1 程序入口类Engine
任务执行的入口类为Engine
public static void main(String[] args) throws Exception {
int exitCode = 0;
try {
//调用内部的entry方法
Engine.entry(args);
} catch (Throwable e) {
///...省略其他代码
}
System.exit(exitCode);
}
复制代码Engine类内部的entry方法主要功能是：
- 解析命令行参数-mode， -jobid ，-job ，分别获取执行模式，jobid, 和job配置文件路径。
- 解析用户自己编辑的json文件配置，解析json文件封装到一个Configuration类中（如何解析后续补充），新建一个Engine类调用start方法启动。
public static void entry(final String[] args) throws Throwable {
//定义命令行参数-mode，-jobid，-job
Options options = new Options();
options.addOption("job", true, "Job config.");
options.addOption("jobid", true, "Job unique id.");
options.addOption("mode", true, "Job runtime mode.");
BasicParser parser = new BasicParser();
CommandLine cl = parser.parse(options, args);//解析命令行参数
String jobPath = cl.getOptionValue("job");
// 如果用户没有明确指定jobid, 则 datax.py 会指定 jobid 默认值为-1
String jobIdString = cl.getOptionValue("jobid");
RUNTIME_MODE = cl.getOptionValue("mode");
//指定Job配置路径，ConfigParser会解析Job、Plugin、Core全部信息，并以Configuration返回
Configuration configuration = ConfigParser.parse(jobPath);//configuration中拥有配置文件的全部信息，贯穿整个datax程序
///...省略其他代码
Engine engine = new Engine();
engine.start(configuration);//启动引擎
}
复制代码ConfigParser.parse方法如何解析暂时省略，可以直接使用
Engine的start方法主要完成了:
- 首先是往配置类中继续绑定一些信息，如ColumnCast的转换信息。
- 初始化PluginLoader（插件加载器），用来获取各种插件配置（为后续热加载的方式做好准备）。
- 创建JobContainer ,并且启动，JobContainer将是一次数据同步job的运行容器。
/* check job model (job/task) first */
public void start(Configuration allConf) {
// 绑定column转换信息
ColumnCast.bind(allConf);
/**
* 初始化PluginLoader，可以获取各种插件配置
*/
LoadUtil.bind(allConf);
boolean isJob = !("taskGroup".equalsIgnoreCase(allConf
.getString(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_MODEL)));
//JobContainer会在schedule后再行进行设置和调整值
int channelNumber =0;
AbstractContainer container;
long instanceId;
int taskGroupId = -1;
//基本上都是job模式
if (isJob) {
allConf.set(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_JOB_MODE, RUNTIME_MODE);
//JobContainer初始化，传入全局的配置参数
container = new JobContainer(allConf);
instanceId = allConf.getLong(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_JOB_ID, 0);
} else {
///...此处代码省略，几乎用不到
}
//缺省打开perfTrace
boolean traceEnable = allConf.getBool(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TRACE_ENABLE, true);
boolean perfReportEnable = allConf.getBool(CoreConstant.DATAX_CORE_REPORT_DATAX_PERFLOG, true);
//standlone模式的datax shell任务不进行汇报
if(instanceId == -1){
perfReportEnable = false;
}
//此处代码未理解
int priority = 0;
try {
priority = Integer.parseInt(System.getenv("SKYNET_PRIORITY"));
}catch (NumberFormatException e){
LOG.warn("prioriy set to 0, because NumberFormatException, the value is: "+System.getProperty("PROIORY"));
}
//从总配置文件中提取出跟一个job有关的配置
Configuration jobInfoConfig = allConf.getConfiguration(CoreConstant.DATAX_JOB_JOBINFO);
//初始化PerfTrace
PerfTrace perfTrace = PerfTrace.getInstance(isJob, instanceId, taskGroupId, priority, traceEnable);
perfTrace.setJobInfo(jobInfoConfig,perfReportEnable,channelNumber);
//启动JobContainer，启动类介绍完毕，进入JobContainner
container.start()
}
复制代码2 JobContainer
job实例运行在jobContainer容器中，它是所有任务的master，负责初始化、拆分、调度、运行、回收、监控和汇报，但它并不做实际的数据同步操作。
start方法
- jobContainer主要负责的工作全部在start()里面，包括init、prepare、split、scheduler
- init方法负责Reader和Writer的初始化和加载
- prepare方法做一些前置准备
- split方法根据配置的并发参数，对job进行切分，切分为多个task
- scheduler是则是真正的调度任务调度与运行。
@Override
public void start() {
LOG.info("DataX jobContainer starts job.");
boolean hasException = false;
boolean isDryRun = false;
try {
this.startTimeStamp = System.currentTimeMillis();
isDryRun = configuration.getBool(CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_DRYRUN, false);
if(isDryRun) {
///...省略，几乎用不到
} else {
//clone一份配置，因为要做修改
userConf = configuration.clone();
//前置处理
this.preHandle();
//初始化read和write插件
this.init();
//进行插件的前置操作，有些插件不需要，例如mysqlreader
this.prepare();
