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Datax根首先據(jù)配置文件，確定好channel的并發(fā)數(shù)目。然后將整個(gè)job分成一個(gè)個(gè)小的task，然后劃分成組。

channel數(shù)目的確定

如果指定字節(jié)數(shù)限速，則計(jì)算字節(jié)限速后的并發(fā)數(shù)目。如果指定記錄數(shù)限速，則計(jì)算記錄數(shù)限速后的并發(fā)數(shù)目。再取兩者中最小的channel并發(fā)數(shù)目。如果兩者限速都沒(méi)指定，則看是否配置文件指定了channel并發(fā)數(shù)目。

比如以下面這個(gè)配置為例：

{
    "core": {
       "transport" : {
          "channel": {
             "speed": {
                "record": 100,
                "byte": 100
             }
          }
       }
    },
    "job": {
      "setting": {
        "speed": {
          "record": 500,
          "byte": 1000,
          "channel" : 1
        }
      }
    }
}

job里的是全局配置， core里的channel是單個(gè)channel的限制。首先計(jì)算按照字節(jié)數(shù)限速，channel的數(shù)目應(yīng)該為 500 / 100 = 5,然后按照記錄數(shù)限速， channel的數(shù)目應(yīng)該為 1000 ／ 100 = 10, 最后返回兩者的最小值 5。雖然指定了channel為1，但只有在沒(méi)有限速的條件下，才會(huì)使用。

adjustChannelNumber方法，實(shí)現(xiàn)了上述功能

private void adjustChannelNumber() {
    int needChannelNumberByByte = Integer.MAX_VALUE;
    int needChannelNumberByRecord = Integer.MAX_VALUE;

    // 是否指定字節(jié)數(shù)限速
    boolean isByteLimit = (this.configuration.getInt(
            CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_SPEED_BYTE, 0) > 0);
    if (isByteLimit) {
        // 總的限速字節(jié)數(shù)
        long globalLimitedByteSpeed = this.configuration.getInt(
                CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_SPEED_BYTE, 10 * 1024 * 1024);

        // 單個(gè)Channel的字節(jié)數(shù)
        Long channelLimitedByteSpeed = this.configuration
                .getLong(CoreConstant.DATAX_CORE_TRANSPORT_CHANNEL_SPEED_BYTE);
        if (channelLimitedByteSpeed == null || channelLimitedByteSpeed <= 0) {
            DataXException.asDataXException(
                    FrameworkErrorCode.CONFIG_ERROR,
                    "在有總bps限速條件下，單個(gè)channel的bps值不能為空，也不能為非正數(shù)");
        }
        // 計(jì)算所需要的channel數(shù)目
        needChannelNumberByByte =
                (int) (globalLimitedByteSpeed / channelLimitedByteSpeed);
        needChannelNumberByByte =
                needChannelNumberByByte > 0 ? needChannelNumberByByte : 1;
    }
    // 是否指定記錄數(shù)限速
    boolean isRecordLimit = (this.configuration.getInt(
            CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_SPEED_RECORD, 0)) > 0;
    if (isRecordLimit) {
        // 總的限速記錄數(shù)
        long globalLimitedRecordSpeed = this.configuration.getInt(
                CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_SPEED_RECORD, 100000);
        // 獲取單個(gè)channel的限定的記錄數(shù)
        Long channelLimitedRecordSpeed = this.configuration.getLong(
                CoreConstant.DATAX_CORE_TRANSPORT_CHANNEL_SPEED_RECORD);
        if (channelLimitedRecordSpeed == null || channelLimitedRecordSpeed <= 0) {
            DataXException.asDataXException(FrameworkErrorCode.CONFIG_ERROR,
                    "在有總tps限速條件下，單個(gè)channel的tps值不能為空，也不能為非正數(shù)");
        }
        // 計(jì)算所需要的channel數(shù)目
        needChannelNumberByRecord =
                (int) (globalLimitedRecordSpeed / channelLimitedRecordSpeed);
        needChannelNumberByRecord =
                needChannelNumberByRecord > 0 ? needChannelNumberByRecord : 1;
        LOG.info("Job set Max-Record-Speed to " + globalLimitedRecordSpeed + " records.");
    }

