add handlers and pipeline

can_sniffer/src/handlers/__init__.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+"""
+Модуль обработчиков CAN сообщений.
+
+Предоставляет плагинную архитектуру для обработки CAN фреймов.
+"""
+
+from .base import BaseHandler
+from .storage_handler import StorageHandler
+from .influxdb_handler import InfluxDBHandler
+
+__all__ = [
+    'BaseHandler',
+    'StorageHandler',
+    'InfluxDBHandler',
+]
+

can_sniffer/src/handlers/base.py

@@ -0,0 +1,113 @@
+"""
+Базовый класс для обработчиков CAN сообщений.
+
+Предоставляет интерфейс для плагинной архитектуры обработки CAN фреймов.
+"""
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from can_frame import CANFrame
+from logger import get_logger
+
+
+class BaseHandler(ABC):
+    """
+    Базовый класс для всех обработчиков CAN сообщений.
+    
+    Каждый обработчик реализует pipeline для обработки CAN фреймов.
+    Обработчики могут быть отключены, включены и конфигурированы независимо.
+    """
+    
+    def __init__(self, name: str, enabled: bool = True):
+        """
+        Инициализация обработчика.
+        
+        Args:
+            name: Имя обработчика (для логирования и идентификации)
+            enabled: Включен ли обработчик (по умолчанию True)
+        """
+        self.name = name
+        self.enabled = enabled
+        self.logger = get_logger(f"{__name__}.{name}")
+        self._initialized = False
+    
+    @abstractmethod
+    def initialize(self) -> bool:
+        """
+        Инициализация обработчика.
+        
+        Вызывается один раз при создании обработчика.
+        Здесь должна быть логика подключения к внешним сервисам и т.д.
+        
+        Returns:
+            True если инициализация успешна, False иначе
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def handle(self, frame: CANFrame) -> bool:
+        """
+        Обработка одного CAN фрейма.
+        
+        Args:
+            frame: CANFrame для обработки
+        
+        Returns:
+            True если обработка успешна, False иначе
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def handle_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
+        """
+        Обработка батча CAN фреймов.
+        
+        Может быть более эффективной, чем обработка по одному.
+        Если обработчик не поддерживает батчинг, может просто вызывать handle() для каждого.
+        
+        Args:
+            frames: Список CANFrame для обработки
+        
+        Returns:
+            Количество успешно обработанных фреймов
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def flush(self) -> None:
+        """
+        Принудительная отправка накопленных данных.
+        
+        Вызывается периодически или при завершении работы.
+        Обработчики могут накапливать данные для батчевой отправки.
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def shutdown(self) -> None:
+        """
+        Корректное завершение работы обработчика.
+        
+        Вызывается при остановке приложения.
+        Здесь должна быть логика закрытия соединений, сохранения данных и т.д.
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Получение статистики обработчика.
+        
+        Returns:
+            Словарь со статистикой (обработано, ошибок, очередь и т.д.)
+        """
+        pass
+    
+    def is_enabled(self) -> bool:
+        """Проверка, включен ли обработчик."""
+        return self.enabled
+    
+    def is_initialized(self) -> bool:
+        """Проверка, инициализирован ли обработчик."""
+        return self._initialized
+