//切分任务，为并发做准备
this.totalStage = this.split();
//任务调度，启动任务
this.schedule();
//任务后置处理
this.post();
//任务后置处理
this.postHandle();
//触发勾子？没看懂
this.invokeHooks();
}
} catch (Throwable e) {
///...省略其他代码
} finally {
///...省略其他代码
}
}
复制代码 init方法
init方法用于初始化read和writer插件，其中包括通过类加载器加载指定插件，将配置文件的内容赋值到read和write插件的内部变量，方便后续的调用。该过程会对配置文件中的表，列等进行一个判断。初始化之后容器中的读写变量就是具体插件了。
private void init() {
//从配置中获取job
this.jobId = this.configuration.getLong(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_JOB_ID, -1);
if (this.jobId < 0) {
LOG.info("Set jobId = 0");
this.jobId = 0;
//配置信息中加入jobId信息
this.configuration.set(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_JOB_ID,
this.jobId);
}
Thread.currentThread().setName("job-" + this.jobId);
//这个暂时没有看懂
JobPluginCollector jobPluginCollector = new DefaultJobPluginCollector(
this.getContainerCommunicator());
//必须先Reader ，后Writer，因为Writer的配置依赖于Reader
this.jobReader = this.initJobReader(jobPluginCollector);
this.jobWriter = this.initJobWriter(jobPluginCollector);
}
复制代码initJobReader方法主要是利用了URLClassLoader对插件进行了一个类加载，可以找到指定目录下的插件进行一个加载。加载到后会调用插件自己内部的init方法进行个性初始化。
private Reader.Job initJobReader(
JobPluginCollector jobPluginCollector) {
//获取读插件名称
this.readerPluginName = this.configuration.getString(
CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT_READER_NAME); //job.content[0].reader.name
//根据读插件类名称,加载插件的lib包加载到jvm中
classLoaderSwapper.setCurrentThreadClassLoader(LoadUtil.getJarLoader(
PluginType.READER, this.readerPluginName)); //重置插件jar classLoader
//创建一个读对象
Reader.Job jobReader = (Reader.Job) LoadUtil.loadJobPlugin(
PluginType.READER, this.readerPluginName);
// 设置reader的jobConfig
jobReader.setPluginJobConf(this.configuration.getConfiguration(
CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT_READER_PARAMETER));
// 设置reader的readerConfig
jobReader.setPeerPluginJobConf(this.configuration.getConfiguration(
CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT_WRITER_PARAMETER));
jobReader.setJobPluginCollector(jobPluginCollector);
jobReader.init(); //加载到具体插件后，执行对应
//重置回归原classLoader
classLoaderSwapper.restoreCurrentThreadClassLoader();
return jobReader;
}
复制代码以MysqlReader插件的初始化为例
@Override
public void init() {
this.originalConfig = super.getPluginJobConf();
Integer userConfigedFetchSize = this.originalConfig.getInt(Constant.FETCH_SIZE);
if (userConfigedFetchSize != null) {
LOG.warn("对 mysqlreader 不需要配置 fetchSize, mysqlreader 将会忽略这项配置. 如果您不想再看到此警告,请去除fetchSize 配置.");
}
this.originalConfig.set(Constant.FETCH_SIZE, Integer.MIN_VALUE);
this.commonRdbmsReaderJob = new CommonRdbmsReader.Job(DATABASE_TYPE);
this.commonRdbmsReaderJob.init(this.originalConfig);
}
复制代码 prepare方法
此处暂时省略，不是所有的插件都需要用到该方法，很多插件内部该方法为空。
JobContainer任务切分方法：split
经过init方法和prepare方法后进入到任务执行前最重要的一个步骤，也就是任务的切分。
- split主要是根据needChannelNumber对Reader和Writer进行拆分，每个reader和writer插件都有自己的split方法。
- JobContainer中前面已经初始化的jobReader，会根据配置和自身条件,拆分内部配置好的Configuration(前面赋值了的对应配置文件，内包含需要同步的数据的全部信息）
- 拆分之后会返回一个Configuration的List，每个Configuration代表原先总配置文件中需要同步的数据的一部分。并加入到总配置文件存储，为后续调用提供配置的支持。
- 注意必须先切分Reader，因为Writer是根据Reader切分后的数目进行切分的。
private int split() {
this.adjustChannelNumber();
//获取切分参考数，设置管道数量
if (this.needChannelNumber <= 0) {
this.needChannelNumber = 1;
}
//切分读插件，返回包含各个切分后的读插件配置列表，后续一个服务使用一个
List<Configuration> readerTaskConfigs = this
.doReaderSplit(this.needChannelNumber);
//读插件切分个数
int taskNumber = readerTaskConfigs.size();
//根据读插件的切分个数切分写插件，返回包含各个切分后的写入配置列表
List<Configuration> writerTaskConfigs = this
.doWriterSplit(taskNumber);
//获取job.content[0].transformer的配置，不懂是啥，传输配置？
List<Configuration> transformerList = this.configuration.getListConfiguration(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT_TRANSFORMER);
LOG.debug("transformer configuration: "+ JSON.toJSONString(transformerList));
//合并读任务配置、写任务配置、transformer配置