    // 取較小值
    this.needChannelNumber = needChannelNumberByByte < needChannelNumberByRecord ?
            needChannelNumberByByte : needChannelNumberByRecord;

    // 返回最小值
    if (this.needChannelNumber < Integer.MAX_VALUE) {
        return;
    }

    // 是否指定了channel數(shù)目
    boolean isChannelLimit = (this.configuration.getInt(
            CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_SPEED_CHANNEL, 0) > 0);
    if (isChannelLimit) {
        this.needChannelNumber = this.configuration.getInt(
                CoreConstant.DATAX_JOB_SETTING_SPEED_CHANNEL);

        LOG.info("Job set Channel-Number to " + this.needChannelNumber
                + " channels.");

        return;
    }

    throw DataXException.asDataXException(
            FrameworkErrorCode.CONFIG_ERROR,
            "Job運(yùn)行速度必須設(shè)置");
}

切分任務(wù)

JobContainer 的split負(fù)責(zé)將整個(gè)job切分成多個(gè)task，生成task配置的列表。

private int split() {
    // 計(jì)算所需的channel數(shù)目
    this.adjustChannelNumber();

    if (this.needChannelNumber <= 0) {
        this.needChannelNumber = 1;
    }
    // 生成任務(wù)的reader配置
    List<Configuration> readerTaskConfigs = this
            .doReaderSplit(this.needChannelNumber);
    int taskNumber = readerTaskConfigs.size();
    // 生成任務(wù)的writer配置
    List<Configuration> writerTaskConfigs = this
            .doWriterSplit(taskNumber);

    // 生成任務(wù)的transformer配置
    List<Configuration> transformerList = this.configuration.getListConfiguration(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT_TRANSFORMER);

    LOG.debug("transformer configuration: "+ JSON.toJSONString(transformerList));
    
    // 合并任務(wù)的reader，writer，transformer配置
    List<Configuration> contentConfig = mergeReaderAndWriterTaskConfigs(
            readerTaskConfigs, writerTaskConfigs, transformerList);
    LOG.debug("contentConfig configuration: "+ JSON.toJSONString(contentConfig));
    
    // 將配置結(jié)果保存在job.content路徑下
    this.configuration.set(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT, contentConfig);

    return contentConfig.size();
}

執(zhí)行reader和writer最細(xì)粒度的切分，需要注意的是，writer的切分結(jié)果要參照reader的切分結(jié)果，達(dá)到切分后數(shù)目相等，才能滿足1：1的通道模型.

reader的切分

doReaderSplit方法，調(diào)用Reader.Job的split方法，返回Reader.Task的Configuration列表

/**
* adviceNumber, 建議的數(shù)目
*/
private List<Configuration> doReaderSplit(int adviceNumber) {
    // 切換ClassLoader
    classLoaderSwapper.setCurrentThreadClassLoader(LoadUtil.getJarLoader(
            PluginType.READER, this.readerPluginName));
    // 調(diào)用Job.Reader的split切分
    List<Configuration> readerSlicesConfigs =
            this.jobReader.split(adviceNumber);
    if (readerSlicesConfigs == null || readerSlicesConfigs.size() <= 0) {
        throw DataXException.asDataXException(
                FrameworkErrorCode.PLUGIN_SPLIT_ERROR,
                "reader切分的task數(shù)目不能小于等于0");
    }
    LOG.info("DataX Reader.Job [{}] splits to [{}] tasks.",
            this.readerPluginName, readerSlicesConfigs.size());
    classLoaderSwapper.restoreCurrentThreadClassLoader();
    return readerSlicesConfigs;
}

 public List<Configuration> split(int adviceNumber) {

            LOG.info("split() begin...");
            List<Configuration> readerSplitConfigs = new ArrayList<Configuration>();
            // warn:每個(gè)slice拖且僅拖一個(gè)文件,
            // int splitNumber = adviceNumber;
            int splitNumber = this.sourceFiles.size();
            if (0 == splitNumber) {
//                throw DataXException.asDataXException(HdfsReaderErrorCode.EMPTY_DIR_EXCEPTION,
//                        String.format("未能找到待讀取的文件,請(qǐng)確認(rèn)您的配置項(xiàng)path: %s", this.readerOriginConfig.getString(Key.PATH)));
                String message = String.format("未能找到待讀取的文件,請(qǐng)確認(rèn)您的配置項(xiàng)path: %s", this.readerOriginConfig.getString(Key.PATH));
                LOG.info(message);
                return new ArrayList<Configuration>();
            }