can_sniffer/src/handlers/example_handler.py

@@ -0,0 +1,144 @@
+"""
+Пример обработчика для демонстрации плагинной архитектуры.
+
+Этот файл показывает, как легко добавить новый обработчик (например, Kafka, MQTT, WebSocket).
+"""
+
+from typing import List, Dict, Any
+from can_frame import CANFrame
+from .base import BaseHandler
+
+
+class ExampleHandler(BaseHandler):
+    """
+    Пример обработчика для демонстрации.
+    
+    Этот обработчик можно использовать как шаблон для создания новых:
+    - KafkaHandler
+    - MQTTHandler
+    - WebSocketHandler
+    - FileHandler
+    и т.д.
+    """
+    
+    def __init__(self, enabled: bool = True):
+        """Инициализация примера обработчика."""
+        super().__init__(name="example", enabled=enabled)
+        self.processed_count = 0
+        self.failed_count = 0
+    
+    def initialize(self) -> bool:
+        """Инициализация обработчика."""
+        if not self.enabled:
+            return False
+        
+        try:
+            # Здесь должна быть логика подключения к внешнему сервису
+            # Например: self.kafka_producer = KafkaProducer(...)
+            # Или: self.mqtt_client = mqtt.Client(...)
+            self._initialized = True
+            self.logger.info("Example handler initialized")
+            return True
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Failed to initialize example handler: {e}", exc_info=True)
+            return False
+    
+    def handle(self, frame: CANFrame) -> bool:
+        """Обработка одного CAN фрейма."""
+        if not self.enabled or not self._initialized:
+            return False
+        
+        try:
+            # Здесь должна быть логика отправки одного фрейма
+            # Например: self.kafka_producer.send('can-topic', frame.to_dict())
+            # Или: self.mqtt_client.publish('can/data', frame.to_dict())
+            
+            self.processed_count += 1
+            return True
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(
+                f"Failed to handle frame: {e}",
+                exc_info=True,
+                extra={"can_id": frame.can_id_hex}
+            )
+            self.failed_count += 1
+            return False
+    
+    def handle_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
+        """Обработка батча CAN фреймов."""
+        if not self.enabled or not self._initialized or not frames:
+            return 0
+        
+        try:
+            # Здесь должна быть логика пакетной отправки
+            # Например: self.kafka_producer.send_batch([...])
+            # Или: self.mqtt_client.publish_batch([...])
+            
+            processed = 0
+            for frame in frames:
+                if self.handle(frame):
+                    processed += 1
+            
+            return processed
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(
+                f"Failed to handle batch: {e}",
+                exc_info=True,
+                extra={"batch_size": len(frames)}
+            )
+            self.failed_count += len(frames)
+            return 0
+    
+    def flush(self) -> None:
+        """Принудительная отправка накопленных данных."""
+        if not self.enabled or not self._initialized:
+            return
+        
+        try:
+            # Здесь должна быть логика принудительной отправки
+            # Например: self.kafka_producer.flush()
+            # Или: self.mqtt_client.flush()
+            pass
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Failed to flush: {e}", exc_info=True)
+    
+    def shutdown(self) -> None:
+        """Корректное завершение работы обработчика."""
+        if self._initialized:
+            try:
+                # Здесь должна быть логика закрытия соединений
+                # Например: self.kafka_producer.close()
+                # Или: self.mqtt_client.disconnect()
+                self.logger.info("Example handler closed")
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"Error closing example handler: {e}", exc_info=True)
+        self._initialized = False
+    
+    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
+        """Получение статистики обработчика."""
+        return {
+            "handler": self.name,
+            "enabled": self.enabled,
+            "initialized": self._initialized,
+            "processed_count": self.processed_count,
+            "failed_count": self.failed_count
+        }
+
+
+# Пример использования:
+#
+# from handlers import BaseHandler, StorageHandler, InfluxDBHandler
+# from handlers.example_handler import ExampleHandler
+# from socket_can.message_processor import MessageProcessor
+#
+# # Создаем кастомный pipeline
+# handlers = [
+#     StorageHandler(enabled=True),
+#     InfluxDBHandler(enabled=True),
+#     ExampleHandler(enabled=True),  # Новый обработчик!
+# ]
+#
+# # Используем в MessageProcessor
+# processor = MessageProcessor(handlers=handlers)
+# processor.start()
+