List<Configuration> contentConfig = mergeReaderAndWriterTaskConfigs(
readerTaskConfigs, writerTaskConfigs, transformerList);
//将配置后的列表赋值给总配置文件this.configuration，方便后续调用。
this.configuration.set(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT, contentConfig);
return contentConfig.size();
}
复制代码此处以mysql的Reader为例
@Override
public List<Configuration> split(int adviceNumber) {
return this.commonRdbmsReaderJob.split(this.originalConfig, adviceNumber);
}
复制代码mysqlReader调用的其实是commonRdbmsReaderJob的split方法，也就是框架本身通用的方法。具体看下方代码注释
public static List<Configuration> doSplit(
Configuration originalSliceConfig, int adviceNumber) {
boolean isTableMode = originalSliceConfig.getBool(Constant.IS_TABLE_MODE).booleanValue();
int eachTableShouldSplittedNumber = -1;
if (isTableMode) {
// adviceNumber这里是channel数量大小, 即datax并发task数量
// eachTableShouldSplittedNumber是单表应该切分的份数, 向上取整可能和adviceNumber没有比例关系了已经
eachTableShouldSplittedNumber = calculateEachTableShouldSplittedNumber(
adviceNumber, originalSliceConfig.getInt(Constant.TABLE_NUMBER_MARK));
}
//获取配置文件中列的信息
String column = originalSliceConfig.getString(Key.COLUMN);
//获取配置文件中where的配置
String where = originalSliceConfig.getString(Key.WHERE, null);
//获取配置文件中所有连接
List<Object> conns = originalSliceConfig.getList(Constant.CONN_MARK, Object.class);
List<Configuration> splittedConfigs = new ArrayList<Configuration>();
//遍历所有连接
for (int i = 0, len = conns.size(); i < len; i++) {
Configuration sliceConfig = originalSliceConfig.clone();
//获取对应连接的配置
Configuration connConf = Configuration.from(conns.get(i).toString());
String jdbcUrl = connConf.getString(Key.JDBC_URL);
sliceConfig.set(Key.JDBC_URL, jdbcUrl);
// 抽取 jdbcUrl 中的 ip/port 进行资源使用的打标，以提供给 core 做有意义的 shuffle 操作
sliceConfig.set(CommonConstant.LOAD_BALANCE_RESOURCE_MARK, DataBaseType.parseIpFromJdbcUrl(jdbcUrl));
sliceConfig.remove(Constant.CONN_MARK);
Configuration tempSlice;
// 说明是配置的 table 方式
if (isTableMode) {
// 已在之前进行了扩展和`处理，可以直接使用
List<String> tables = connConf.getList(Key.TABLE, String.class);
Validate.isTrue(null != tables && !tables.isEmpty(), "您读取数据库表配置错误.");
String splitPk = originalSliceConfig.getString(Key.SPLIT_PK, null);
//最终切分份数不一定等于 eachTableShouldSplittedNumber
boolean needSplitTable = eachTableShouldSplittedNumber > 1
&& StringUtils.isNotBlank(splitPk);
if (needSplitTable) {
if (tables.size() == 1) {
//原来:如果是单表的，主键切分num=num*2+1
// splitPk is null这类的情况的数据量本身就比真实数据量少很多, 和channel大小比率关系时，不建议考虑
//eachTableShouldSplittedNumber = eachTableShouldSplittedNumber * 2 + 1;// 不应该加1导致长尾
//考虑其他比率数字?(splitPk is null, 忽略此长尾)
//eachTableShouldSplittedNumber = eachTableShouldSplittedNumber * 5;
//为避免导入hive小文件 默认基数为5，可以通过 splitFactor 配置基数
// 最终task数为(channel/tableNum)向上取整*splitFactor
Integer splitFactor = originalSliceConfig.getInt(Key.SPLIT_FACTOR, Constant.SPLIT_FACTOR);
eachTableShouldSplittedNumber = eachTableShouldSplittedNumber * splitFactor;
}
// 尝试对每个表，切分为eachTableShouldSplittedNumber 份
for (String table : tables) {
tempSlice = sliceConfig.clone();
tempSlice.set(Key.TABLE, table);
//最关键的单表拆分，其实是根据splitpk(主键)添加where条件，如果没有配置splitpk则不必进行单表拆分
List<Configuration> splittedSlices = SingleTableSplitUtil
.splitSingleTable(tempSlice, eachTableShouldSplittedNumber);
splittedConfigs.addAll(splittedSlices);
}
} else {//
for (String table : tables) {
tempSlice = sliceConfig.clone();
tempSlice.set(Key.TABLE, table);
String queryColumn = HintUtil.buildQueryColumn(jdbcUrl, table, column);
tempSlice.set(Key.QUERY_SQL, SingleTableSplitUtil.buildQuerySql(queryColumn, table, where));
splittedConfigs.add(tempSlice);
}
}
} else {
// 说明是配置的 querySql 方式，如果是sql模式，则比较简单，几句sql，几个分割
List<String> sqls = connConf.getList(Key.QUERY_SQL, String.class);
// TODO 是否check 配置为多条语句？？
for (String querySql : sqls) {
tempSlice = sliceConfig.clone();
tempSlice.set(Key.QUERY_SQL, querySql);
splittedConfigs.add(tempSlice);