            List<List<String>> splitedSourceFiles = this.splitSourceFiles(new ArrayList<String>(this.sourceFiles), splitNumber);
            for (List<String> files : splitedSourceFiles) {
                Configuration splitedConfig = this.readerOriginConfig.clone();
                splitedConfig.set(Constant.SOURCE_FILES, files);
                readerSplitConfigs.add(splitedConfig);
            }

            return readerSplitConfigs;
        }

private <T> List<List<T>> splitSourceFiles(final List<T> sourceList, int adviceNumber) {
            List<List<T>> splitedList = new ArrayList<List<T>>();
            int averageLength = sourceList.size() / adviceNumber;
            averageLength = averageLength == 0 ? 1 : averageLength;

            for (int begin = 0, end = 0; begin < sourceList.size(); begin = end) {
                end = begin + averageLength;
                if (end > sourceList.size()) {
                    end = sourceList.size();
                }
                splitedList.add(sourceList.subList(begin, end));
            }
            return splitedList;
        }

這里的reader是hdfs reader 原文件數(shù)，reader task數(shù)等于文件數(shù)。

Writer的切分?jǐn)?shù)

doWriterSplit方法，調(diào)用Writer.JOb的split方法，返回Writer.Task的Configuration列表

private List<Configuration> doWriterSplit(int readerTaskNumber) {
    // 切換ClassLoader
    classLoaderSwapper.setCurrentThreadClassLoader(LoadUtil.getJarLoader(
            PluginType.WRITER, this.writerPluginName));
    // 調(diào)用Job.Reader的split切分
    List<Configuration> writerSlicesConfigs = this.jobWriter
            .split(readerTaskNumber);
    if (writerSlicesConfigs == null || writerSlicesConfigs.size() <= 0) {
        throw DataXException.asDataXException(
                FrameworkErrorCode.PLUGIN_SPLIT_ERROR,
                "writer切分的task不能小于等于0");
    }
    LOG.info("DataX Writer.Job [{}] splits to [{}] tasks.",
            this.writerPluginName, writerSlicesConfigs.size());
    classLoaderSwapper.restoreCurrentThreadClassLoader();

    return writerSlicesConfigs;
}

為了做到Reader、Writer任務(wù)數(shù)對(duì)等，這里要求Writer插件必須按照源端的切分?jǐn)?shù)進(jìn)行切分。否則框架報(bào)錯(cuò)！
比如rediswriter

 public List<Configuration> split(int mandatoryNumber) {
            List<Configuration> configurations = new ArrayList<Configuration>(mandatoryNumber);
            for (int i = 0; i < mandatoryNumber; i++) {
                configurations.add(getPluginJobConf());
            }
            return configurations;
        }

合并配置

合并reader，writer，transformer配置列表。并將任務(wù)列表，保存在配置job.content的值里。

private List<Configuration> mergeReaderAndWriterTaskConfigs(
        List<Configuration> readerTasksConfigs,
        List<Configuration> writerTasksConfigs,
        List<Configuration> transformerConfigs) {
    // reader切分的任務(wù)數(shù)目必須等于writer切分的任務(wù)數(shù)目
    if (readerTasksConfigs.size() != writerTasksConfigs.size()) {
        throw DataXException.asDataXException(
                FrameworkErrorCode.PLUGIN_SPLIT_ERROR,
                String.format("reader切分的task數(shù)目[%d]不等于writer切分的task數(shù)目[%d].",
                        readerTasksConfigs.size(), writerTasksConfigs.size())
        );
    }

