任务切分

DataX完成单个数据同步的作业，称之为Job，这个Job会做split阶段，拆分成一个个的Task，每个Task都会有一个Reader和Writer的任务。

拆分成多个Task是为了并发的执行，这个并发数，就是之前的Channel数量。

我们假设这个Job在split阶段，有100个Task，而Channel数量是5，那实际的Channel数量取100和5的最小值，也就是5。

每个并发执行的Task数量并不是简单地100/5=20，而是先把Task放入TaskGroup中，然后把并发分给TaskGroup。

比如每个TaskGroup的并发数量是5，通过core.container.taskGroup.channel进行设置，那TaskGroup的数量就是总的Channel数/TaskGroup需要的数量，所有TaskGroup的数量就是20/5=4。

由于有100个Task，一共4个TaskGroup，所有每个TaskGroup就有100/4=25个Task。

任务启动

首先是启动线程池，这个线程池具有一个固定的数量，即taskGroup的数量。每个线程都启动一个TaskGroupContainer，每个TaskGroupContainer都包含JobId、taskGroupId、channelClazz以及configuration等信息。

TaskGroupContainer启动的时候，就会把25个任务，存放在taskQueue集合中。另外会创建一个大小为5的runTasks集合中，存放着Task执行器TaskExecutor。

Task执行器的创建，依赖着taskQueue集合，每次从taskQueue集合中拿出一个task创建Task执行器并启动，就需要从taskQueue集合移除这个task。

由于每个TaskGroup的并发数量是5，所以Task执行器最多同时存在5个，也就是说，25个task，先执行5个，等某个或者多个执行完后，再执行剩下的task。直至taskQueue集合为空以及每个Task执行器都执行完，那这个25个task也就执行完了。

每个Task都对应一个Task执行器，Task执行器包括任务的运行配置、taskId、channel、用来读写的线程等。

读线程启动的是ReaderRunner，里面有插件（比如StreamReader$Task）、RecordSender等属性。

写线程启动的是WriterRunner，里面有插件（比如StreamWriter$Task）、RecordReceiver等属性。

Task执行器启动的时候，首先是启动WriterRunner的线程，然后是ReaderRunner的线程。

WriterRunner和ReaderRunner的执行顺序如下，左边是Reader右边是Writer。

主要的部分是Reader的startRead和Writer的startWriter。

首先是Reader把数据读取出来，然后封装在Record中，这个Record包含了数据集合Column、byteSize、以及需要的内存memorySize。Column就是我们读取的每条数据，包括数据的类型，数据的内容等。

读取出来的数据，发送给Channel，目前默认的是基于内存的MemoryChannel，也可以自己扩展。MemoryChannel维护着Record的阻塞队列queue。当有数据存进的queue时候，就会唤醒Writer的读取操作。

由于Channel是共用的，所以Writer就会从Channel的queue里读取Reader存入的数据，进行业务操作。