}
}
}
return splittedConfigs;
}
复制代码从上方程序中和注解中不难发现，split方法内部会判断是否需要进行单表切分，当满足并发数要求较高，并且配置了splitPk(表分割的主键)参数时，则要求进行单表拆分，拆分个数前面已经经过计算得出，不然就是几张表开启几个并发，下方是单表拆分源码：主要是通过主键，表名，列名，where条件，组合成一句sql后，再通过往sql后加where条件，划分主键范围，再把分割后的sql传给对应配置文件类Configuration并形成列表，作为每个划分出来的任务的配置依据。
public static List<Configuration> splitSingleTable(
Configuration configuration, int adviceNum) {
List<Configuration> pluginParams = new ArrayList<Configuration>();
List<String> rangeList;
String splitPkName = configuration.getString(Key.SPLIT_PK);
String column = configuration.getString(Key.COLUMN);
String table = configuration.getString(Key.TABLE);
String where = configuration.getString(Key.WHERE, null);
boolean hasWhere = StringUtils.isNotBlank(where);
if (DATABASE_TYPE == DataBaseType.Oracle) {
rangeList = genSplitSqlForOracle(splitPkName, table, where,
configuration, adviceNum);
} else {
Pair<Object, Object> minMaxPK = getPkRange(configuration);
if (null == minMaxPK) {
throw DataXException.asDataXException(DBUtilErrorCode.ILLEGAL_SPLIT_PK,
"根据切分主键切分表失败. DataX 仅支持切分主键为一个,并且类型为整数或者字符串类型. 请尝试使用其他的切分主键或者联系 DBA 进行处理.");
}
configuration.set(Key.QUERY_SQL, buildQuerySql(column, table, where));
if (null == minMaxPK.getLeft() || null == minMaxPK.getRight()) {
// 切分后获取到的start/end 有 Null 的情况
pluginParams.add(configuration);
return pluginParams;
}
boolean isStringType = Constant.PK_TYPE_STRING.equals(configuration
.getString(Constant.PK_TYPE));
boolean isLongType = Constant.PK_TYPE_LONG.equals(configuration
.getString(Constant.PK_TYPE));
//进行逐渐切分，找到临界值
if (isStringType) {
rangeList = RdbmsRangeSplitWrap.splitAndWrap(
String.valueOf(minMaxPK.getLeft()),
String.valueOf(minMaxPK.getRight()), adviceNum,
splitPkName, "'", DATABASE_TYPE);
} else if (isLongType) {
rangeList = RdbmsRangeSplitWrap.splitAndWrap(
new BigInteger(minMaxPK.getLeft().toString()),
new BigInteger(minMaxPK.getRight().toString()),
adviceNum, splitPkName);
} else {
throw DataXException.asDataXException(DBUtilErrorCode.ILLEGAL_SPLIT_PK,
"您配置的切分主键(splitPk) 类型 DataX 不支持. DataX 仅支持切分主键为一个,并且类型为整数或者字符串类型. 请尝试使用其他的切分主键或者联系 DBA 进行处理.");
}
}
String tempQuerySql;
//存放切分后的所有sql，所有sql整合在一起是一张表的全部数据
List<String> allQuerySql = new ArrayList<String>();
if (null != rangeList && !rangeList.isEmpty()) {
for (String range : rangeList) {
Configuration tempConfig = configuration.clone();
//此处进行主键切分获得range，并把范围添加到where条件后，组成新的sql
tempQuerySql = buildQuerySql(column, table, where)
+ (hasWhere ? " and " : " where ") + range;
allQuerySql.add(tempQuerySql);
tempConfig.set(Key.QUERY_SQL, tempQuerySql);
pluginParams.add(tempConfig);
}
} else {
Configuration tempConfig = configuration.clone();
tempQuerySql = buildQuerySql(column, table, where)
+ (hasWhere ? " and " : " where ")
+ String.format(" %s IS NOT NULL", splitPkName);
//添加到sql集合中
allQuerySql.add(tempQuerySql);
tempConfig.set(Key.QUERY_SQL, tempQuerySql);
pluginParams.add(tempConfig);
}
Configuration tempConfig = configuration.clone();
tempQuerySql = buildQuerySql(column, table, where)
+ (hasWhere ? " and " : " where ")
+ String.format(" %s IS NULL", splitPkName);
//添加到sql集合中
allQuerySql.add(tempQuerySql);
tempConfig.set(Key.QUERY_SQL, tempQuerySql);
pluginParams.add(tempConfig);
return pluginParams;
}
复制代码总结：
- table模式 ：当没有配置splitPk时，任务数量与table数量一样.比如table配置了2个(table1, table2) ，则至少开启两个任务，分别负责table1和table2。
- table模式 ：配置splitPk时，配合channel一起使用。任务数 = (向上取整)(channel/table数量) ,当任务数 > 1 时会重新切分任务，最终任务数 = 任务数 * 5 + 1 。配置的splitPk会被整合进入Configuration中的querySql中，例如配置了id，querySql中会加上id>1 and id<5这样的条件，做到分割的效果。
- querySql模式 ：有几条querySql ， 生成相同数量的任务配置。
- writer与Reader类似，writer只有table模式，单表时，保证任务数目与Reader相同，多表时任务数等于表数，此时不一定与Reader的任务数目相同，因此可能会报错
- 提醒：上方是mysql的切分策略，适用于支持sql语句的数据库，不代表所有数据源的切分策略
3 JobContainer任务调度方法：schedule
进入schedule方法，在执行任务前首先先要获取，task任务的数量（也就是前面切分出来的list的size），接着获取每个taskgroup运行的task数以及需要的taskgroup的数量。