can_sniffer/src/handlers/influxdb_handler.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+"""
+Обработчик для отправки CAN сообщений в InfluxDB.
+"""
+
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from can_frame import CANFrame
+from .base import BaseHandler
+from influxdb_handler import get_influxdb_client
+from config import config
+
+
+class InfluxDBHandler(BaseHandler):
+    """Обработчик для отправки в InfluxDB."""
+    
+    def __init__(self, enabled: Optional[bool] = None):
+        """
+        Инициализация обработчика InfluxDB.
+        
+        Args:
+            enabled: Включен ли обработчик. Если None, берется из config.influxdb.enabled
+        """
+        super().__init__(
+            name="influxdb",
+            enabled=enabled if enabled is not None else config.influxdb.enabled
+        )
+        self.influxdb_client = None
+    
+    def initialize(self) -> bool:
+        """Инициализация InfluxDB клиента."""
+        if not self.enabled:
+            return False
+        
+        try:
+            self.influxdb_client = get_influxdb_client()
+            self._initialized = True
+            self.logger.info("InfluxDB handler initialized")
+            return True
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Failed to initialize InfluxDB: {e}", exc_info=True)
+            self.influxdb_client = None
+            return False
+    
+    def handle(self, frame: CANFrame) -> bool:
+        """Обработка одного CAN фрейма."""
+        if not self.enabled or not self._initialized or not self.influxdb_client:
+            return False
+        
+        try:
+            return self.influxdb_client.write_message(
+                interface=frame.bus,
+                can_id=frame.can_id,
+                dlc=frame.dlc,
+                data=frame.data,
+                timestamp=frame.timestamp
+            )
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(
+                f"Failed to send frame to InfluxDB: {e}",
+                exc_info=True,
+                extra={"can_id": frame.can_id_hex}
+            )
+            return False
+    
+    def handle_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
+        """Обработка батча CAN фреймов."""
+        if not self.enabled or not self._initialized or not self.influxdb_client or not frames:
+            return 0
+        
+        try:
+            # Конвертируем CANFrame в формат для InfluxDB
+            influx_messages = []
+            for frame in frames:
+                influx_messages.append({
+                    "interface": frame.bus,
+                    "can_id": frame.can_id,
+                    "dlc": frame.dlc,
+                    "data": frame.data,
+                    "timestamp": frame.timestamp  # float timestamp в секундах
+                })
+            
+            if influx_messages:
+                return self.influxdb_client.write_messages_batch(influx_messages)
+            return 0
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(
+                f"Failed to send frames batch to InfluxDB: {e}",
+                exc_info=True,
+                extra={"batch_size": len(frames)}
+            )
+            return 0
+    
+    def flush(self) -> None:
+        """Принудительная отправка накопленных данных."""
+        # InfluxDB forwarder сам управляет flush через свой цикл
+        # Но можно вызвать явный flush если нужно
+        pass
+    
+    def shutdown(self) -> None:
+        """Корректное завершение работы обработчика."""
+        if self.influxdb_client:
+            try:
+                self.influxdb_client.close()
+                self.logger.info("InfluxDB handler closed")
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"Error closing InfluxDB: {e}", exc_info=True)
+        self._initialized = False
+    
+    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
+        """Получение статистики обработчика."""
+        if self.influxdb_client:
+            try:
+                stats = self.influxdb_client.get_stats()
+                stats["handler"] = self.name
+                stats["enabled"] = self.enabled
+                stats["initialized"] = self._initialized
+                return stats
+            except Exception:
+                pass
+        return {
+            "handler": self.name,
+            "enabled": self.enabled,
+            "initialized": self._initialized
+        }
+    
+    def start(self) -> None:
+        """Запуск InfluxDB forwarder (если используется)."""
+        if self.influxdb_client:
+            try:
+                self.influxdb_client.start()
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"Failed to start InfluxDB forwarder: {e}", exc_info=True)
+

