插件必须可并发、可复用、可观察，因此禁止使用包级变量和init函数：因多goroutine并发写入会导致数据竞争与panic；配置须作为参数传入或封装进struct实例，只读共享配置应通过sync.Once+指针缓存实现。
直接说结论：用 func 封装、用 struct 管状态、用 io.Reader/io.Writer 做统一输入输出接口，别碰全局变量和 init 函数——插件必须可并发、可复用、可观察。
为什么不能用包级变量存转换规则
大数据平台里一个 job 可能同时跑几十个清洗任务，每个任务的字段映射、过滤条件、时间格式都不同。如果把规则存在包变量里（比如 var Config ConfigType），goroutine 之间会互相覆盖、竞争写入，轻则数据错乱，重则 panic。
- 所有配置必须作为参数传入函数，或封装进结构体实例
- 避免使用
init()预加载规则——它在 import 时就执行，无法按需初始化 - 如果真要共享只读配置（如公共字典），用
sync.Once+ 指针缓存，而不是包变量
怎么设计插件入口函数才支持 pipeline 链式调用
清洗插件不是独立运行的程序，而是 pipeline 的一个 stage，必须符合 Go channel pipeline 的契约：接收 in chan T、返回 out chan U、显式关闭 out、不自己开 goroutine。
- 入口函数签名应为
func(in ，其中 <code>*Record是统一中间数据结构（比如含Raw []byte,Meta map[string]interface{}） - 内部用
for range in拉取数据，处理完立刻out ；任何提前退出路径（包括 <code>panic）都必须defer close(out) - 不要在函数里调用
go func() {...}()——并发由 pipeline 调用方统一控制，否则背压失控、goroutine 泄漏 - 示例中常见错误：
select { case out 不加 <code>default会导致阻塞卡死；正确做法是用sendNonBlocking封装或直接out （依赖上游控制速率）
JSON 字段动态映射和类型兼容怎么封装成可复用组件
真实 API 返回的 JSON 经常字段名不一致、类型飘移（"status": 1 和 "status": "1" 并存），硬编码结构体扛不住，得封装一层解析逻辑。
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- 定义通用清洗结构体：
type JSONCleaner struct { FieldMap map[string]string // "user_name" → "UserName" TypeCoercion map[string]func(interface{}) interface{} } - 对字段名不匹配：用
json.Unmarshal先到map[string]interface{}，再按FieldMap重键；别依赖json:"user_name"tag——tag 是静态的，插件得适配运行时 schema - 对类型飘移：在
TypeCoercion里注册函数，比如"id": func(v interface{}) interface{} { return mustInt(v) }，其中mustInt能处理float64、string、int三种输入 - 动态 key（如时间戳作 key）必须用
map[string]json.RawMessage接收，避免 float64 解析整数丢精度；后续再按需json.Unmarshal到具体结构体
性能关键点：内存复用与 buffer 控制
大数据量下，频繁 alloc/free 是吞吐瓶颈。清洗插件里最耗内存的是字符串切片、JSON 解析、正则匹配。
- 用
strings.Builder替代+拼接，尤其在字段重命名、拼接日志时 - JSON 解析不用
json.Unmarshal多次——先用json.RawMessage缓存原始字节，需要时再解析；同一 record 多次取字段，复用已解析的map[string]interface{} - 正则对象（
*regexp.Regexp）必须预编译并复用，别在循环里调regexp.Compile；可存在结构体字段里，随插件实例初始化 - 如果清洗逻辑涉及大量小对象（如每行生成
*Record），考虑用sync.Pool缓存，但注意 Pool 里的对象可能被 GC 回收，不能存跨 goroutine 的引用
最易被忽略的是错误隔离：一个 record 解析失败，不能让整个 channel 关闭或 panic，得用 errChan 单独上报，让 pipeline 上游决定是跳过、重试还是终止。清洗插件的健壮性不在“全成功”，而在“失败不传染”。