//每个taskgroup运行的task数量
int channelsPerTaskGroup = this.configuration.getInt(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_CHANNEL, 5);
//task总数
int taskNumber = this.configuration.getList(
CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT).size();
//taskgroup数量
this.needChannelNumber = Math.min(this.needChannelNumber, taskNumber);
复制代码接着通过获取配置信息得到每个taskGroup需要运行哪些tasks任务，确定数量之后，平均分配具体的task到具体的taskGroup，创建任务执行器，并执行任务。
//平均分配具体的task到具体的taskGroup。
List<Configuration> taskGroupConfigs = JobAssignUtil.assignFairly(this.configuration,
this.needChannelNumber, channelsPerTaskGroup);
LOG.info("Scheduler starts [{}] taskGroups.", taskGroupConfigs.size());
ExecuteMode executeMode = null;
AbstractScheduler scheduler;
try {
//创建执行器，用于监控啥的
executeMode = ExecuteMode.STANDALONE;
scheduler = initStandaloneScheduler(this.configuration);
//设置 executeMode
for (Configuration taskGroupConfig : taskGroupConfigs) {
taskGroupConfig.set(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_JOB_MODE, executeMode.getValue());
}
//...省略其他代码
//启动任务
scheduler.schedule(taskGroupConfigs);
} catch (Exception e) {
//...省略其他代码
}
复制代码接下来配置完一定参数和异常排除检查后，scheduler.schedule方法会调用父类AbstractScheduler的startAllTaskGroup方法，启动所有的taskgroup。
public void startAllTaskGroup(List<Configuration> configurations) {
//启动一个线程池，大小为taskGroup的数量
this.taskGroupContainerExecutorService = Executors
.newFixedThreadPool(configurations.size());
for (Configuration taskGroupConfiguration : configurations) {
//建立一个TaskGroupContainerRunner线程，
TaskGroupContainerRunner taskGroupContainerRunner = newTaskGroupContainerRunner(taskGroupConfiguration);
//开启线程运行taskgroup
this.taskGroupContainerExecutorService.execute(taskGroupContainerRunner);
}
this.taskGroupContainerExecutorService.shutdown();
}
复制代码线程启动后，会启动TaskGroupContainer来运行一个taskgroup里的全部任务
@Override
public void run() {
try {
//设置线程名字
Thread.currentThread().setName(
String.format("taskGroup-%d", this.taskGroupContainer.getTaskGroupId()));
//启动TaskGroupContainer
this.taskGroupContainer.start();
this.state = State.SUCCEEDED;
} catch (Throwable e) {
this.state = State.FAILED;
throw DataXException.asDataXException(
FrameworkErrorCode.RUNTIME_ERROR, e);
}
}
复制代码4 TaskGroupContainer
接着TaskGroupContainer启动，TaskGroupContainer启动主要执行两个部分：
- 初始化task执行相关的状态信息，分别是taskId与其对应的Congifuration的map映射集合、待运行的任务队列taskQueue、运行失败任务taskFailedExecutorMap、正在执行的任务集合runTasks等
- 进入循环，循环判断各个任务执行的状态。
- 判断是否有失败的task，如果有则放入taskFailedExecutorMap中，并查看当前的执行是否支持重跑和failOver，如果支持则重新放回执行队列中；如果没有失败，则标记任务执行成功，并从状态轮询map中移除
- 如果发现有失败的任务，则向容器汇报状态，抛出异常
- 查看当前执行队列的长度，如果发现执行队列还有通道，则构建TaskExecutor加入执行队列，并从待运行移除
- 检查执行队列和所有的任务状态，如果所有的任务都执行成功，则汇报taskGroup的状态并从循环中退出
- 检查当前时间是否超过汇报时间，如果超过了，就需要向全局汇报当前状态
- 所有任务成功之后，向全局汇报当前的任务状态。
具体看下方源码注解。
public class TaskGroupContainer extends AbstractContainer {
private static final Logger LOG = LoggerFactory
.getLogger(TaskGroupContainer.class);
//当前taskGroup所属jobId
private long jobId;
//当前taskGroupId
private int taskGroupId;
//使用的channel类
private String channelClazz;
//task收集器使用的类
private String taskCollectorClass;
private TaskMonitor taskMonitor = TaskMonitor.getInstance();
public TaskGroupContainer(Configuration configuration) {
super(configuration);
initCommunicator(configuration); //初始化通信器
this.jobId = this.configuration.getLong(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_JOB_ID);
//core.container.taskGroup.id 任务组id
this.taskGroupId = this.configuration.getInt(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_ID);
//管道实现类 core.transport.channel.class
this.channelClazz = this.configuration.getString(
CoreConstant.DATAX_CORE_TRANSPORT_CHANNEL_CLASS);
//任务收集器 core.statistics.collector.plugin.taskClass
this.taskCollectorClass = this.configuration.getString(
CoreConstant.DATAX_CORE_STATISTICS_COLLECTOR_PLUGIN_TASKCLASS);
}
//...