can_sniffer/src/handlers/storage_handler.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+"""
+Обработчик для сохранения CAN сообщений в SQLite.
+"""
+
+from typing import List, Dict, Any
+from can_frame import CANFrame
+from .base import BaseHandler
+from storage import get_storage
+
+
+class StorageHandler(BaseHandler):
+    """Обработчик для сохранения в SQLite."""
+    
+    def __init__(self, enabled: bool = True):
+        """Инициализация обработчика storage."""
+        super().__init__(name="storage", enabled=enabled)
+        self.storage = None
+    
+    def initialize(self) -> bool:
+        """Инициализация storage."""
+        if not self.enabled:
+            return False
+        
+        try:
+            self.storage = get_storage()
+            self._initialized = True
+            self.logger.info("Storage handler initialized")
+            return True
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Failed to initialize storage: {e}", exc_info=True)
+            self.storage = None
+            return False
+    
+    def handle(self, frame: CANFrame) -> bool:
+        """Обработка одного CAN фрейма."""
+        if not self.enabled or not self._initialized or not self.storage:
+            return False
+        
+        try:
+            message_id = self.storage.save_message(
+                interface=frame.bus,
+                can_id=frame.can_id,
+                dlc=frame.dlc,
+                data=frame.data,
+                timestamp=frame.timestamp
+            )
+            return message_id is not None
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(
+                f"Failed to save frame: {e}",
+                exc_info=True,
+                extra={"can_id": frame.can_id_hex}
+            )
+            return False
+    
+    def handle_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
+        """Обработка батча CAN фреймов."""
+        if not self.enabled or not self._initialized or not self.storage or not frames:
+            return 0
+        
+        try:
+            # Конвертируем CANFrame в формат для storage
+            messages = []
+            for frame in frames:
+                messages.append((
+                    frame.timestamp,  # float timestamp в секундах
+                    frame.bus,
+                    frame.can_id,
+                    frame.dlc,
+                    frame.data
+                ))
+            
+            saved_count = self.storage.save_messages_batch(messages)
+            if saved_count != len(frames):
+                self.logger.warning(
+                    f"Not all frames saved: {saved_count}/{len(frames)}",
+                    extra={"batch_size": len(frames)}
+                )
+            return saved_count
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(
+                f"Failed to save frames batch: {e}",
+                exc_info=True,
+                extra={"batch_size": len(frames)}
+            )
+            return 0
+    
+    def flush(self) -> None:
+        """Принудительная отправка накопленных данных."""
+        # SQLite не требует явного flush, данные сохраняются сразу
+        pass
+    
+    def shutdown(self) -> None:
+        """Корректное завершение работы обработчика."""
+        if self.storage:
+            try:
+                self.storage.close()
+                self.logger.info("Storage handler closed")
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"Error closing storage: {e}", exc_info=True)
+        self._initialized = False
+    
+    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
+        """Получение статистики обработчика."""
+        if self.storage:
+            try:
+                stats = self.storage.get_stats()
+                stats["handler"] = self.name
+                stats["enabled"] = self.enabled
+                stats["initialized"] = self._initialized
+                return stats
+            except Exception:
+                pass
+        return {
+            "handler": self.name,
+            "enabled": self.enabled,
+            "initialized": self._initialized
+        }
+

can_sniffer/src/socket_can/message_processor.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 Модуль для обработки CAN сообщений.
 
-Обрабатывает входящие CAN сообщения и сохраняет их в SQLite и InfluxDB.
+Обрабатывает входящие CAN сообщения через pipeline обработчиков.
 Использует очередь для асинхронной обработки, чтобы не блокировать чтение CAN сообщений.
 """
 
@@ -9,167 +9,29 @@ import threading
 import time
 from queue import Queue, Empty
 from typing import Optional, Dict, Any, List
-from abc import ABC, abstractmethod
 
 from logger import get_logger
 from config import config
-from storage import get_storage
-from influxdb_handler import get_influxdb_client
 from can_frame import CANFrame
+from handlers import BaseHandler, StorageHandler, InfluxDBHandler
 
 logger = get_logger(__name__)
 
