datax流控优化

Datax的执行过程

要想进行调优，一般先要了解执行过程，执行过程如下：

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过程详细说明如下：

1. DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。

2. DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。

3. 切分多个Task之后，DataX Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。

4. 每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。

5. DataX作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0

简单总结过程如下：
一个DataX Job会切分成多个Task，每个Task会按TaskGroup进行分组，一个Task内部会有一组Reader->Channel->Writer。Channel是连接Reader和Writer的数据交换通道，所有的数据都会经由Channel进行传输。

根据过程，我们可以进行如下优化

• 优化1：提升每个channel的速度

在DataX内部对每个Channel会有严格的速度控制，分两种，一种是控制每秒同步的记录数，另外一种是每秒同步的字节数，默认的速度限制是1MB/s，可以根据具体硬件情况设置这个byte速度或者record速度，一般设置byte速度，比如：我们可以把单个Channel的速度上限配置为5MB

*优化2：提升DataX Job内Channel并发数 并发数=taskGroup的数量每一个TaskGroup并发执行的Task数 (默认单个任务组的并发数量为5)。

提升job内Channel并发有三种配置方式：

• 配置全局Byte限速以及单Channel Byte限速，Channel个数 = 全局Byte限速 / 单Channel Byte限速
• 配置全局Record限速以及单Channel Record限速，Channel个数 = 全局Record限速 / 单Channel Record限速
• 直接配置Channel个数.（只有在上面两种未设置才生效，上面两个是取最小的一个channel作为最终的channel）

配置含义：
job.setting.speed.channel : channel并发数（只有在下面两种未设置才生效）
job.setting.speed.record : 全局配置channel的record限速
job.setting.speed.byte：全局配置channel的byte限速

core.transport.channel.speed.record：单channel的record限速
core.transport.channel.speed.byte：单channel的byte限速

注意事项

当提升DataX Job内Channel并发数时，调整JVM堆参数，原因如下：

         - 当一个Job内Channel数变多后，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。
         - 例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer，为了防止jvm报内存溢出等错误，调大jvm的堆参数。
         - 通常我们建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整
         - 调整JVM xms xmx参数的两种方式：一种是直接更改datax.py；另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下： 
           python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" XXX.json

Channel个数并不是越多越好， 原因如下：

  - Channel个数的增加，带来的是更多的CPU消耗以及内存消耗。
  - 如果Channel并发配置过高导致JVM内存不够用，会出现的情况是发生频繁的Full GC，导出速度会骤降，适得其反。这个可以通过观察日志发现