提示:
Db2StreamingChangeEventSource
类主要用于从 IBM Db2 数据库中读取变更数据捕获 (CDC, Change Data Capture) 信息。CDC 是一种技术,允许系统跟踪数据库表中数据的更改,这些更改可以是插入、更新或删除操作。在大数据和实时数据处理场景中,CDC 可以用来同步数据到其他系统,比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如 Apache Kafka。
提示:Db2StreamingChangeEventSource
类的核心功能主要集中在实时地从 IBM Db2 数据库中捕捉和流式传输变更数据。
提示:以下是本篇文章正文内容
核心功能详细说明
Db2StreamingChangeEventSource
的主要目标是从 Db2 数据库中实时捕捉任何数据表的变更,包括插入、更新和删除操作。Db2StreamingChangeEventSource
就是通过读取这些 CDC 表来获取变更数据的。Db2StreamingChangeEventSource
就能立即捕捉到这些变化,从而保证数据处理的时效性。Db2StreamingChangeEventSource
内置了错误处理逻辑,能够识别并处理这些错误,防止整个数据流处理流程因个别错误而中断。Db2StreamingChangeEventSource
维护了一个偏移量上下文,记录了已经处理过的数据位置。这样,在系统重启或故障恢复后,可以从最后一次处理的位置继续,避免数据的重复处理或遗漏。Db2StreamingChangeEventSource
使用 Metronome 控制查询的频率,确保既不会过度查询,又能及时捕捉变更。Db2StreamingChangeEventSource
具备检测和适应这些变化的能力,确保即使在表结构变更后,仍能正确读取和处理变更数据。通过上述核心功能,Db2StreamingChangeEventSource
不仅能够实现实时的数据变更捕捉,还能确保数据处理的准确性、连续性和高效性,非常适合于需要实时数据同步、流数据分析和实时数据处理的应用场景。
/** * 当数据库表结构更新时,数据库操作员应创建额外的捕获进程(及表)。此代码检测单个源表存在两个变更表的情况, * 根据存储在表中的LSN(日志序列号)来决定哪个是新表。循环从旧表流式传输变更直到新表中存在具有大于旧表LSN的事件。 * 随后切换变更表,并从新的表执行流式传输。 */ /** * 实现了DB2数据库使用CDC(变更数据捕获)的变更事件源。 * 本类负责从配置了CDC的DB2表获取变更,并将这些变更作为事件分发以供处理。 */ public class Db2StreamingChangeEventSource implements StreamingChangeEventSource
{ // 定义提交操作的LSN(日志序列号)列索引,用于追踪数据变更位置 private static final int COL_COMMIT_LSN = 2; // 定义行操作的LSN列索引,用于追踪数据变更位置 private static final int COL_ROW_LSN = 3; // 定义操作类型列索引,指示数据库操作类型(如插入、更新、删除) private static final int COL_OPERATION = 1; // 定义数据列索引,包含实际的数据变更 private static final int COL_DATA = 5; // 编译正则表达式,用于匹配CDC函数变化错误 private static final Pattern MISSING_CDC_FUNCTION_CHANGES_ERROR = Pattern.compile("Invalid object name 'cdc.fn_cdc_get_all_changes_(.*)'\\."); // 日志记录器 private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Db2StreamingChangeEventSource.class); /** * 用于读取CDC表的连接。 */ private final Db2Connection dataConnection; /** * 用于检索时间戳的独立连接;没有它,自适应缓冲将无法工作。 */ private final Db2Connection metadataConnection; // 事件分发器 private final EventDispatcher dispatcher; // 错误处理器 private final ErrorHandler errorHandler; // 时钟服务 private final Clock clock; // 数据库模式 private final Db2DatabaseSchema schema; // 轮询间隔 private final Duration pollInterval; // 连接器配置 private final Db2ConnectorConfig connectorConfig; // 当前有效的偏移量上下文 private Db2OffsetContext effectiveOffsetContext; // 快照服务 private final SnapshotterService snapshotterService; /** * 构造Db2StreamingChangeEventSource对象。 * * @param connectorConfig 连接器配置信息 * @param dataConnection 用于读取CDC表的数据库连接 * @param metadataConnection 用于检索时间戳的数据库连接 * @param dispatcher 事件分发器 * @param errorHandler 错误处理器 * @param clock 时钟服务 * @param schema 数据库模式 * @param snapshotterService 快照服务 */ public Db2StreamingChangeEventSource(Db2ConnectorConfig connectorConfig, Db2Connection dataConnection, Db2Connection metadataConnection, EventDispatcher dispatcher, ErrorHandler errorHandler, Clock clock, Db2DatabaseSchema schema, SnapshotterService snapshotterService) { this.connectorConfig = connectorConfig; this.dataConnection = dataConnection; this.metadataConnection = metadataConnection; this.dispatcher = dispatcher; this.errorHandler = errorHandler; this.clock = clock; this.schema = schema; this.pollInterval = connectorConfig.getPollInterval(); this.snapshotterService = snapshotterService; } /** * 初始化Db2OffsetContext。 * * 此方法用于在任务启动或恢复时初始化offset上下文。它确保了即使传入的offsetContext为null, * 也能通过提供默认参数创建一个新的Db2OffsetContext,从而保证后续处理的正确性。 * * @param offsetContext 初始化用的offset上下文,如果为null,则使用默认参数创建一个新的上下文。 */ public void init(Db2OffsetContext offsetContext) { // 判断传入的offsetContext是否为null,如果不为null,则直接使用传入的实例; // 如果为null,则使用默认参数创建一个新的Db2OffsetContext实例。 this.effectiveOffsetContext = offsetContext != null ? offsetContext : new Db2OffsetContext(connectorConfig, TxLogPosition.NULL, false, false); } /** * 执行DB2数据库的变更数据捕获(CDC)流程。 * 此方法负责轮询数据库以获取变更、处理这些变更, * 并更新偏移量上下文以追踪处理位置。 * * @param context 变更事件源的上下文,用于检查执行是否应继续进行或暂停 * @param partition 数据库分区信息,用于确定要查询的表 * @param offsetContext 偏移量上下文,用于跟踪当前的处理位置和事务序列号 */ @Override public void execute(ChangeEventSourceContext context, Db2Partition partition, Db2OffsetContext offsetContext) throws InterruptedException { // 创建一个定时器,用于控制轮询间隔 final Metronome metronome = Metronome.sleeper(pollInterval, clock); // 创建一个优先队列,用于存储需要迁移的表变更信息 final Queue
schemaChangeCheckpoints = new PriorityQueue<>((x, y) -> x.getStopLsn().compareTo(y.getStopLsn())); try { // 创建一个原子引用,用于存储要查询的CDC表数组 final AtomicReference tablesSlot = new AtomicReference<>(getCdcTablesToQuery(partition, offsetContext)); // 获取启动时记录在offset中的最后位置和序列号 final TxLogPosition lastProcessedPositionOnStart = offsetContext.getChangePosition(); final long lastProcessedEventSerialNoOnStart = offsetContext.getEventSerialNo(); LOGGER.info("启动时记录在offset中的最后位置是 {}[{}]", lastProcessedPositionOnStart, lastProcessedEventSerialNoOnStart); // 初始化最后处理的位置 TxLogPosition lastProcessedPosition = lastProcessedPositionOnStart; // 标记是否应立即增加LSN,仅在快照完成后首次运行时有效 boolean shouldIncreaseFromLsn = offsetContext.isSnapshotCompleted(); // 当执行上下文指示任务仍在运行时,持续执行循环 while (context.isRunning()) { // 获取数据库中的最大LSN final Lsn currentMaxLsn = dataConnection.getMaxLsn(); // 检查数据库中是否有最大LSN,如果没有则警告并暂停执行 if (!currentMaxLsn.isAvailable()) { LOGGER.warn("数据库中没有找到最大LSN;请确保DB2代理正在运行"); metronome.pause(); continue; } // 如果数据库中没有变化且需要增加LSN,则记录无变化并暂停执行 if (currentMaxLsn.equals(lastProcessedPosition.getCommitLsn()) && shouldIncreaseFromLsn) { LOGGER.debug("数据库中没有变化"); metronome.pause(); continue; } // 计算从哪个LSN开始读取,如果需要增加LSN则向前移动,但首次运行除外 final Lsn fromLsn = lastProcessedPosition.getCommitLsn().isAvailable() && shouldIncreaseFromLsn ? dataConnection.incrementLsn(lastProcessedPosition.getCommitLsn()) : lastProcessedPosition.getCommitLsn(); shouldIncreaseFromLsn = true; // 清空所有待迁移的表变更信息 while (!schemaChangeCheckpoints.isEmpty()) { migrateTable(partition, offsetContext, schemaChangeCheckpoints); } // 如果有新的变更表,则更新要查询的CDC表数组,并将新表添加到优先队列中 