异源数据同步 → 记一次 DataX 已同步数据量优化

开心一刻

昨晚，跟好朋友吃夜宵，吐槽我的相亲情况
我：近五年来，我自认为是一位作风正直的人，不抽烟不喝酒，也不和女孩打情骂俏；作息规律，21点睡，06点起，并且我性格也好，安静、老实、非常听话
最后我叹气道：这么多优点，怎么相亲女孩都看不上我呢？
朋友：刚出来半年，就忘记我们是怎么进去的呢？当初没钱还带我去PC，我都不好意思说你

缓冲区阻塞

在异构数据源同步之数据同步 → datax 改造，有点意思中提到 Runtime.getRuntime().exec 会发生阻塞，究其原因是 缓冲区填满导致的死锁

当 Runtime 对象调用 exec(cmd) 后，JVM 会启动一个子进程，该进程会与 JVM 进程建立三个管道连接：标准输入（stdin）、标准输出（stdout）、标准错误（stderr），这些管道在操作系统中都有固定大小的缓冲区。如果子进程持续向 stdout 或 stderr 写入数据，而父进程（JVM）没有及时通过 Process.getInputStream() 和 Process.getErrorStream() 来读取，缓冲区就会被填满，一旦缓冲区满，子进程的写入操作就会被阻塞，进而挂起。此时如果父进程调用了 process.waitFor() 等待子进程结束，就会形成经典的 死锁：父进程等子进程结束，子进程等父进程读取缓冲区，程序便永远卡住

我们采用了两个线程分别来读取 stdout 和 stderr

Process process = Runtime.getRuntime().exec(DATAX_COMMAND);

// 另启线程读取标准输出
new Thread(() -> {
    try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            System.out.println(line);
        }
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}).start();

// 另启线程读取错误输出
new Thread(() -> {
    try (BufferedReader errorReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getErrorStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
        String line;
        while ((line = errorReader.readLine()) != null) {
            System.out.println(line);
        }
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}).start();

// 等待命令执行完成
int i = process.waitFor();
if (i == 0) {
    System.out.println("job执行完成");
} else {
    System.out.println("job执行失败");
}

如果我们不用区分 标准输出 和 错误输出，我们可以将错误输出合并到标准输出

List<String> DATAX_COMMNDS = Arrays.asList("java",
            "-server",
            "-Xms4g",
            "-Xmx4g",
            "-Dfile.encoding=GBK",
            "-Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener",
            "-Ddatax.home=E:\\git-project\\datax-home",
            "-Dlogback.configurationFile=E:\\git-project\\datax-home\\conf\\logback.xml",
            "-classpath", "E:\\git-project\\datax-home\\lib\\*",
            "com.alibaba.datax.core.Engine",
            "-mode", "standalone",
            "-job", "E:\\git-project\\datax-home\\job\\mysql2mysql.json")
ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(DATAX_COMMNDS);
// 合并错误流到标准输出
pb.redirectErrorStream(true);
Process process = pb.start();

// 另启线程读取标准输出
new Thread(() -> {
    try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            System.out.println(line);
        }
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}).start();

// 等待命令执行完成
int i = process.waitFor();
if (i == 0) {
    System.out.println("job执行完成");
} else {
    System.out.println("job执行失败");
}

每执行一次任务，都创建一个新的线程来读取输出流是不合理的；线程的创建与销毁都是存在资源消耗的，更合理的做法是采用 线程池

线程池的合理创建与业务有关（IO密集还是CPU密集），就不展开了

已同步记录数

因为要实时感知 DataX 的同步记录数，我们改造了 DataX 的日志输出，将 DataX 每次写入目标库的记录数输出到日志中，然后读取日志中的记录数，并进行累加实时更新到数据库中。具体实现可参考：异源数据同步 → 如何获取 DataX 已同步数据量？，其中强调了持久化到数据库是一定要采用

update table_name set sync_rows = sync_rows + syncRows;

具体实现类似如下

private static final List<String> DATAX_COMMNDS = Arrays.asList("java",
            "-server",
            "-Xms4g",
            "-Xmx4g",
            "-Dfile.encoding=GBK",
            "-Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener",
            "-Ddatax.home=E:\\git-project\\datax-home",
            "-Dlogback.configurationFile=E:\\git-project\\datax-home\\conf\\logback.xml",
            "-classpath", "E:\\git-project\\datax-home\\lib\\*",
            "com.alibaba.datax.core.Engine",
            "-mode", "standalone",
            "-job", "E:\\git-project\\datax-home\\job\\mysql2mysql.json");

@Test
public void test() {
    // 先生成任务日志
    Long jobId = 1L;
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    int execStatus = -1;
    String msg = "";
    QslJobLog qslJobLog = new QslJobLog(jobId, execStatus, 0L, now, now);
    qslJobLogDao.insert(qslJobLog);
    try {
        ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(DATAX_COMMNDS);
        // 合并错误流到标准输出
        pb.redirectErrorStream(true);
        Process process = pb.start();
        // 线程池线程异步读取标准流
        Future<String> streamFuture = readStream(process, qslJobLog.getId());
        msg = streamFuture.get();
        // 等待命令执行完成
        int i = process.waitFor();
        if (i == 0) {
            execStatus = 1;
            LOGGER.info("job[{}]执行完成", jobId);
        } else {
            LOGGER.error("job[{}]执行失败", jobId);
            execStatus = 0;
        }
    } catch (Exception e) {
        execStatus = 0;
        msg = "任务执行异常：" + e.getMessage();
        LOGGER.error("任务执行异常：", e);
    }
    now = LocalDateTime.now();
    qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
                        .eq(QslJobLog::getId, qslJobLog.getId())
                        .set(QslJobLog::getExecStatus, execStatus)
                        .set(QslJobLog::getUpdateTime, now)
                        .set(QslJobLog::getRemark, msg));
}

