如何实现一个新引擎

如何实现一个新引擎

1. Linkis新引擎功能代码实现

实现一个新的引擎其实就是实现一个新的EngineConnPlugin（ECP）引擎插件。具体步骤如下：

1.1 新建一个maven模块，并引入ECP的maven依赖

1. <dependency>
2. <groupId>org.apache.linkis</groupId>
3. <artifactId>linkis-engineconn-plugin-core</artifactId>
4. <version>${linkis.version}</version>
5. </dependency>
6. <!-- 以及一些其他所需依赖的maven配置 -->

1.2 实现ECP的主要接口

EngineConnPlugin： 启动EngineConn时，先找到对应的EngineConnPlugin类，以此为入口，获取其它核心接口的实现，是必须实现的主要接口。
EngineConnFactory： 实现如何启动一个引擎连接器，和如何启动一个引擎执行器的逻辑，是必须实现的接口。
实现createEngineConn方法：返回一个EngineConn对象，其中，getEngine返回一个封装了与底层引擎连接信息的对象，同时包含Engine类型信息。
对于只支持单一计算场景的引擎，继承SingleExecutorEngineConnFactory，实现createExecutor，返回对应的Executor。
对于支持多计算场景的引擎，需要继承MultiExecutorEngineConnFactory，并为每种计算类型实现一个ExecutorFactory。EngineConnPlugin会通过反射获取所有的ExecutorFactory，根据实际情况返回对应的Executor。
EngineConnResourceFactory： 用于限定启动一个引擎所需要的资源，引擎启动前，将以此为依据向 Linkis Manager 申请资源。非必须，默认可以使用GenericEngineResourceFactory。
EngineLaunchBuilder： 用于封装EngineConnManager可以解析成启动命令的必要信息。非必须，可以直接继承JavaProcessEngineConnLaunchBuilder。

1.3 实现引擎Executor执行器逻辑

Executor为执行器，作为真正的计算场景执行器，是实际的计算逻辑执行单元，也是对引擎各种具体能力的抽象，提供加锁、访问状态、获取日志等多种不同的服务。并根据实际的使用需要，Linkis默认提供以下的派生Executor基类，其类名和主要作用如下：

SensibleExecutor：
Executor存在多种状态，允许Executor切换状态
Executor切换状态后，允许做通知等操作
YarnExecutor： 指Yarn类型的引擎，能够获取得到applicationId和applicationURL和队列。
ResourceExecutor： 指引擎具备资源动态变化的能力，配合提供requestExpectedResource方法，用于每次希望更改资源时，先向RM申请新的资源；而resourceUpdate方法，用于每次引擎实际使用资源发生变化时，向RM汇报资源情况。
AccessibleExecutor： 是一个非常重要的Executor基类。如果用户的Executor继承了该基类，则表示该Engine是可以被访问的。这里需区分SensibleExecutor的state()和 AccessibleExecutor 的 getEngineStatus()方法：state()用于获取引擎状态，getEngineStatus()会获取引擎的状态、负载、并发等基础指标Metric数据。
同时，如果继承了 AccessibleExecutor，会触发Engine 进程实例化多个EngineReceiver方法。EngineReceiver用于处理Entrance、EM和LinkisMaster的RPC请求，使得该引擎变成了一个可被访问的引擎，用户如果有特殊的RPC需求，可以通过实现RPCService接口，进而实现与AccessibleExecutor通信。
ExecutableExecutor： 是一个常驻型的Executor基类，常驻型的Executor包含：生产中心的Streaming应用、提交给Schedulis后指定要以独立模式运行的脚步、业务用户的业务应用等。
StreamingExecutor： Streaming为流式应用，继承自ExecutableExecutor，需具备诊断、do checkpoint、采集作业信息、监控告警的能力。
ComputationExecutor： 是常用的交互式引擎Executor，处理交互式执行任务，并且具备状态查询、任务kill等交互式能力。
ConcurrentComputationExecutor： 用户并发引擎Executor，常用于JDBC类型引擎，执行脚本时，由管理员账户拉起引擎实例，所有用户共享引擎实例。

2. 以JDBC引擎为例详解新引擎的实现步骤

本章节以JDBC引擎举例，详解新引擎的实现过程，包括引擎代码的编译、安装、数据库配置，管理台引擎标签适配，以及Scripts中新引擎脚本类型扩展和工作流新引擎的任务节点扩展等。