    List<Configuration> contentConfigs = new ArrayList<Configuration>();
    for (int i = 0; i < readerTasksConfigs.size(); i++) {
        Configuration taskConfig = Configuration.newDefault();
        // 保存reader相關(guān)配置
        taskConfig.set(CoreConstant.JOB_READER_NAME,
                this.readerPluginName);
        taskConfig.set(CoreConstant.JOB_READER_PARAMETER,
                readerTasksConfigs.get(i));
        // 保存writer相關(guān)配置
        taskConfig.set(CoreConstant.JOB_WRITER_NAME,
                this.writerPluginName);
        taskConfig.set(CoreConstant.JOB_WRITER_PARAMETER,
                writerTasksConfigs.get(i));
        // 保存transformer相關(guān)配置
        if(transformerConfigs!=null && transformerConfigs.size()>0){
            taskConfig.set(CoreConstant.JOB_TRANSFORMER, transformerConfigs);
        }

        taskConfig.set(CoreConstant.TASK_ID, i);
        contentConfigs.add(taskConfig);
    }

    return contentConfigs;
}

分配任務(wù)

分配算法

首先根據(jù)指定的channel數(shù)目和每個(gè)Taskgroup的擁有channel數(shù)目，計(jì)算出Taskgroup的數(shù)目
根據(jù)每個(gè)任務(wù)的reader.parameter.loadBalanceResourceMark將任務(wù)分組
根據(jù)每個(gè)任務(wù)writer.parameter.loadBalanceResourceMark來(lái)講任務(wù)分組
根據(jù)上面兩個(gè)任務(wù)分組的組數(shù)，挑選出大的那個(gè)組
輪詢上面步驟的任務(wù)組，依次輪詢的向各個(gè)TaskGroup添加一個(gè)，直到所有任務(wù)都被分配完

這里舉個(gè)實(shí)例：
目前有7個(gè)task，channel有20個(gè)，每個(gè)Taskgroup擁有5個(gè)channel。
首先計(jì)算出Taskgroup的數(shù)目， 20 ／ 5 = 4 。(實(shí)際不會(huì)有這種情況，channel數(shù)不會(huì)超過(guò)task數(shù))

根據(jù)reader.parameter.loadBalanceResourceMark，將任務(wù)分組如下：

{
    "database_a" : [task_id_1, task_id_2],
    "database_b" : [task_id_3, task_id_4, task_id_5],
    "database_c" : [task_id_6, task_id_7]
}

根據(jù)writer.parameter.loadBalanceResourceMark，將任務(wù)分組如下：

{
    "database_dst_d" : [task_id_1, task_id_2],
    "database_dst_e" : [task_id_3, task_id_4, task_id_5, task_id_6, task_id_7]
}

因?yàn)閞eaderResourceMarkAndTaskIdMap有三個(gè)組，而writerResourceMarkAndTaskIdMap只有兩個(gè)組。從中選出組數(shù)最多的，所以這里按照readerResourceMarkAndTaskIdMap將任務(wù)分配。

執(zhí)行過(guò)程是，輪詢database_a, database_b, database_c，取出第一個(gè)。循環(huán)上一步

1. 取出task_id_1 放入 taskGroup_1
2. 取出task_id_3 放入 taskGroup_2
3. 取出task_id_6 放入 taskGroup_3
4. 取出task_id_2 放入 taskGroup_4
5. 取出task_id_4 放入 taskGroup_1
6. ………

最后返回的結(jié)果為

{
    "taskGroup_1": [task_id_1, task_id_4],
    "taskGroup_2": [task_id_3, task_id_7],
    "taskGroup_3": [task_id_6, task_id_5],
    "taskGroup_4": [task_id_2]
}

代碼解釋
任務(wù)的分配是由JobAssignUtil類負(fù)責(zé)。使用者調(diào)用assignFairly方法，傳入?yún)?shù)，返回TaskGroup配置列表

public final class JobAssignUtil {
    /**
    * configuration 配置
    * channelNumber， channel總數(shù)
    * channelsPerTaskGroup， 每個(gè)TaskGroup擁有的channel數(shù)目
    */
    public static List<Configuration> assignFairly(Configuration configuration, int channelNumber, int channelsPerTaskGroup) {
        
        List<Configuration> contentConfig = configuration.getListConfiguration(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT);
        // 計(jì)算TaskGroup的數(shù)目
        int taskGroupNumber = (int) Math.ceil(1.0 * channelNumber / channelsPerTaskGroup);