if (!dataConnection.listOfNewChangeTables(fromLsn, currentMaxLsn).isEmpty()) { final Db2ChangeTable[] tables = getCdcTablesToQuery(partition, offsetContext); tablesSlot.set(tables); for (Db2ChangeTable table : tables) { if (table.getStartLsn().isBetween(fromLsn, currentMaxLsn.increment())) { LOGGER.info("表结构将发生变更:{}", table); schemaChangeCheckpoints.add(table); } } } // 获取指定范围内的表变更,并处理这些变更 try { dataConnection.getChangesForTables(tablesSlot.get(), fromLsn, currentMaxLsn, resultSets -> { // 处理逻辑... }); // 更新最后处理的位置 lastProcessedPosition = TxLogPosition.valueOf(currentMaxLsn); // 终止事务,否则无法禁用表的CDC功能 dataConnection.rollback(); } catch (SQLException e) { // 处理SQL异常,重新设置要查询的表数组 tablesSlot.set(processErrorFromChangeTableQuery(e, tablesSlot.get())); } // 如果执行上下文指示应暂停,则暂停并等待快照完成 if (context.isPaused()) { LOGGER.info("流式处理现在将暂停"); context.streamingPaused(); context.waitSnapshotCompletion(); LOGGER.info("流式处理已恢复"); } } } catch (Exception e) { // 设置错误处理器的异常 errorHandler.setProducerThrowable(e); } } /** * 迁移表结构到新的分区。 * 此方法负责从队列中获取下一个待迁移的表结构信息,然后使用这些信息来更新表的结构。 * 这是处理数据库表结构变更的核心逻辑,它确保了数据迁移过程中表结构的一致性。 * * @param partition 当前的分区信息,用于标识数据所在的分区。 * @param offsetContext 用于存储和管理消费 offsets 的上下文信息。 * @param schemaChangeCheckpoints 表结构变更检查点的队列,包含待迁移的表结构信息。 * @throws InterruptedException 如果线程被中断。 * @throws SQLException 如果在操作数据库时发生错误。 */ private void migrateTable(Db2Partition partition, Db2OffsetContext offsetContext, final Queue
schemaChangeCheckpoints) throws InterruptedException, SQLException { // 从队列中获取下一个待处理的表结构变更信息 final Db2ChangeTable newTable = schemaChangeCheckpoints.poll(); // 日志记录当前正在迁移的表结构 LOGGER.info("Migrating schema to {}", newTable); // 从元数据连接中获取新表的结构 Table tableSchema = metadataConnection.getTableSchemaFromTable(newTable); // 更新offset信息,记录当前表结构变更的时间点 offsetContext.event(newTable.getSourceTableId(), Instant.now()); // 发送表结构变更事件,用于进一步处理和通知 dispatcher.dispatchSchemaChangeEvent(partition, offsetContext, newTable.getSourceTableId(), new Db2SchemaChangeEventEmitter(partition, offsetContext, newTable, tableSchema, schema, SchemaChangeEventType.ALTER)); // 更新表结构信息,用于后续操作 newTable.setSourceTable(tableSchema); } /** * 处理从变更表查询中获取的错误。 * 当遇到特定的CDC功能变化错误时,该方法将从当前变更表列表中移除不再被捕捉的表。 * * @param exception 查询变更表时发生的SQLException。 * @param currentChangeTables 当前的变更表数组。 * @return 如果匹配到特定错误,则返回经过过滤后的变更表数组;否则,重新抛出异常。 * @throws Exception 如果没有匹配的错误,或者在处理过程中发生其他错误,则抛出异常。 */ private Db2ChangeTable[] processErrorFromChangeTableQuery(SQLException exception, Db2ChangeTable[] currentChangeTables) throws Exception { // 使用预定义的正则表达式匹配SQL异常消息,以判断是否是特定的CDC功能变化错误。 final Matcher m = MISSING_CDC_FUNCTION_CHANGES_ERROR.matcher(exception.getMessage()); if (m.matches()) { // 如果匹配成功,提取错误消息中捕获实例的名称。 final String captureName = m.group(1); // 记录日志,说明哪个捕获实例不再被捕捉。 LOGGER.info("Table is no longer captured with capture instance {}", captureName); // 过滤掉与错误消息中捕获实例名称匹配的变更表,返回过滤后的变更表数组。 return Arrays.asList(currentChangeTables).stream() .filter(x -> !x.getCaptureInstance().equals(captureName)) .collect(Collectors.toList()).toArray(new Db2ChangeTable[0]); } // 如果没有匹配的错误,重新抛出原始异常。 throw exception; }