 
-class MessageHandler(ABC):
-    """Базовый класс для обработчиков сообщений."""
-    
-    @abstractmethod
-    def process_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
-        """
-        Обработка батча CAN фреймов.
-        
-        Args:
-            frames: Список CANFrame объектов
-        
-        Returns:
-            Количество успешно обработанных сообщений
-        """
-        pass
-    
-    @abstractmethod
-    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Получение статистики обработчика."""
-        pass
-
-
-class StorageHandler(MessageHandler):
-    """Обработчик для сохранения в SQLite."""
-    
-    def __init__(self):
-        """Инициализация обработчика storage."""
-        self.logger = logger.getChild("storage_handler")
-        self.storage = None
-        self._init_storage()
-    
-    def _init_storage(self) -> None:
-        """Инициализация storage."""
-        try:
-            self.storage = get_storage()
-            self.logger.info("Storage handler initialized")
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"Failed to initialize storage: {e}", exc_info=True)
-            self.storage = None
-    
-    def process_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
-        """Обработка батча сообщений для сохранения в SQLite."""
-        if not self.storage or not frames:
-            return 0
-        
-        try:
-            # Конвертируем CANFrame в формат для storage
-            messages = []
-            for frame in frames:
-                messages.append((
-                    frame.timestamp,  # float timestamp в секундах
-                    frame.bus,
-                    frame.can_id,
-                    frame.dlc,
-                    frame.data
-                ))
-            
-            saved_count = self.storage.save_messages_batch(messages)
-            if saved_count != len(frames):
-                self.logger.warning(
-                    f"Not all messages saved: {saved_count}/{len(frames)}",
-                    extra={"batch_size": len(frames)}
-                )
-            return saved_count
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(
-                f"Failed to save messages batch: {e}",
-                exc_info=True,
-                extra={"batch_size": len(frames)}
-            )
-            return 0
-    
-    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Получение статистики storage."""
-        if self.storage:
-            try:
-                return self.storage.get_stats()
-            except Exception:
-                pass
-        return {"initialized": False}
-
-
-class InfluxDBHandler(MessageHandler):
-    """Обработчик для отправки в InfluxDB."""
-    
-    def __init__(self):
-        """Инициализация обработчика InfluxDB."""
-        self.logger = logger.getChild("influxdb_handler")
-        self.influxdb_client = None
-        self._init_influxdb()
-    
-    def _init_influxdb(self) -> None:
-        """Инициализация InfluxDB клиента."""
-        if not config.influxdb.enabled:
-            self.logger.info("InfluxDB is disabled in configuration")
-            return
-        
-        try:
-            self.influxdb_client = get_influxdb_client()
-            self.logger.info("InfluxDB handler initialized")
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(f"Failed to initialize InfluxDB: {e}", exc_info=True)
-            self.influxdb_client = None
-    
-    def process_batch(self, frames: List[CANFrame]) -> int:
-        """Обработка батча сообщений для отправки в InfluxDB."""
-        if not self.influxdb_client or not frames:
-            return 0
-        
-        try:
-            # Конвертируем CANFrame в формат для InfluxDB
-            influx_messages = []
-            for frame in frames:
-                influx_messages.append({
-                    "interface": frame.bus,
-                    "can_id": frame.can_id,
-                    "dlc": frame.dlc,
-                    "data": frame.data,
-                    "timestamp": frame.timestamp  # float timestamp в секундах
-                })
-            
-            if influx_messages:
-                return self.influxdb_client.write_messages_batch(influx_messages)
-            return 0
-        except Exception as e:
-            self.logger.error(
-                f"Failed to send messages batch to InfluxDB: {e}",
-                exc_info=True,
-                extra={"batch_size": len(frames)}
-            )
-            return 0
-    
-    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
-        """Получение статистики InfluxDB."""
-        if self.influxdb_client:
-            try:
-                return self.influxdb_client.get_stats()
-            except Exception:
-                pass
-        return {"enabled": False, "initialized": False}
-
-
 class MessageProcessor:
-    """Класс для обработки и сохранения CAN сообщений с асинхронной обработкой."""
+    """
+    Класс для обработки и сохранения CAN сообщений с асинхронной обработкой.
     