2.1 并发引擎设置默认启动用户

JDBC引擎中的核心类JDBCEngineConnExecutor继承的抽象类是ConcurrentComputationExecutor，计算类引擎中的核心类XXXEngineConnExecutor继承的抽象类是ComputationExecutor。这导致两者最大的一个区别是：JDBC引擎实例由管理员用户启动，被所有用户共享，以提高机器资源利用率；而计算引擎类型的脚本在提交时，每个用户下会启动一个引擎实例，用户间引擎实例互相隔离。这个在此处暂不细说，因为无论是并发引擎还是计算引擎，下文提到的额外修改流程应是一致的。

相应的，如果你新增的引擎是并发引擎，那么你需要关注下这个类：AMConfiguration.scala，如果你新增的引擎是计算类引擎，则可忽略。

1. object AMConfiguration {
2. // 如果你的引擎是多用户并发引擎，那么这个配置项需要关注下
3. val MULTI_USER_ENGINE_TYPES = CommonVars("wds.linkis.multi.user.engine.types", "jdbc,ck,es,io_file,appconn")

5. private def getDefaultMultiEngineUser(): String = {
6. // 此处应该是为了设置并发引擎拉起时的启动用户，默认jvmUser即是引擎服务Java进程的启动用户
7. val jvmUser = Utils.getJvmUser
8. s"""{jdbc:"$jvmUser", presto: "$jvmUser" es: "$jvmUser", ck:"$jvmUser", appconn:"$jvmUser", io_file:"root"}"""
9. }
10. }

2.2 新引擎类型扩展

实现ComputationSingleExecutorEngineConnFactory接口的类JDBCEngineConnFactory中，下面两个方法需要实现：

1. override protected def getEngineConnType: EngineType = EngineType.JDBC

4. override protected def getRunType: RunType = RunType.JDBC

因此需要在EngineType和RunType中增加JDBC对应的变量。

1. // EngineType.scala中类似已存在引擎的变量定义，增加JDBC相关变量或代码
2. object EngineType extends Enumeration with Logging {
3. val JDBC = Value("jdbc")
4. }

7. def mapStringToEngineType(str: String): EngineType = str match {
8. case _ if JDBC.toString.equalsIgnoreCase(str) => JDBC
9. }

12. // RunType.scla中
13. object RunType extends Enumeration {
14. val JDBC = Value("jdbc")
15. }

2.3 JDBC引擎标签中的版本号设置

1. // 在LabelCommonConfig中增加JDBC的version配置
2. public class LabelCommonConfig {
3. public final static CommonVars<String> JDBC_ENGINE_VERSION = CommonVars.apply("wds.linkis.jdbc.engine.version", "4");
4. }

7. // 在EngineTypeLabelCreator的init方法中补充jdbc的匹配逻辑
8. // 如果这一步不做，代码提交到引擎上时，引擎标签信息中会缺少版本号
9. public class EngineTypeLabelCreator {
10. private static void init() {
11. defaultVersion.put(EngineType.JDBC().toString(), LabelCommonConfig.JDBC_ENGINE_VERSION.getValue());
12. }
13. }

2.4 允许脚本编辑器打开的脚本文件类型

在FileSource.scala中的fileType数组中增加jdbc引擎的脚本类型，如果不加，Scripts文件列表中不允许打开JDBC引擎的脚本类型

1. // FileSource.scala中
2. object FileSource {
3. private val fileType = Array("......", "jdbc")
4. }

2.5 配置JDBC脚本变量存储和解析

如果这个操作不做，JDBC的脚本中变量不能被正常存储和解析，脚本中直接使用${变量}时代码会执行失败！

1. // QLScriptCompaction.scala
2. class QLScriptCompaction private extends CommonScriptCompaction{
3. override def belongTo(suffix: String): Boolean = {
4. suffix match {
5. ...
6. case "jdbc" => true
7. case _ => false
8. }
9. }
10. }

13. // QLScriptParser.scala
14. class QLScriptParser private extends CommonScriptParser {
15. override def belongTo(suffix: String): Boolean = {
16. suffix match {
17. case "jdbc" => true
18. case _ => false
19. }
20. }
21. }

24. // CustomVariableUtils.scala中
25. object CustomVariableUtils extends Logging {
26. def replaceCustomVar(jobRequest: JobRequest, runType: String): (Boolean, String) = {
27. runType match {
28. ......
29. case "hql" | "sql" | "fql" | "jdbc" | "hive"| "psql" => codeType = SQL_TYPE
30. case _ => return (false, code)
31. }
32. }
33. }