@Override
public void start() {
try {
/**
* 状态check时间间隔，较短，可以把任务及时分发到对应channel中
* core.container.taskGroup.sleepInterval
*/
int sleepIntervalInMillSec = this.configuration.getInt(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_SLEEPINTERVAL, 100);
/**
* 状态汇报时间间隔，稍长，避免大量汇报
* core.container.taskGroup.reportInterval
*/
long reportIntervalInMillSec = this.configuration.getLong(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_REPORTINTERVAL,
10000);
/**
* 2分钟汇报一次性能统计
*/
//core.container.taskGroup.channel
// 获取channel数目
int channelNumber = this.configuration.getInt(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_CHANNEL);
//最大重试次数 core.container.task.failOver.maxRetryTimes 默认1次
int taskMaxRetryTimes = this.configuration.getInt(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASK_FAILOVER_MAXRETRYTIMES, 1);
//任务组重试间隔时间 core.container.task.failOver.retryIntervalInMsec
long taskRetryIntervalInMsec = this.configuration.getLong(
CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASK_FAILOVER_RETRYINTERVALINMSEC, 10000);
//core.container.task.failOver.maxWaitInMsec
long taskMaxWaitInMsec = this.configuration.getLong(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASK_FAILOVER_MAXWAITINMSEC, 60000);
//获取当前任务组所有任务配置
List<Configuration> taskConfigs = this.configuration
.getListConfiguration(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT);
int taskCountInThisTaskGroup = taskConfigs.size();
LOG.info(String.format(
"taskGroupId=[%d] start [%d] channels for [%d] tasks.",
this.taskGroupId, channelNumber, taskCountInThisTaskGroup));
//任务组注册通信器
this.containerCommunicator.registerCommunication(taskConfigs);
//taskId与task配置
Map<Integer, Configuration> taskConfigMap = buildTaskConfigMap(taskConfigs);
List<Configuration> taskQueue = buildRemainTasks(taskConfigs); //待运行task列表
Map<Integer, TaskExecutor> taskFailedExecutorMap = new HashMap<Integer, TaskExecutor>(); //taskId与上次失败实例
List<TaskExecutor> runTasks = new ArrayList<TaskExecutor>(channelNumber); //正在运行task
Map<Integer, Long> taskStartTimeMap = new HashMap<Integer, Long>(); //任务开始时间
long lastReportTimeStamp = 0;
Communication lastTaskGroupContainerCommunication = new Communication();
//这里开始进入循环作业
while (true) {
//1.判断task状态
boolean failedOrKilled = false;
Map<Integer, Communication> communicationMap = containerCommunicator.getCommunicationMap(); //任务id对应通信器,用来收集任务作业情况
for(Map.Entry<Integer, Communication> entry : communicationMap.entrySet()){
Integer taskId = entry.getKey();
Communication taskCommunication = entry.getValue();
if(!taskCommunication.isFinished()){
continue; //当前任务未结束,继续执行
}
//已经结束的任务,从正在运行的任务集合中移除
TaskExecutor taskExecutor = removeTask(runTasks, taskId);
//上面从runTasks里移除了，因此对应在monitor里移除
taskMonitor.removeTask(taskId);
//失败，看task是否支持failover，重试次数未超过最大限制
if(taskCommunication.getState() == State.FAILED){
taskFailedExecutorMap.put(taskId, taskExecutor);
if(taskExecutor.supportFailOver() && taskExecutor.getAttemptCount() < taskMaxRetryTimes){
taskExecutor.shutdown(); //关闭老的executor
containerCommunicator.resetCommunication(taskId); //将task的状态重置
Configuration taskConfig = taskConfigMap.get(taskId);
taskQueue.add(taskConfig); //重新加入任务列表
}else{
failedOrKilled = true;
break;
}
}else if(taskCommunication.getState() == State.KILLED){
failedOrKilled = true;
break;
}else if(taskCommunication.getState() == State.SUCCEEDED){
Long taskStartTime = taskStartTimeMap.get(taskId);
if(taskStartTime != null){
Long usedTime = System.currentTimeMillis() - taskStartTime;
LOG.info("taskGroup[{}] taskId[{}] is successed, used[{}]ms",
this.taskGroupId, taskId, usedTime);
//usedTime*1000*1000 转换成PerfRecord记录的ns，这里主要是简单登记，进行最长任务的打印。因此增加特定静态方法
PerfRecord.addPerfRecord(taskGroupId, taskId, PerfRecord.PHASE.TASK_TOTAL,taskStartTime, usedTime * 1000L * 1000L);
taskStartTimeMap.remove(taskId);
taskConfigMap.remove(taskId);
}
}
}
// 2.发现该taskGroup下taskExecutor的总状态失败则汇报错误
if (failedOrKilled) {
lastTaskGroupContainerCommunication = reportTaskGroupCommunication(
lastTaskGroupContainerCommunication, taskCountInThisTaskGroup);
throw DataXException.asDataXException(
FrameworkErrorCode.PLUGIN_RUNTIME_ERROR, lastTaskGroupContainerCommunication.getThrowable());
}
//3.有任务未执行，且正在运行的任务数小于最大通道限制
Iterator<Configuration> iterator = taskQueue.iterator();
while(iterator.hasNext() && runTasks.size() < channelNumber){
Configuration taskConfig = iterator.next();
Integer taskId = taskConfig.getInt(CoreConstant.TASK_ID);
int attemptCount = 1;
TaskExecutor lastExecutor = taskFailedExecutorMap.get(taskId);
if(lastExecutor!=null){
attemptCount = lastExecutor.getAttemptCount() + 1;
long now = System.currentTimeMillis();
long failedTime = lastExecutor.getTimeStamp();
if(now - failedTime < taskRetryIntervalInMsec){ //未到等待时间，继续留在队列
continue;
}
if(!lastExecutor.isShutdown()){ //上次失败的task仍未结束
if(now - failedTime > taskMaxWaitInMsec){
markCommunicationFailed(taskId);