-    def __init__(self, queue_size: int = 10000):
+    Использует плагинную архитектуру обработчиков (pipeline).
+    Каждый обработчик реализует интерфейс BaseHandler.
+    """
+    
+    def __init__(self, handlers: Optional[List[BaseHandler]] = None, queue_size: int = 10000):
         """
         Инициализация процессора сообщений.
         
         Args:
+            handlers: Список обработчиков для pipeline. Если None, создаются по умолчанию.
             queue_size: Максимальный размер очереди сообщений
         """
         self.logger = logger
@@ -186,20 +48,59 @@ class MessageProcessor:
         self.queue_full_warnings = 0
         
         # Инициализируем обработчики
-        self.handlers: List[MessageHandler] = []
+        if handlers is None:
-        self._init_handlers()
+            handlers = self._create_default_handlers()
         
-    def _init_handlers(self) -> None:
+        self.handlers: List[BaseHandler] = []
-        """Инициализация обработчиков сообщений."""
+        self._init_handlers(handlers)
-        # Добавляем обработчики в порядке приоритета
-        self.handlers.append(StorageHandler())
     
-        if config.influxdb.enabled:
+    def _create_default_handlers(self) -> List[BaseHandler]:
-            self.handlers.append(InfluxDBHandler())
+        """
+        Создание обработчиков по умолчанию из конфигурации.
+        
+        Returns:
+            Список обработчиков
+        """
+        handlers = []
+        
+        # Storage handler всегда включен
+        handlers.append(StorageHandler(enabled=True))
+        
+        # InfluxDB handler зависит от конфигурации
+        handlers.append(InfluxDBHandler(enabled=None))  # None = из config
+        
+        return handlers
+    
+    def _init_handlers(self, handlers: List[BaseHandler]) -> None:
+        """
+        Инициализация обработчиков.
+        
+        Args:
+            handlers: Список обработчиков для инициализации
+        """
+        for handler in handlers:
+            if handler.is_enabled():
+                try:
+                    if handler.initialize():
+                        self.handlers.append(handler)
+                        self.logger.info(
+                            f"Handler '{handler.name}' initialized successfully"
+                        )
+                    else:
+                        self.logger.warning(
+                            f"Handler '{handler.name}' initialization failed"
+                        )
+                except Exception as e:
+                    self.logger.error(
+                        f"Error initializing handler '{handler.name}': {e}",
+                        exc_info=True
+                    )
+            else:
+                self.logger.debug(f"Handler '{handler.name}' is disabled")
         
         self.logger.info(
-            f"Initialized {len(self.handlers)} message handlers",
+            f"Initialized {len(self.handlers)}/{len(handlers)} handlers",
-            extra={"handlers": [type(h).__name__ for h in self.handlers]}
+            extra={"handlers": [h.name for h in self.handlers]}
         )
     
     def enqueue(self, frame: CANFrame) -> bool:
@@ -255,6 +156,8 @@ class MessageProcessor:
         batch_size = config.general.batch_size
         batch_interval = config.general.batch_interval
         last_batch_time = time.time()
+        last_flush_time = time.time()
+        flush_interval = 5.0  # Периодический flush обработчиков
         
         while self.running or not self.message_queue.empty():
             try:
@@ -282,6 +185,11 @@ class MessageProcessor:
                     batch = []
                     last_batch_time = current_time
                 
+                # Периодический flush обработчиков
+                if (current_time - last_flush_time) >= flush_interval:
+                    self._flush_handlers()
+                    last_flush_time = current_time
+                
             except Exception as e:
                 self.logger.error(
                     f"Error in processing loop: {e}",
@@ -292,6 +200,9 @@ class MessageProcessor:
         if batch:
             self._process_batch(batch)
         
+        # Финальный flush всех обработчиков
+        self._flush_handlers()
+        
         self.logger.info(
             "Message processing loop stopped",
             extra={
@@ -302,7 +213,7 @@ class MessageProcessor:
     
     def _process_batch(self, batch: List[CANFrame]) -> None:
         """
-        Обработка батча CAN фреймов.
+        Обработка батча CAN фреймов через pipeline обработчиков.
         