/** * 获取需要查询的CDC表。 * * 此方法旨在从数据库中筛选出开启了CDC(Change Data Capture)功能的表,并进一步筛选出符合连接器配置的表。 * 如果表有多个捕获实例(capture instance),则会选择最新的实例。 * 对于新监测到的表,会触发架构变更事件以获取表的架构信息。 * * @param partition 分区信息,用于数据库查询。 * @param offsetContext 偏移上下文,用于存储和管理偏移信息。 * @return Db2ChangeTable数组,包含所有需要查询的CDC表。 * @throws SQLException 如果数据库查询发生错误。 * @throws InterruptedException 如果线程被中断。 */ private Db2ChangeTable[] getCdcTablesToQuery(Db2Partition partition, Db2OffsetContext offsetContext) throws SQLException, InterruptedException { // 获取所有开启了CDC的表 final Set
cdcEnabledTables = dataConnection.listOfChangeTables(); // 如果没有开启CDC的表,记录警告日志 if (cdcEnabledTables.isEmpty()) { LOGGER.warn("No table has enabled CDC or security constraints prevents getting the list of change tables"); } // 筛选符合连接器配置的表,并按表名分组 final Map > includedAndCdcEnabledTables = cdcEnabledTables.stream() .filter(changeTable -> { // 如果表符合包括条件,则保留 if (connectorConfig.getTableFilters().dataCollectionFilter().isIncluded(changeTable.getSourceTableId())) { return true; } // 否则记录信息日志并排除 else { LOGGER.info("CDC is enabled for table {} but the table is not included by connector", changeTable); return false; } }) .collect(Collectors.groupingBy(x -> x.getSourceTableId())); // 如果没有符合要求的表,记录警告日志 if (includedAndCdcEnabledTables.isEmpty()) { LOGGER.warn(DatabaseSchema.NO_CAPTURED_DATA_COLLECTIONS_WARNING); } // 初始化存储最终结果的列表 final List tables = new ArrayList<>(); // 遍历每个表的捕获实例 for (List captures : includedAndCdcEnabledTables.values()) { Db2ChangeTable currentTable = captures.get(0); // 如果有多个捕获实例,选择LSN(Log Sequence Number)较大的作为当前实例,较小的作为未来实例 if (captures.size() > 1) { Db2ChangeTable futureTable; if (captures.get(0).getStartLsn().compareTo(captures.get(1).getStartLsn()) < 0) { futureTable = captures.get(1); } else { currentTable = captures.get(1); futureTable = captures.get(0); } // 设置当前实例的停止LSN为未来实例的开始LSN currentTable.setStopLsn(futureTable.getStartLsn()); // 将未来实例添加到结果列表 tables.add(futureTable); // 记录信息日志 LOGGER.info("Multiple capture instances present for the same table: {} and {}", currentTable, futureTable); } // 如果当前表的架构在schema中不存在,触发架构变更事件并添加到结果列表 if (schema.tableFor(currentTable.getSourceTableId()) == null) { LOGGER.info("Table {} is new to be monitored by capture instance {}", currentTable.getSourceTableId(), currentTable.getCaptureInstance()); // 更新偏移信息 offsetContext.event(currentTable.getSourceTableId(), Instant.now()); // 触发架构变更事件 dispatcher.dispatchSchemaChangeEvent( partition, offsetContext, currentTable.getSourceTableId(), new Db2SchemaChangeEventEmitter( partition, offsetContext, currentTable, dataConnection.getTableSchemaFromTable(currentTable), schema, SchemaChangeEventType.CREATE)); } // 将当前实例添加到结果列表 tables.add(currentTable); } // 将结果转换为数组并返回 return tables.toArray(new Db2ChangeTable[tables.size()]); } /** * 交易日志中变更位置的逻辑表示。 * 在每次数据源循环中,需要查询所有变更表,并对所有表中的变更进行全排序。
