构建更好的 Telegraf 插件（仍然是面向初学者）
作者：David G. Simmons / 产品, 用例, 开发者
2017 年 9 月 30 日
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似乎就在昨天，我还在写一篇关于 如何为初学者构建 Telegraf 插件 的博客。等等，那**确实**就是昨天！然而，我又回来写另一篇了。如果您阅读了昨天的帖子，并一直读到结尾，您会记得我说过
最终，我希望稍微扩展和概括它，使其不那么特定于 *我* 的需求——让它解析发送给它的读数，并根据 JSON 中的其他字段将它们放入数据库
我刚点击“发布”那篇文章，就决定“为什么不直接做呢？” 所以我就做了。而且我做得比我想象的还要好！我之前只用那个插件发布一个值，这真的没什么用。实际上，我的小传感器 发布 6 个值，因此发布 6 条不同的消息，每条消息对应一个值，效率会非常低，而且资源消耗也太大了。我必须在设备、Particle Cloud 和插件上进行更改，才能使其全部工作，所以我将带您了解所有这些更改。
在 Particle 设备和 Cloud 上
以前，使用行协议，我一次发布所有读数和标签，所以我认为我也要为这个插件重新利用它。为了刷新，这是我之前发布的方式
request.body = String::format("influxdata_sensors,id=%s,location=%s temp_c=%f,temp_f=%f,humidity=%f,pressure=%f,altitude=%f,broadband=%d,infrared=%d,lux=%f", myID.c_str(), myName.c_str(), temperature, fTemp, humidity, pressure, altitude, broadband, infrared, lux);
http.post(request, response, headers);所有标签、字段和值都整齐地在一个 HTTP POST 中。事实证明，从设备角度来看，我所要做的就是重新格式化字符串，以便从中构建一个合适的 JSON，然后将其发布到 Particle 云
String data = String::format("{ \"tags\" : {\"id\": \"%s\", \"location\": \"%s\"}, \"values\": {\"temp_c\": %f, \"temp_f\": %f, \"humidity\": %f, \"pressure\": %f, \"altitude\": %f, \"broadband\": %d, \"infrared\": %d, \"lux\": %d}}", myID.c_str(), myName.c_str(), temperature, fTemp, humidity, pressure, altitude, broadband, infrared, lux);
Particle.publish("sensor", data, PRIVATE);这将发布一个 JSON 字符串，在 Particle 云处理完后，看起来像这样
{"data":"{ "tags" : { "id": "2b123b123123123123123123", "location": "MyLocation" }, "values": { "temp_c": 23.459999, "temp_f": 74.227998, "humidity": 45.628906, "pressure": 1017.543274, "altitude": -35.683643, "broadband": 34, "infrared": 19, "lux": 0 } }", "ttl":60, "published_at":"2017-09-30T17:00:27.832Z", "coreid":"2b003b001047343438323536", "userid":"XXXX", "version":11, "public":false, "productID":5343, "name":"sensor", "influx_db":"influxdata_sensors" }最后一个字段是我在 Particle.io 集成页面中使用自定义 JSON 添加的，如下所示
当我们讲到插件细节部分时，您就会明白为什么了。
整个过程中最好的部分是，我将设备上的代码大小减少了约 80%，因为我不再在每次循环中创建和拆除自己的 http 通信通道。使用内置调用 Particle Cloud 会更有效率。
在插件端
现在我已经让设备一次性将所有读数发送到 Particle Cloud，并且我已经设置了 Particle 集成，我必须修复 Telegraf 插件以处理所有这些新数据——以及它即将接收的更复杂的 JSON。这远没有我想象的那么难。我要做的第一件事是，由于新的 JSON 具有多个级别，因此创建一个“虚拟”结构，我可以将传入的 JSON 反序列化到其中。从那里，我会将**该**结构的一部分反序列化到一个新的结构中，该结构具有标签、字段和值。
type DummyData struct { Event string `json:"event"` Data string `json:"data"` Ttl int `json:"ttl"` PublishedAt string `json:"published_at"` InfluxDB string `json:"influx_db"` }我可以提取 ProductID、版本和其他字段，但我实际上对这些不感兴趣。我将所有传感器数据提取到“Data”元素中，然后我可以进入该元素并获取我需要的一切。请注意“InfluxDB”字段。这是我在 Particle Cloud 上定义 Webhook 时插入的字段，我将使用它将数据插入到我想要的 InfluxDB 数据库中。
type ParticleData struct { Event string `json:"event"` Tags map[string]string `json:"tags"` Fields map[string]interface{} `json:"values"` }我能够使用 map 作为标签和值，因为我已经将这些在 JSON 中正确设置为我希望它们作为什么插入到数据库中。这就是让它如此容易的原因。我想做的另一件事是，由于多个设备将通过此插件推送数据，因此使用提交的时间戳，而不是让插件为数据添加时间戳。为此，我需要将“PublishedAt”字段解析为正确的 InfluxDB 时间戳，如下所示
func (d *DummyData) Time() (time.Time, error) { return time.Parse("2006-01-02T15:04:05Z", d.PublishedAt) }所以这些是我创建的对象，这是我如何使用它们的
func (rb *ParticleWebhook) eventHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { defer r.Body.Close() data, err := ioutil.ReadAll(r.Body) if err != nil { w.WriteHeader(http.StatusBadRequest) return } dummy := &DummyData{} if err := json.Unmarshal(data, dummy); err != nil { w.WriteHeader(http.StatusBadRequest) return } pd := &ParticleData{} if err := json.Unmarshal([]byte(dummy.Data), pd); err != nil { w.WriteHeader(http.StatusBadRequest) return } pTime, err := dummy.Time() if err != nil { log.Printf("Time Conversion Error") } rb.acc.AddFields(dummy.InfluxDB, pd.Fields, pd.Tags, pTime) w.WriteHeader(http.StatusOK) }如您所见，我将传入的数据反序列化到 DummyData 结构中，然后将 DummyData 的 Data 字段反序列化到 ParticleData 结构中。我执行时间戳解析，然后将所有数据写入我选择的 InfluxDB 数据库。但这里真正酷的事情是，实际上是两个。我可以只发送标签和字段的 map，它们都会被正确分类，并且我可以在 Particle Cloud 级别选择要使用的数据库。在我的例子中，我能够无缝地将设备过渡到使用插件，而无需在我的数据库上移动数据。我还可以使用 Particle JSON 中的单个定义将其他 Particle 产品指向其他数据库。
我们完成了——几乎
我现在已经完成了我的插件，我可以非常轻松地将其用于几乎任何 Particle 项目。但我还*没有*完全完成，因为**您**还不能使用它！因此，我的待办事项清单上的最后一件事是完成此插件的单元测试，然后在 GitHub 上提交 Pull Request，以便将其包含在未来的版本中。如果有人想自己构建它，我会在过渡期间将其推送到 我的 GitHub。