         Args:
             batch: Список CANFrame объектов
@@ -312,7 +223,6 @@ class MessageProcessor:
         
         try:
             # Логируем батч на уровне DEBUG (если уровень DEBUG включен)
-            # Это позволяет контролировать вывод через уровни логирования
             if batch:
                 first_frame = batch[0]
                 self.logger.debug(
@@ -329,13 +239,16 @@ class MessageProcessor:
                     }
                 )
             
-            # Обрабатываем батч через все обработчики
+            # Обрабатываем батч через все обработчики (pipeline)
             for handler in self.handlers:
+                if not handler.is_enabled() or not handler.is_initialized():
+                    continue
+                
                 try:
-                    handler.process_batch(batch)
+                    handler.handle_batch(batch)
                 except Exception as e:
                     self.logger.error(
-                        f"Error in handler {type(handler).__name__}: {e}",
+                        f"Error in handler '{handler.name}': {e}",
                         exc_info=True,
                         extra={"batch_size": len(batch)}
                     )
@@ -350,6 +263,18 @@ class MessageProcessor:
                 extra={"batch_size": len(batch)}
             )
     
+    def _flush_handlers(self) -> None:
+        """Принудительный flush всех обработчиков."""
+        for handler in self.handlers:
+            if handler.is_enabled() and handler.is_initialized():
+                try:
+                    handler.flush()
+                except Exception as e:
+                    self.logger.error(
+                        f"Error flushing handler '{handler.name}': {e}",
+                        exc_info=True
+                    )
+    
     def start(self) -> None:
         """Запуск обработки сообщений в отдельном потоке."""
         if self.running:
@@ -358,10 +283,16 @@ class MessageProcessor:
         
         self.running = True
         
-        # Запускаем InfluxDB forwarder, если он есть
+        # Запускаем специальные обработчики (например, InfluxDB forwarder)
         for handler in self.handlers:
-            if isinstance(handler, InfluxDBHandler) and handler.influxdb_client:
+            if isinstance(handler, InfluxDBHandler) and handler.is_initialized():
-                handler.influxdb_client.start()
+                try:
+                    handler.start()
+                except Exception as e:
+                    self.logger.error(
+                        f"Failed to start handler '{handler.name}': {e}",
+                        exc_info=True
+                    )
         
         # Запускаем поток обработки сообщений
         self.processing_thread = threading.Thread(
@@ -383,16 +314,13 @@ class MessageProcessor:
             if self.processing_thread.is_alive():
                 self.logger.warning("Processing thread did not stop gracefully")
         
-        # Закрываем обработчики
+        # Закрываем все обработчики
         for handler in self.handlers:
             try:
-                if isinstance(handler, StorageHandler) and handler.storage:
+                handler.shutdown()
-                    handler.storage.close()
-                elif isinstance(handler, InfluxDBHandler) and handler.influxdb_client:
-                    handler.influxdb_client.close()
             except Exception as e:
                 self.logger.error(
-                    f"Error closing handler {type(handler).__name__}: {e}",
+                    f"Error shutting down handler '{handler.name}': {e}",
                     exc_info=True
                 )
         
@@ -410,16 +338,16 @@ class MessageProcessor:
             "processed_count": self.processed_count,
             "dropped_count": self.dropped_count,
             "queue_size": self.message_queue.qsize(),
-            "running": self.running
+            "running": self.running,
+            "handlers_count": len(self.handlers)
         }
         
         # Добавляем статистику всех обработчиков
         for handler in self.handlers:
             try:
                 handler_stats = handler.get_stats()
-                handler_name = type(handler).__name__.replace("Handler", "").lower()
+                stats[handler.name] = handler_stats
-                stats[handler_name] = handler_stats
             except Exception as e:
-                self.logger.debug(f"Failed to get stats from {type(handler).__name__}: {e}")
+                self.logger.debug(f"Failed to get stats from handler '{handler.name}': {e}")
         
         return stats