2.6 Linkis管理员台界面引擎管理器中加入JDBC引擎文字提示或图标

web/src/dss/module/resourceSimple/engine.vue

1. methods: {
2. calssifyName(params) {
3. switch (params) {
4. case 'jdbc':
5. return 'JDBC';
6. ......
7. }
8. }
9. // 图标过滤
10. supportIcon(item) {
11. const supportTypes = [
12. ......
13. { rule: 'jdbc', logo: 'fi-jdbc' },
14. ];
15. }
16. }

最终呈现给用户的效果：

2.7 JDBC引擎的编译打包和安装部署

JDBC引擎模块编译的示例命令如下：

1. cd /linkis-project/linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins/jdbc

4. mvn clean install -DskipTests

编译完整项目时，新增引擎默认不会加到最终的tar.gz压缩包中，如果需要，请修改如下文件：

assembly-combined-package/assembly-combined/src/main/assembly/assembly.xml

1. <!--jdbc-->
2. <fileSets>
3. ......
4. <fileSet>
5. <directory>
6. ../../linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins/jdbc/target/out/
7. </directory>
8. <outputDirectory>lib/linkis-engineconn-plugins/</outputDirectory>
9. <includes>
10. <include>**/*</include>
11. </includes>
12. </fileSet>
13. </fileSets>

然后对在项目根目录运行编译命令：

1. mvn clean install -DskipTests

编译成功后在assembly-combined-package/target/apache-linkis-1.x.x-incubating-bin.tar.gz和linkis-engineconn-plugins/engineconn-plugins/jdbc/target/目录下找到out.zip。

上传out.zip文件到Linkis的部署节点，解压缩到Linkis安装目录/lib/linkis-engineconn-plugins/下面：

解压后别忘记删除out.zip，至此引擎编译和安装完成。

2.8 JDBC引擎数据库配置

在管理台选择添加引擎

如果您希望在管理台支持引擎参数配置，可以按照JDBC引擎SQL示例修改数据库。

此处以JDBC引擎为例，引擎安装完之后，要想运行新的引擎代码，还需对引擎进行数据库配置，以JDBC引擎为例，按照你自己实现的新引擎的情况，请按需修改。

SQL参考如下：

1. SET @JDBC_LABEL="jdbc-4";

4. SET @JDBC_ALL=CONCAT('*-*,',@JDBC_LABEL);
5. SET @JDBC_IDE=CONCAT('*-IDE,',@JDBC_LABEL);
6. SET @JDBC_NODE=CONCAT('*-nodeexecution,',@JDBC_LABEL);

9. -- JDBC
10. INSERT INTO `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.rm.instance', '范围：1-20，单位：个', 'jdbc引擎最大并发数', '2', 'NumInterval', '[1,20]', '0', '0', '1', '队列资源', 'jdbc');

13. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.driver', '取值范围：对应JDBC驱动名称', 'jdbc驱动名称','', 'None', '', '0', '0', '1', '数据源配置', 'jdbc');
14. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.connect.url', '例如:jdbc:hive2://127.0.0.1:10000', 'jdbc连接地址', 'jdbc:hive2://127.0.0.1:10000', 'None', '', '0', '0', '1', '数据源配置', 'jdbc');
15. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.version', '取值范围：jdbc3,jdbc4', 'jdbc版本','jdbc4', 'OFT', '[\"jdbc3\",\"jdbc4\"]', '0', '0', '1', '数据源配置', 'jdbc');
16. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.connect.max', '范围：1-20，单位：个', 'jdbc引擎最大连接数', '10', 'NumInterval', '[1,20]', '0', '0', '1', '数据源配置', 'jdbc');

19. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.auth.type', '取值范围：SIMPLE,USERNAME,KERBEROS', 'jdbc认证方式', 'USERNAME', 'OFT', '[\"SIMPLE\",\"USERNAME\",\"KERBEROS\"]', '0', '0', '1', '用户配置', 'jdbc');
20. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.username', 'username', '数据库连接用户名', '', 'None', '', '0', '0', '1', '用户配置', 'jdbc');
21. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.password', 'password', '数据库连接密码', '', 'None', '', '0', '0', '1', '用户配置', 'jdbc');
22. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.principal', '例如：hadoop/host@KDC.COM', '用户principal', '', 'None', '', '0', '0', '1', '用户配置', 'jdbc');
23. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.keytab.location', '例如：/data/keytab/hadoop.keytab', '用户keytab文件路径', '', 'None', '', '0', '0', '1', '用户配置', 'jdbc');
24. insert into `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.jdbc.proxy.user.property', '例如：hive.server2.proxy.user', '用户代理配置', '', 'None', '', '0', '0', '1', '用户配置', 'jdbc');

