quant/collector

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yanweidong aaa8308a90 ai gen

2026-04-07 12:22:57 +08:00

3.5 KiB

Raw Blame History

重构说明

重构内容

本次重构将项目从原生SQL和time.Ticker改为使用更现代化的库:

1. 定时任务调度器

之前: 使用 time.Ticker

ticker := time.NewTicker(time.Duration(interval) * time.Second)
defer ticker.Stop()

for {
    select {
    case <-ticker.C:
        runCollection(coll, store)
    case <-quit:
        return
    }
}

现在: 使用 github.com/robfig/cron/v3

c := cron.New(cron.WithSeconds())
cronSpec := fmt.Sprintf("@every %ds", interval)

_, err = c.AddFunc(cronSpec, func() {
    runCollection(coll, store)
})

c.Start()
// ...
c.Stop()

优势:

支持标准的cron表达式,更灵活
可以配置多个不同频率的任务
更好的任务管理和控制
支持秒级精度

2. 数据库ORM

之前: 使用原生 database/sql + github.com/lib/pq

db, err := sql.Open("postgres", connStr)
_, err := s.db.Exec(query, params...)
tx, err := s.db.Begin()
stmt, err := tx.Prepare(query)

现在: 使用 GORM

db, err := gorm.Open(postgres.Open(connStr), &gorm.Config{})
tx.Create(&model)
tx.CreateInBatches(models, 100)
db.AutoMigrate(&models.Model{})

优势:

自动数据库表结构迁移
面向对象的操作方式
批量插入优化
自动管理连接池
更好的类型安全
支持软删除
链式调用,代码更简洁

主要变化

文件变化

models/models.go
- 添加GORM标签
- 添加DeletedAt字段支持软删除
- ID类型从int改为uint
storage/storage.go
- 完全重写,使用GORM
- 添加AutoMigrate方法
- 简化事务处理
- 使用CreateInBatches批量插入
cmd/main.go
- 使用cron替代time.Ticker
- 添加AutoMigrate调用
- 更优雅的启动和停止流程
go.mod
- 移除: github.com/lib/pq (由GORM驱动替代)
- 新增: github.com/robfig/cron/v3
- 新增: gorm.io/gorm
- 新增: gorm.io/driver/postgres

数据库变化

之前: 需要手动执行 scripts/schema.sql 创建表

现在: 程序启动时自动创建和迁移表结构

兼容性说明

API兼容

外部接口保持不变
环境变量配置保持不变
数据结构保持不变

数据库兼容

表结构与原设计完全一致
字段类型和索引保持一致
可以直接在原有数据库上运行(会保留已有数据)

升级步骤

备份现有数据库(可选,但推荐)
```
pg_dump -U user -d qmt_db > backup.sql
```
更新依赖
```
go mod tidy
```
重新编译
```
go build -o collector.exe cmd/main.go
```
运行新程序
```
./collector.exe
```

程序会自动检测并迁移数据库表结构。

性能对比

定时任务

time.Ticker: 简单场景足够,但功能有限
cron: 功能强大,支持复杂调度,性能相当

数据库操作

原生SQL: 性能略高,但开发效率低
GORM: 开发效率高,批量插入性能优秀,适合本项目

对于本项目的数据采集场景,GORM的性能完全足够,且大大提升了开发效率和代码可维护性。

测试

所有单元测试已通过:

go test ./collector -v

编译成功:

go build -o collector.exe cmd/main.go

总结

本次重构在不改变功能的前提下,使用了更现代化、更易维护的技术栈:

✅ 更灵活的定时任务调度
✅ 更简洁的数据库操作
✅ 自动表结构管理
✅ 更好的代码可读性和可维护性
✅ 保持向后兼容

3.5 KiB Raw Blame History