reportTaskGroupCommunication(lastTaskGroupContainerCommunication, taskCountInThisTaskGroup);
throw DataXException.asDataXException(CommonErrorCode.WAIT_TIME_EXCEED, "task failover等待超时");
}else{
lastExecutor.shutdown(); //再次尝试关闭
continue;
}
}else{
LOG.info("taskGroup[{}] taskId[{}] attemptCount[{}] has already shutdown",
this.taskGroupId, taskId, lastExecutor.getAttemptCount());
}
}
Configuration taskConfigForRun = taskMaxRetryTimes > 1 ? taskConfig.clone() : taskConfig;
TaskExecutor taskExecutor = new TaskExecutor(taskConfigForRun, attemptCount);
taskStartTimeMap.put(taskId, System.currentTimeMillis());
taskExecutor.doStart();
iterator.remove();
runTasks.add(taskExecutor); //继续添加到运行的任务集合
//上面，增加task到runTasks列表，因此在monitor里注册。
taskMonitor.registerTask(taskId, this.containerCommunicator.getCommunication(taskId));
//刚刚已经添加了task，这里把任务id从失败map移除
taskFailedExecutorMap.remove(taskId);
LOG.info("taskGroup[{}] taskId[{}] attemptCount[{}] is started",
this.taskGroupId, taskId, attemptCount);
}
//4.任务列表为空，executor已结束, 搜集状态为success--->成功
if (taskQueue.isEmpty() && isAllTaskDone(runTasks) && containerCommunicator.collectState() == State.SUCCEEDED) {
// 成功的情况下，也需要汇报一次。否则在任务结束非常快的情况下，采集的信息将会不准确
lastTaskGroupContainerCommunication = reportTaskGroupCommunication(
lastTaskGroupContainerCommunication, taskCountInThisTaskGroup);
LOG.info("taskGroup[{}] completed it's tasks.", this.taskGroupId);
break;
}
// 5.如果当前时间已经超出汇报时间的interval，那么我们需要马上汇报
long now = System.currentTimeMillis();
if (now - lastReportTimeStamp > reportIntervalInMillSec) {
lastTaskGroupContainerCommunication = reportTaskGroupCommunication(
lastTaskGroupContainerCommunication, taskCountInThisTaskGroup);
lastReportTimeStamp = now;
//taskMonitor对于正在运行的task，每reportIntervalInMillSec进行检查
for(TaskExecutor taskExecutor:runTasks){ taskMonitor.report(taskExecutor.getTaskId(),this.containerCommunicator.getCommunication(taskExecutor.getTaskId()));
}
}
Thread.sleep(sleepIntervalInMillSec);
}
//6.最后还要汇报一次
reportTaskGroupCommunication(lastTaskGroupContainerCommunication, taskCountInThisTaskGroup);
} catch (Throwable e) {
Communication nowTaskGroupContainerCommunication = this.containerCommunicator.collect();
if (nowTaskGroupContainerCommunication.getThrowable() == null) {
nowTaskGroupContainerCommunication.setThrowable(e);
}
nowTaskGroupContainerCommunication.setState(State.FAILED);
this.containerCommunicator.report(nowTaskGroupContainerCommunication);
throw DataXException.asDataXException(
FrameworkErrorCode.RUNTIME_ERROR, e);
}finally {
if(!PerfTrace.getInstance().isJob()){
//最后打印cpu的平均消耗，GC的统计
VMInfo vmInfo = VMInfo.getVmInfo();
if (vmInfo != null) {
vmInfo.getDelta(false);
LOG.info(vmInfo.totalString());
}
LOG.info(PerfTrace.getInstance().summarizeNoException());
}
}
}
}
复制代码5 TaskExecute
TaskExecute是TaskGroupContainer的内部类，是一个基本单位task的具体执行管理的地方。
- 初始化一些信息，比如初始化读写线程，实例化存储读数据的管道，获取transformer的参数等。
- 初始化之后开启读写线程，正式开始单个task（一部分数据同步任务）正式启动。
- 读操作（ReaderRunner）利用jdbc，把从数据库中读出来的每条数据封装为一个个Record放入Channel中,当数据读完时，结束的时候会写入一个TerminateRecord标识。
- 写操作（WriterRunner）不断从Channel中读取Record，直到读到TerminateRecord标识数据以取完，把数据全部读入数据库中
class TaskExecutor {
private Configuration taskConfig; //当前任务配置项
private Channel channel; //管道 用于缓存读出来的数据
private Thread readerThread; //读线程
private Thread writerThread; //写线程
private ReaderRunner readerRunner;
private WriterRunner writerRunner;
/**
* 该处的taskCommunication在多处用到：
* 1. channel
* 2. readerRunner和writerRunner
* 3. reader和writer的taskPluginCollector
*/
private Communication taskCommunication;
public TaskExecutor(Configuration taskConf, int attemptCount) {
// 获取该taskExecutor的配置
this.taskConfig = taskConf;
//...
/**
* 由taskId得到该taskExecutor的Communication
* 要传给readerRunner和writerRunner，同时要传给channel作统计用
*/
this.taskCommunication = containerCommunicator
.getCommunication(taskId);
//实例化存储读数据的管道
this.channel = ClassUtil.instantiate(channelClazz,
Channel.class, configuration);
this.channel.setCommunication(this.taskCommunication);
/**
* 获取transformer的参数
*/
List<TransformerExecution> transformerInfoExecs = TransformerUtil.buildTransformerInfo(taskConfig);
/**
* 生成writerThread
*/
writerRunner = (WriterRunner) generateRunner(PluginType.WRITER);
this.writerThread = new Thread(writerRunner,
String.format("%d-%d-%d-writer",
jobId, taskGroupId, this.taskId));
//通过设置thread的contextClassLoader，即可实现同步和主程序不通的加载器
this.writerThread.setContextClassLoader(LoadUtil.getJarLoader(
PluginType.WRITER, this.taskConfig.getString(
CoreConstant.JOB_WRITER_NAME)));
/**
* 生成readerThread
*/
readerRunner = (ReaderRunner) generateRunner(PluginType.READER,transformerInfoExecs);
this.readerThread = new Thread(readerRunner,
String.format("%d-%d-%d-reader",
jobId, taskGroupId, this.taskId));
/**
* 通过设置thread的contextClassLoader，即可实现同步和主程序不通的加载器
*/
this.readerThread.setContextClassLoader(LoadUtil.getJarLoader(
PluginType.READER, this.taskConfig.getString(
CoreConstant.JOB_READER_NAME)));
}
public void doStart() {
this.writerThread.start();