* 此类代表了在变更表上的开放数据库游标,能够向前移动游标并报告当前游标指向的变更的LSN(日志序列号)。 * * @author Jiri Pechanec * */ // 私有静态内部类:变更表指针 private static class ChangeTablePointer extends ChangeTableResultSet{ // 构造函数:初始化变更表指针 ChangeTablePointer(Db2ChangeTable changeTable, ResultSet resultSet) { super(changeTable, resultSet, COL_DATA); } /** * 从结果集中获取操作类型。 * * @param resultSet 结果集对象。 * @return 操作类型。 * @throws SQLException 如果发生SQL异常。 */ @Override protected int getOperation(ResultSet resultSet) throws SQLException { return resultSet.getInt(COL_OPERATION); } /** * 获取下一个变更的位置信息。 * * @param resultSet 结果集对象。 * @return 下一个变更的位置信息,如果已完成则返回NULL。 * @throws SQLException 如果发生SQL异常。 */ @Override protected TxLogPosition getNextChangePosition(ResultSet resultSet) throws SQLException { return isCompleted() ? TxLogPosition.NULL : TxLogPosition.valueOf(Lsn.valueOf(resultSet.getBytes(COL_COMMIT_LSN)), Lsn.valueOf(resultSet.getBytes(COL_ROW_LSN))); } } }
execute
是DB2数据库变更监控系统的一部分,主要职责如下
Metronome
对象定期轮询数据库中的变更。lastProcessedPosition
)以及最后处理事件的序列号(lastProcessedEventSerialNo
)。schemaChangeCheckpoints
来存储待处理的表变更,并在需要时进行迁移。currentMaxLsn
)与最后处理的LSN对比,确定是否有新的变更。getCdcTablesToQuery
),并根据LSN范围检查是否有新表或表结构变更。offsetContext
)和调度变更事件(dispatcher.dispatchDataChangeEvent
)。tablesSlot
)以处理错误。context
)暂停或恢复流式处理,等待快照完成后再继续。errorHandler
。该函数的核心在于持续监控和处理数据库的变更,确保所有变更被正确捕捉并传递给下游处理逻辑。
异常处理:
execute
方法中,尽管捕获了InterruptedException
和SQLException
,但其他可能的异常(如自定义异常)没有被显式地处理。建议添加更细致的异常处理逻辑,以确保代码的健壮性。SQLException
时,通过processErrorFromChangeTableQuery
方法处理,这个处理方式依赖于对错误消息的正则匹配,这可能在不同数据库版本或特定的错误情况下不那么可靠。资源泄露:
并发和同步:
dataConnection
和metadataConnection
)的情况下。如果这个类被设计为在多线程环境中使用,那么需要考虑添加适当的同步机制。代码可读性和维护性:
性能优化:
日志记录:
配置化处理:
提示:Db2StreamingChangeEventSource
类似乎是用于从 DB2 数据库中获取变更事件流的一个组件,特别适用于需要实时捕捉数据库表更改的应用场景。
对处理结果集进行优化的代码片段
public void processChangesForTables(List tables, long fromLsn, long currentMaxLsn) {
dataConnection.getChangesForTables(tables, fromLsn, currentMaxLsn, resultSets -> {
processResultSets(resultSets);
});
}
private void processResultSets(Db2ChangeTable[] resultSets) {
long eventSerialNoInInitialTx = 1;
final ChangeTablePointer[] changeTables = new ChangeTablePointer[resultSets.length];
for (int i = 0; i < resultSets.length; i++) {
changeTables[i] = new ChangeTablePointer(resultSets[i], resultSets[i].getResultSet());
changeTables[i].next();
}
while (true) {
ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn = getTableWithSmallestLsn(changeTables);
if (tableWithSmallestLsn == null) {
break;
}
processTableChange(tableWithSmallestLsn, eventSerialNoInInitialTx);
}
}
private ChangeTablePointer getTableWithSmallestLsn(ChangeTablePointer[] changeTables) {
ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn = null;
for (ChangeTablePointer changeTable : changeTables) {
if (!changeTable.isCompleted() && (tableWithSmallestLsn == null || changeTable.compareTo(tableWithSmallestLsn) < 0)) {