27. INSERT INTO `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.engineconn.java.driver.cores', '取值范围：1-8，单位：个', 'jdbc引擎初始化核心个数', '1', 'NumInterval', '[1,8]', '0', '0', '1', 'jdbc引擎设置', 'jdbc');
28. INSERT INTO `linkis_ps_configuration_config_key` (`key`, `description`, `name`, `default_value`, `validate_type`, `validate_range`, `is_hidden`, `is_advanced`, `level`, `treeName`, `engine_conn_type`) VALUES ('wds.linkis.engineconn.java.driver.memory', '取值范围：1-8，单位：G', 'jdbc引擎初始化内存大小', '1g', 'Regex', '^([1-8])(G|g)$', '0', '0', '1', 'jdbc引擎设置', 'jdbc');

31. insert into `linkis_cg_manager_label` (`label_key`, `label_value`, `label_feature`, `label_value_size`, `update_time`, `create_time`) VALUES ('combined_userCreator_engineType',@JDBC_ALL, 'OPTIONAL', 2, now(), now());

34. insert into `linkis_ps_configuration_key_engine_relation` (`config_key_id`, `engine_type_label_id`)
35. (select config.id as `config_key_id`, label.id AS `engine_type_label_id` FROM linkis_ps_configuration_config_key config INNER JOIN linkis_cg_manager_label label ON config.engine_conn_type = 'jdbc' and label_value = @JDBC_ALL);

38. insert into `linkis_cg_manager_label` (`label_key`, `label_value`, `label_feature`, `label_value_size`, `update_time`, `create_time`) VALUES ('combined_userCreator_engineType',@JDBC_IDE, 'OPTIONAL', 2, now(), now());
39. insert into `linkis_cg_manager_label` (`label_key`, `label_value`, `label_feature`, `label_value_size`, `update_time`, `create_time`) VALUES ('combined_userCreator_engineType',@JDBC_NODE, 'OPTIONAL', 2, now(), now());

46. select @label_id := id from linkis_cg_manager_label where `label_value` = @JDBC_IDE;
47. insert into linkis_ps_configuration_category (`label_id`, `level`) VALUES (@label_id, 2);

50. select @label_id := id from linkis_cg_manager_label where `label_value` = @JDBC_NODE;
51. insert into linkis_ps_configuration_category (`label_id`, `level`) VALUES (@label_id, 2);

56. -- jdbc default configuration
57. insert into `linkis_ps_configuration_config_value` (`config_key_id`, `config_value`, `config_label_id`)
58. (select `relation`.`config_key_id` AS `config_key_id`, '' AS `config_value`, `relation`.`engine_type_label_id` AS `config_label_id` FROM linkis_ps_configuration_key_engine_relation relation INNER JOIN linkis_cg_manager_label label ON relation.engine_type_label_id = label.id AND label.label_value = @JDBC_ALL);

如果想重置引擎的数据库配置数据，参考文件如下，请按需进行修改使用：

1. -- 清除jdbc引擎的初始化数据
2. SET @JDBC_LABEL="jdbc-4";

5. SET @JDBC_ALL=CONCAT('*-*,',@JDBC_LABEL);
6. SET @JDBC_IDE=CONCAT('*-IDE,',@JDBC_LABEL);
7. SET @JDBC_NODE=CONCAT('*-nodeexecution,',@JDBC_LABEL);

10. delete from `linkis_ps_configuration_config_value` where `config_label_id` in
11. (select `relation`.`engine_type_label_id` AS `config_label_id` FROM `linkis_ps_configuration_key_engine_relation` relation INNER JOIN `linkis_cg_manager_label` label ON relation.engine_type_label_id = label.id AND label.label_value = @JDBC_ALL);

16. delete from `linkis_ps_configuration_key_engine_relation`
17. where `engine_type_label_id` in
18. (select label.id FROM `linkis_ps_configuration_config_key` config
19. INNER JOIN `linkis_cg_manager_label` label
20. ON config.engine_conn_type = 'jdbc' and label_value = @JDBC_ALL);

25. delete from `linkis_ps_configuration_category`
26. where `label_id` in (select id from `linkis_cg_manager_label` where `label_value` in(@JDBC_IDE, @JDBC_NODE));

31. delete from `linkis_ps_configuration_config_key` where `engine_conn_type` = 'jdbc';

34. delete from `linkis_cg_manager_label` where `label_value` in (@JDBC_ALL, @JDBC_IDE, @JDBC_NODE);