// reader没有起来，writer不可能结束
if (!this.writerThread.isAlive() || this.taskCommunication.getState() == State.FAILED) {
throw DataXException.asDataXException(
FrameworkErrorCode.RUNTIME_ERROR,
this.taskCommunication.getThrowable());
}
this.readerThread.start();
// 这里reader可能很快结束
if (!this.readerThread.isAlive() && this.taskCommunication.getState() == State.FAILED) {
// 这里有可能出现Reader线上启动即挂情况 对于这类情况 需要立刻抛出异常
throw DataXException.asDataXException(
FrameworkErrorCode.RUNTIME_ERROR,
this.taskCommunication.getThrowable());
}
}
}
复制代码ReaderRunner（WriterRunner类似）
- ReaderRunner由Taskexcute的generateRunner进行初始化。
- ReaderRunner的主要是从调用对应的plugin的task内部类，调用各个插件各自的init，prepare和startRead方法，开始进行数据库数据的读入。
public void run() {
assert null != this.recordSender;
Reader.Task taskReader = (Reader.Task) this.getPlugin();
//统计waitWriterTime，并且在finally才end。
PerfRecord channelWaitWrite = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.WAIT_WRITE_TIME);
try {
channelWaitWrite.start();
LOG.debug("task reader starts to do init ...");
PerfRecord initPerfRecord = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.READ_TASK_INIT);
initPerfRecord.start();
taskReader.init();
initPerfRecord.end();
LOG.debug("task reader starts to do prepare ...");
PerfRecord preparePerfRecord = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.READ_TASK_PREPARE);
preparePerfRecord.start();
taskReader.prepare();
preparePerfRecord.end();
LOG.debug("task reader starts to read ...");
PerfRecord dataPerfRecord = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.READ_TASK_DATA);
dataPerfRecord.start();
taskReader.startRead(recordSender);
recordSender.terminate();
dataPerfRecord.addCount(CommunicationTool.getTotalReadRecords(super.getRunnerCommunication()));
dataPerfRecord.addSize(CommunicationTool.getTotalReadBytes(super.getRunnerCommunication()));
dataPerfRecord.end();
LOG.debug("task reader starts to do post ...");
PerfRecord postPerfRecord = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.READ_TASK_POST);
postPerfRecord.start();
taskReader.post();
postPerfRecord.end();
// automatic flush
// super.markSuccess(); 这里不能标记为成功，成功的标志由 writerRunner 来标志（否则可能导致 reader 先结束，而 writer 还没有结束的严重 bug）
} catch (Throwable e) {
LOG.error("Reader runner Received Exceptions:", e);
super.markFail(e);
} finally {
LOG.debug("task reader starts to do destroy ...");
PerfRecord desPerfRecord = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.READ_TASK_DESTROY);
desPerfRecord.start();
super.destroy();
desPerfRecord.end();
channelWaitWrite.end(super.getRunnerCommunication().getLongCounter(CommunicationTool.WAIT_WRITER_TIME));
long transformerUsedTime = super.getRunnerCommunication().getLongCounter(CommunicationTool.TRANSFORMER_USED_TIME);
if (transformerUsedTime > 0) {
PerfRecord transformerRecord = new PerfRecord(getTaskGroupId(), getTaskId(), PerfRecord.PHASE.TRANSFORMER_TIME);
transformerRecord.start();
transformerRecord.end(transformerUsedTime);
}
}
}
复制代码以mysql为例子，mysqlReader会通过jdbc读取数据，并通过senderRecord以Record的形式通过Channel转发给对应的Writer，代码如下
public void startRead(Configuration readerSliceConfig, RecordSender recordSender, TaskPluginCollector taskPluginCollector, int fetchSize) {
String querySql = readerSliceConfig.getString("querySql");
String table = readerSliceConfig.getString("table");
PerfTrace.getInstance().addTaskDetails(this.taskId, table + "," + this.basicMsg);
LOG.info("Begin to read record by Sql: [{}\n] {}.", querySql, this.basicMsg);
PerfRecord queryPerfRecord = new PerfRecord(this.taskGroupId, this.taskId, PHASE.SQL_QUERY);
queryPerfRecord.start();
Connection conn = DBUtil.getConnection(this.dataBaseType, this.jdbcUrl, this.username, this.password);
DBUtil.dealWithSessionConfig(conn, readerSliceConfig, this.dataBaseType, this.basicMsg);
int columnNumber = false;
ResultSet rs = null;
try {
rs = DBUtil.query(conn, querySql, fetchSize);
queryPerfRecord.end();
ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData();
int columnNumber = metaData.getColumnCount();
PerfRecord allResultPerfRecord = new PerfRecord(this.taskGroupId, this.taskId, PHASE.RESULT_NEXT_ALL);
allResultPerfRecord.start();
long rsNextUsedTime = 0L;
for(long lastTime = System.nanoTime(); rs.next(); lastTime = System.nanoTime()) {
rsNextUsedTime += System.nanoTime() - lastTime;
//把记录通过recordSender传输给channel
this.transportOneRecord(recordSender, rs, metaData, columnNumber, this.mandatoryEncoding, taskPluginCollector);
}
allResultPerfRecord.end(rsNextUsedTime);
LOG.info("Finished read record by Sql: [{}\n] {}.", querySql, this.basicMsg);
} catch (Exception var20) {
throw RdbmsException.asQueryException(this.dataBaseType, var20, querySql, table, this.username);
} finally {
DBUtil.closeDBResources((Statement)null, conn);
}
}
复制代码Writer会往Channel里获取Record存入目标数据库中。
6 数据传输中的数据结构
将另外起一篇文章进行讨论
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THE END
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