tableWithSmallestLsn = changeTable;
}
}
return tableWithSmallestLsn;
}
private void processTableChange(ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn, long eventSerialNoInInitialTx) {
if (!isLsnAvailable(tableWithSmallestLsn)) {
return;
}
if (isChangeBeforeLastProcessedPosition(tableWithSmallestLsn)) {
return;
}
if (isChangeInLastCommittedTransaction(tableWithSmallestLsn, eventSerialNoInInitialTx)) {
eventSerialNoInInitialTx++;
return;
}
if (isTableChangeStopped(tableWithSmallestLsn)) {
return;
}
LOGGER.trace("Processing change {}", tableWithSmallestLsn);
if (!schemaChangeCheckpoints.isEmpty()) {
checkAndMigrateTable(tableWithSmallestLsn);
}
dispatchChangeEvent(tableWithSmallestLsn);
}
private boolean isLsnAvailable(ChangeTablePointer changeTable) {
if (!changeTable.getChangePosition().isAvailable() || !changeTable.getChangePosition().getInTxLsn().isAvailable()) {
LOGGER.error("Skipping change {} as its LSN is NULL which is not expected", changeTable);
changeTable.next();
return false;
}
return true;
}
private boolean isChangeBeforeLastProcessedPosition(ChangeTablePointer changeTable) {
if (changeTable.getChangePosition().compareTo(lastProcessedPositionOnStart) < 0) {
LOGGER.info("Skipping change {} as its position is smaller than the last recorded position {}", changeTable, lastProcessedPositionOnStart);
changeTable.next();
return true;
}
return false;
}
private boolean isChangeInLastCommittedTransaction(ChangeTablePointer changeTable, long eventSerialNoInInitialTx) {
if (changeTable.getChangePosition().compareTo(lastProcessedPositionOnStart) == 0 && eventSerialNoInInitialTx <= lastProcessedEventSerialNoOnStart) {
LOGGER.info("Skipping change {} as its order in the transaction {} is smaller than or equal to the last recorded operation {}[{}]",
changeTable, eventSerialNoInInitialTx, lastProcessedPositionOnStart, lastProcessedEventSerialNoOnStart);
eventSerialNoInInitialTx++;
changeTable.next();
return true;
}
return false;
}
private boolean isTableChangeStopped(ChangeTablePointer changeTable) {
if (changeTable.getChangeTable().getStopLsn().isAvailable() &&
changeTable.getChangeTable().getStopLsn().compareTo(changeTable.getChangePosition().getCommitLsn()) <= 0) {
LOGGER.debug("Skipping table change {} as its stop LSN is smaller than the last recorded LSN {}", changeTable, changeTable.getChangePosition());
changeTable.next();
return true;
}
return false;
}
private void checkAndMigrateTable(ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn) {
if (tableWithSmallestLsn.getChangePosition().getCommitLsn().compareTo(schemaChangeCheckpoints.peek().getStopLsn()) >= 0) {
migrateTable(partition, offsetContext, schemaChangeCheckpoints);
}
}
private void dispatchChangeEvent(ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn) {
offsetContext.setChangePosition(tableWithSmallestLsn.getChangePosition(), 1);
offsetContext.event(tableWithSmallestLsn.getChangeTable().getSourceTableId(),