最终的效果：

这样配置完之后，linkis-cli以及Scripts提交引擎脚本时，才能正确匹配到引擎的标签信息和数据源的连接信息，然后才能拉起你新加的引擎。

2.9 DSS Scripts中新增JDBC脚本类型以及图标等信息

如果你使用到了DSS的Scripts功能，还需要对dss项目中web的前端文件进行一些小小的改动，改动的目的是为了在Scripts中支持新建、打开、执行JDBC引擎脚本类型，以及实现引擎对应的图标、字体等。

2.9.1 scriptis.js

web/src/common/config/scriptis.js

1. {
2. rule: /\.jdbc$/i,
3. lang: 'hql',
4. executable: true,
5. application: 'jdbc',
6. runType: 'jdbc',
7. ext: '.jdbc',
8. scriptType: 'jdbc',
9. abbr: 'jdbc',
10. logo: 'fi-jdbc',
11. color: '#444444',
12. isCanBeNew: true,
13. label: 'JDBC',
14. isCanBeOpen: true
15. },

2.9.2 脚本复制支持

web/src/apps/scriptis/module/workSidebar/workSidebar.vue

1. copyName() {
2. let typeArr = ['......', 'jdbc']
3. }

2.9.3 logo与字体配色

web/src/apps/scriptis/module/workbench/title.vue

1. data() {
2. return {
3. isHover: false,
4. iconColor: {
5. 'fi-jdbc': '#444444',
6. },
7. };
8. },

web/src/apps/scriptis/module/workbench/modal.js

1. let logoList = [
2. { rule: /\.jdbc$/i, logo: 'fi-jdbc' },
3. ];

web/src/components/tree/support.js

1. export const supportTypes = [
2. // 这里大概没用到
3. { rule: /\.jdbc$/i, logo: 'fi-jdbc' },
4. ]

引擎图标展示

web/src/dss/module/resourceSimple/engine.vue

1. methods: {
2. calssifyName(params) {
3. switch (params) {
4. case 'jdbc':
5. return 'JDBC';
6. ......
7. }
8. }
9. // 图标过滤
10. supportIcon(item) {
11. const supportTypes = [
12. ......
13. { rule: 'jdbc', logo: 'fi-jdbc' },
14. ];
15. }
16. }

web/src/dss/assets/projectIconFont/iconfont.css

1. .fi-jdbc:before {
2. content: "\e75e";
3. }

此处控制的应该是：

找一个引擎图标的svg文件

web/src/components/svgIcon/svg/fi-jdbc.svg

如果新引擎后续需要贡献社区，那么新引擎对应的svg图标、字体等需要确认其所属的开源协议，或获取其版权许可。

2.10 DSS的工作流适配

最终达成的效果：

在dss_workflow_node表中保存新加JDBC引擎的定义数据，参考SQL：

1. # 引擎任务节点基本信息定义
2. insert into `dss_workflow_node` (`id`, `name`, `appconn_name`, `node_type`, `jump_url`, `support_jump`, `submit_to_scheduler`, `enable_copy`, `should_creation_before_node`, `icon`) values('18','jdbc','-1','linkis.jdbc.jdbc',NULL,'1','1','1','0','svg文件');

5. # svg文件对应新引擎任务节点图标

8. # 引擎任务节点分类划分
9. insert  into `dss_workflow_node_to_group`(`node_id`,`group_id`) values (18, 2);

12. # 引擎任务节点的基本信息（参数属性）绑定
13. INSERT  INTO `dss_workflow_node_to_ui`(`workflow_node_id`,`ui_id`) VALUES (18,45);

16. # 在dss_workflow_node_ui表中定义了引擎任务节点相关的基本信息，然后以表单的形式在上图右侧中展示，你可以为新引擎扩充其他基础信息，然后自动被右侧表单渲染。

web/src/apps/workflows/service/nodeType.js

1. import jdbc from '../module/process/images/newIcon/jdbc.svg';

4. const NODETYPE = {
5. ......
6. JDBC: 'linkis.jdbc.jdbc',
7. }

10. const ext = {
11. ......
12. [NODETYPE.JDBC]: 'jdbc',
13. }

16. const NODEICON = {
17. [NODETYPE.JDBC]: {
18. icon: jdbc,
19. class: {'jdbc': true}
20. },
21. }

在web/src/apps/workflows/module/process/images/newIcon/目录下增加新引擎的图标

web/src/apps/workflows/module/process/images/newIcon/jdbc

同样贡献社区时，请考虑svg文件的lincese或版权。

3. 本章小结

上述内容记录了新引擎的实现流程，以及额外需要做的一些引擎配置。目前，一个新引擎的扩展流程还是比较繁琐的，希望能在后续版本中，优化新引擎的扩展、以及安装等过程。