
}
func (c *Cpu) PrepareCron() {
}
func (c *Cpu) BeforeExeDataAcquisition() {
}
func (c *Cpu) ExeDataAcquisition(dataQueue queue.Queue) {
fields := make(map[string]interface{})
cpuInfos, percents := GetCPUPercent()
fields["cpuInfos"] = cpuInfos
fields["percents"] = percents
tags := make(map[string]string)
dataQueue.PushData(fields, tags)
}
func (c *Cpu) AfterExeDataAcquisition() {
}
- 通过init函数注册
func init() {
input_collection.Add("cpu", &Cpu{})
}
- 在register.go中引入插件
import (
_ "hippo-data-acquisition/inputs/plugins/cpu"
)
- 在config/config.json中配置插件
{
"inputName": "cpu", //插件名与init函数中注册的名字相同
"tag": { //插件的自定义标签
},
"params": { //插件的参数
"spec": "*/5 * * * * *" //如果添加spec参数则定时器按该表达式进行，否则使用全局的表达式
},
"processors": [ //私有表达式配置
]
}
大致做法同输入插件
大致做法同输入插件
