Data Hook

一个轻量级的数据收集门面库，类似于 log crate 的设计理念。

data_hook crate 提供了一个简单的数据收集 API，它抽象了实际的数据处理实现。库可以使用此 crate 提供的数据收集 API，而使用者可以选择最适合其用例的收集器实现。

如果没有选择收集器实现，门面会回退到"无操作"实现，忽略所有数据收集请求。在这种情况下，开销非常小——只是一个整数加载、比较和跳转。

特性

简单易用：只需一个 data_hook! 宏即可收集数据
零依赖：核心库没有外部依赖
高性能：未设置收集器时开销极小
可插拔：通过 Collect trait 支持自定义收集器
类型安全：编译时保证类型安全

基本用法

1. 在库中使用 data_hook

use data_hook::data_hook;

fn some_function() {
    data_hook!("user_action", "用户点击了按钮");
    data_hook!("performance", "请求耗时 {} ms", 150);
    
    let user_id = 12345;
    data_hook!("user_action", "用户 {} 登录", user_id);
}

2. 实现自定义收集器

use data_hook::{Collect, Record};

struct MyCollector;

impl Collect for MyCollector {
    fn collect(&self, record: &Record) {
        println!("[{}] {}", record.category, record.data);
    }
    
    fn flush(&self) {
        // 可选：刷新缓冲的数据
    }
}

3. 设置全局收集器

use data_hook::set_collector;

fn main() {
    static COLLECTOR: MyCollector = MyCollector;
    set_collector(&COLLECTOR);
    
    // 现在所有的 data_hook! 调用都会使用 MyCollector
}

示例

简单的打印收集器

运行简单示例：

cargo run --example simple

这个示例展示了如何创建一个简单的收集器，将数据打印到标准输出。

文件收集器

运行文件收集器示例：

cargo run --example file_collector

这个示例展示了如何实现一个文件收集器，将不同类别的数据写入不同的 JSON Lines 文件。

API 文档

`data_hook!` 宏

主要的数据收集宏。

data_hook!(category, format_string, args...)

category: 数据类别，用于标识数据类型
format_string: 格式化字符串，类似 println!
args...: 格式化参数

`Record` 结构体

pub struct Record {
    pub category: String,  // 数据类别
    pub data: String,      // 数据内容
}

`Collect` Trait

pub trait Collect: Send + Sync {
    fn collect(&self, record: &Record);
    fn flush(&self) {} // 可选实现
}

`set_collector` 函数

pub fn set_collector(collector: &'static dyn Collect)

设置全局数据收集器。应该在程序开始时调用一次。

许可证

本项目采用 MIT 或 Apache-2.0 双重许可证。

data_hook 0.1.0