        ......
        // 任務(wù)分組
        LinkedHashMap<String, List<Integer>> resourceMarkAndTaskIdMap = parseAndGetResourceMarkAndTaskIdMap(contentConfig);
        // 調(diào)用doAssign方法，分配任務(wù)
        List<Configuration> taskGroupConfig = doAssign(resourceMarkAndTaskIdMap, configuration, taskGroupNumber);

        // 調(diào)整 每個(gè) taskGroup 對(duì)應(yīng)的 Channel 個(gè)數(shù)（屬于優(yōu)化范疇）
        adjustChannelNumPerTaskGroup(taskGroupConfig, channelNumber);
        return taskGroupConfig;
    }
}

任務(wù)分組
按照task配置的reader.parameter.loadBalanceResourceMark和writer.parameter.loadBalanceResourceMark，分別對(duì)任務(wù)進(jìn)行分組，選擇分組數(shù)最高的那組，作為任務(wù)分組的源。

/**
* contentConfig參數(shù)，task的配置列表
*/
private static LinkedHashMap<String, List<Integer>> parseAndGetResourceMarkAndTaskIdMap(List<Configuration> contentConfig) {
    // reader的任務(wù)分組，key為分組的名稱，value是taskId的列表
    LinkedHashMap<String, List<Integer>> readerResourceMarkAndTaskIdMap = new LinkedHashMap<String, List<Integer>>();
    // writer的任務(wù)分組，key為分組的名稱，value是taskId的列表
    LinkedHashMap<String, List<Integer>> 
    writerResourceMarkAndTaskIdMap = new LinkedHashMap<String, List<Integer>>();

    for (Configuration aTaskConfig : contentConfig) {
        int taskId = aTaskConfig.getInt(CoreConstant.TASK_ID);
        
        // 取出reader.parameter.loadBalanceResourceMark的值，作為分組名
        String readerResourceMark = aTaskConfig.getString(CoreConstant.JOB_READER_PARAMETER + "." + CommonConstant.LOAD_BALANCE_RESOURCE_MARK);
        if (readerResourceMarkAndTaskIdMap.get(readerResourceMark) == null) {
            readerResourceMarkAndTaskIdMap.put(readerResourceMark, new LinkedList<Integer>());
        }
        // 把 readerResourceMark 加到 readerResourceMarkAndTaskIdMap 中
        readerResourceMarkAndTaskIdMap.get(readerResourceMark).add(taskId);

        // 取出writer.parameter.loadBalanceResourceMark的值，作為分組名
        String writerResourceMark = aTaskConfig.getString(CoreConstant.JOB_WRITER_PARAMETER + "." + CommonConstant.LOAD_BALANCE_RESOURCE_MARK);
        if (writerResourceMarkAndTaskIdMap.get(writerResourceMark) == null) {
            writerResourceMarkAndTaskIdMap.put(writerResourceMark, new LinkedList<Integer>());
        }
        // 把 writerResourceMark 加到 writerResourceMarkAndTaskIdMap 中
        writerResourceMarkAndTaskIdMap.get(writerResourceMark).add(taskId);
    }

    // 選出reader和writer其中最大的
    if (readerResourceMarkAndTaskIdMap.size() >= writerResourceMarkAndTaskIdMap.size()) {
        // 采用 reader 對(duì)資源做的標(biāo)記進(jìn)行 shuffle
        return readerResourceMarkAndTaskIdMap;
    } else {
        // 采用 writer 對(duì)資源做的標(biāo)記進(jìn)行 shuffle
        return writerResourceMarkAndTaskIdMap;
    }
}

分配任務(wù)
將上一部任務(wù)的分組，劃分到每個(gè)taskGroup里

private static List<Configuration> doAssign(LinkedHashMap<String, List<Integer>> resourceMarkAndTaskIdMap, Configuration jobConfiguration, int taskGroupNumber) {
    List<Configuration> contentConfig = jobConfiguration.getListConfiguration(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT);

    Configuration taskGroupTemplate = jobConfiguration.clone();
    taskGroupTemplate.remove(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT);

    List<Configuration> result = new LinkedList<Configuration>();

    // 初始化taskGroupConfigList
    List<List<Configuration>> taskGroupConfigList = new ArrayList<List<Configuration>>(taskGroupNumber);
    for (int i = 0; i < taskGroupNumber; i++) {
        taskGroupConfigList.add(new LinkedList<Configuration>());
    }