metadataConnection.timestampOfLsn(tableWithSmallestLsn.getChangePosition().getCommitLsn()));
dispatcher.dispatchDataChangeEvent(
partition,
tableWithSmallestLsn.getChangeTable().getSourceTableId(),
new Db2ChangeRecordEmitter(
partition,
offsetContext,
tableWithSmallestLsn.getOperation(),
tableWithSmallestLsn.getData(),
null, // Data for update after event is not shown in the snippet
clock, connectorConfig));
tableWithSmallestLsn.next();
}
主要改动说明
1 代码结构清晰:通过将逻辑分解到多个更小的私有方法中,代码可读性和可维护性得到了显著提高。
2 异常处理和边界条件:新增的检查方法(如isLsnAvailable、isChangeBeforeLastProcessedPosition等)对特定条件进行了明确的处理,有助于减少潜在的异常和边界条件问题。
3 资源管理:虽然原始代码未明确显示资源管理相关问题,但建议在dataConnection.getChangesForTables方法的实现中注意资源的正确释放。
4 性能优化:通过将选择最小LSN的逻辑移到单独的方法(getTableWithSmallestLsn),减少了重复代码,提高了代码效率。此外,优化的数据处理方式减少了不必要的数据遍历。
如果resultSets
的生成和处理可以独立进行,那么利用Java的并发工具,如ForkJoinPool
或ExecutorService
,可以显著提高处理效率。下面示例展示如何使用ForkJoinPool
来并行处理resultSets
中的每个Db2ChangeTable
。
首先,我们需要创建一个ForkJoinTask
的子类,用于封装每个Db2ChangeTable
的处理逻辑。然后,我们可以在主方法中使用ForkJoinPool
来并行执行这些任务。
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;
// 假设这是你的ChangeTablePointer类的一个简化版本
class ChangeTablePointer {
private Db2ChangeTable changeTable;
private ResultSet resultSet;
// ...其他属性和方法
public ChangeTablePointer(Db2ChangeTable changeTable, ResultSet resultSet) {
this.changeTable = changeTable;
this.resultSet = resultSet;
}
public void next() {
// ...处理下一个变更
}
// ...其他方法
}
// 创建一个ForkJoinTask的子类,用于并行处理每个ChangeTablePointer
class ProcessChangeTableTask extends RecursiveAction {
private final ChangeTablePointer changeTablePointer;
public ProcessChangeTableTask(ChangeTablePointer changeTablePointer) {
this.changeTablePointer = changeTablePointer;
}
@Override
protected void compute() {
// 处理ChangeTablePointer的逻辑
while (!changeTablePointer.isCompleted()) {
// 处理当前的变更
processCurrentChange(changeTablePointer);
// 移动到下一个变更
changeTablePointer.next();
}
}
private void processCurrentChange(ChangeTablePointer changeTablePointer) {
// ...处理当前变更的逻辑
}
}
public class ChangeProcessor {
private final ForkJoinPool forkJoinPool;
public ChangeProcessor() {
this.forkJoinPool = new ForkJoinPool();
}
public void processChanges(Db2ChangeTable[] tables) {
// 创建并提交任务到ForkJoinPool
for (Db2ChangeTable table : tables) {
ResultSet resultSet = dataConnection.getChangesForTable(table);
ChangeTablePointer changeTablePointer = new ChangeTablePointer(table, resultSet);
forkJoinPool.invoke(new ProcessChangeTableTask(changeTablePointer));
}
}
}
注意事项
1 线程安全: 确保所有共享资源(如offsetContext、dispatcher等)在并行处理时是线程安全的。你可以使用ReentrantLock、Atomic类或ConcurrentHashMap等并发工具来保证这一点。
2 异常处理: 并行处理中发生的异常可能不会立即抛出。你可能需要定期检查ForkJoinPool的异常状态,或者在ProcessChangeTableTask中捕获异常并记录或重新抛出。
3 资源管理: 确保dataConnection.getChangesForTable方法正确地管理其资源,特别是ResultSet。在ForkJoinTask中,你可能需要显式地关闭ResultSet,以避免资源泄漏。
4 性能考量: 并行处理并不总是带来性能提升,特别是当任务的粒度过小或线程切换开销过大时。你可能需要根据具体的应用场景和硬件配置调整ForkJoinPool的参数(如并行级别)。
通过这种方式,你可以充分利用多核处理器的优势,显著加快resultSets的处理速度。你可能需要根据具体需求进行调整和优化