    // 取得resourceMarkAndTaskIdMap的值的最大個(gè)數(shù)
    int mapValueMaxLength = -1;

    List<String> resourceMarks = new ArrayList<String>();
    for (Map.Entry<String, List<Integer>> entry : resourceMarkAndTaskIdMap.entrySet()) {
        resourceMarks.add(entry.getKey());
        if (entry.getValue().size() > mapValueMaxLength) {
            mapValueMaxLength = entry.getValue().size();
        }
    }

    
    int taskGroupIndex = 0;
    // 執(zhí)行mapValueMaxLength次數(shù)，每一次輪詢一遍resourceMarkAndTaskIdMap
    for (int i = 0; i < mapValueMaxLength; i++) {
        // 輪詢r(jià)esourceMarkAndTaskIdMap
        for (String resourceMark : resourceMarks) {
            if (resourceMarkAndTaskIdMap.get(resourceMark).size() > 0) {
                // 取出第一個(gè)
                int taskId = resourceMarkAndTaskIdMap.get(resourceMark).get(0);
                // 輪詢的向taskGroupConfigList插入值
                taskGroupConfigList.get(taskGroupIndex % taskGroupNumber).add(contentConfig.get(taskId));
                // taskGroupIndex自增
                taskGroupIndex++;
                // 刪除第一個(gè)
                resourceMarkAndTaskIdMap.get(resourceMark).remove(0);
            }
        }
    }

    Configuration tempTaskGroupConfig;
    for (int i = 0; i < taskGroupNumber; i++) {
        tempTaskGroupConfig = taskGroupTemplate.clone();
        // 設(shè)置TaskGroup的配置
        tempTaskGroupConfig.set(CoreConstant.DATAX_JOB_CONTENT, taskGroupConfigList.get(i));
        tempTaskGroupConfig.set(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_ID, i);

        result.add(tempTaskGroupConfig);
    }
    // 返回結(jié)果
    return result;
}

為組分配channel
上面已經(jīng)把任務(wù)劃分成多個(gè)組，為了每個(gè)組能夠均勻的分配channel，還需要調(diào)整。算法原理是，當(dāng)channel總的數(shù)目，不能整除TaskGroup的數(shù)目時(shí)。多的余數(shù)個(gè)channel，從中挑選出余數(shù)個(gè)TaskGroup，每個(gè)多分配一個(gè)。

比如現(xiàn)在有13個(gè)channel，然后taskgroup確有5個(gè)。那么首先每個(gè)組先分 13 / 5 = 2 個(gè)。那么還剩下多的3個(gè)chanel，分配給前面?zhèn)€taskgroup。

private static void adjustChannelNumPerTaskGroup(List<Configuration> taskGroupConfig, int channelNumber) {
    int taskGroupNumber = taskGroupConfig.size();
    int avgChannelsPerTaskGroup = channelNumber / taskGroupNumber;
    int remainderChannelCount = channelNumber % taskGroupNumber;
    // 表示有 remainderChannelCount 個(gè) taskGroup,其對(duì)應(yīng) Channel 個(gè)數(shù)應(yīng)該為：avgChannelsPerTaskGroup + 1；
    // （taskGroupNumber - remainderChannelCount）個(gè) taskGroup,其對(duì)應(yīng) Channel 個(gè)數(shù)應(yīng)該為：avgChannelsPerTaskGroup

    int i = 0;
    for (; i < remainderChannelCount; i++) {
        taskGroupConfig.get(i).set(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_CHANNEL, avgChannelsPerTaskGroup + 1);
    }

    for (int j = 0; j < taskGroupNumber - remainderChannelCount; j++) {
        taskGroupConfig.get(i + j).set(CoreConstant.DATAX_CORE_CONTAINER_TASKGROUP_CHANNEL, avgChannelsPerTaskGroup);
    }
}

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Datax任務(wù)分配規(guī)則

Datax任務(wù)分配規(guī)則

channel數(shù)目的確定

切分任務(wù)

reader的切分

Writer的切分?jǐn)?shù)

合并配置

分配任務(wù)

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