private Future<String> readStream(Process process, Long jobLogId) {
    return executorService.submit(() -> {
        String threadName = Thread.currentThread().getName();
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志开始", threadName);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                if (line.contains("sync rows=")) {
                    long syncRows = Long.parseLong(line.split("=")[1]);
                    qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
                                        .eq(QslJobLog::getId, jobLogId)
                                        .setSql("sync_rows = sync_rows + " + syncRows));
                } else {
                    sb.append(line).append(StrPool.CRLF);
                }
                LOGGER.info(line);
            }
        } catch (IOException e) {
            LOGGER.error("日志读取异常：", e);
        }
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志结束", threadName);
        // 保留后面20000字符
        return sb.length() > 20000 ? sb.substring(sb.length() - 20000, sb.length()) : sb.toString();
    });
}

其中表 tbl_qsl_job_log 结构如下

CREATE TABLE `tbl_qsl_job_log` (
  `id` bigint NOT NULL COMMENT '主键id',
  `job_id` bigint NOT NULL COMMENT '任务id',
  `sync_rows` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '同步数量',
  `exec_status` tinyint DEFAULT NULL COMMENT '执行-状态，-2:等待中，-1:执行中，0:失败，1:成功',
  `remark` text COMMENT 'datax执行日志',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '最终修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
)

对 readStream 方法进行一下补充说明，其中 StringBuilder sb 记录的是 DataX 的日志输出（不包括包含 sync rows= 的行），并且截取最后 20000 个字符进行落库，目的是方便从平台查看 DataX 的执行日志

针对如上代码，你们觉得有哪些优化空间？下面是我做的一些优化调整

删除 DataX 日志落库逻辑，直接对接 DataX 任务日志文件

DataX 日志不落库的话，对 readStream 进行调整

private Future<Long> readStream(Process process, Long jobLogId) {
    return executorService.submit(() -> {
        String threadName = Thread.currentThread().getName();
        long totalRows = 0;
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志开始，jobLogId={}", threadName, jobLogId);
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                if (line.contains("sync rows=")) {
                    long syncRows = Long.parseLong(line.split("=")[1]);
                    totalRows += syncRows;
                    qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
                            .eq(QslJobLog::getId, jobLogId)
                            .setSql("sync_rows = sync_rows + " + syncRows));
                }
                LOGGER.info(line);
            }
        } catch (IOException e) {
            LOGGER.error("日志读取异常：", e);
        }
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志结束，jobLogId={}", threadName, jobLogId);
        return totalRows;
    });
}

既然对接 DataX 日志文件，那么 DataX 日志文件的重要性就上来了，自然对其结构管理要更规范一些了；对 DataX 的 logbook.xml 进行调整

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property name="log.dir" value="${datax.home}/log/" />
    <property name="job.id" value="${job.id}" />
    <property name="job.log.id" value="${job.log.id}" />
    <property name="ymd" value="${current.day}"/>
    <property name="byMillionSecond" value="${current.time.millis}"/>

    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <Encoding>UTF-8</Encoding>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
        <charset>UTF-8</charset>
        <file>${log.dir}/${ymd}/${job.id}/${job.log.id}-${byMillionSecond}.log</file>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{0} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <root level="${loglevel:-INFO}">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="FILE" />
    </root>
</configuration>

文件中涉及 5 个变量，可以通过设置系统属性的方式传递给 DataX 的 logback

private static final String DATAX_HOME_PATH = "E:\\git-project\\datax-home";

@Test
public void test() {
    // 先生成任务日志
    Long jobId = 2L;
    LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
    int execStatus = -1;
    long totalRows = 0;
    QslJobLog qslJobLog = new QslJobLog(jobId, execStatus, 0L, now, now);
    qslJobLogDao.insert(qslJobLog);
    String currentDay = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"));
    String currentTimeMillis = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH_mm_ss.SSS"));
    List<String> DATAX_COMMNDS = Arrays.asList("java",
            "-server",
            "-Xms4g",
            "-Xmx4g",
            "-Dfile.encoding=GBK",
            "-Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener",
            "-Ddatax.home=" + DATAX_HOME_PATH,
            "-Dlogback.configurationFile=" + DATAX_HOME_PATH + "\\conf\\logback.xml",
            "-Djob.id=" + jobId,
            "-Djob.log.id=" + qslJobLog.getId(),
            "-Dcurrent.day=" + currentDay,
            "-Dcurrent.time.millis=" + currentTimeMillis,
            "-classpath", DATAX_HOME_PATH + "\\lib\\*",
            "com.alibaba.datax.core.Engine",
            "-mode", "standalone",
            "-job", DATAX_HOME_PATH + "\\job\\mysql2mysql.json");
    String jobLogPath = DATAX_HOME_PATH + "\\log\\" + currentDay + "\\" + jobId + "\\" + qslJobLog.getId() + "-" + currentTimeMillis + ".log";
    try {
        ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(DATAX_COMMNDS);
        // 合并错误流到标准输出
        pb.redirectErrorStream(true);
        Process process = pb.start();
        // 线程池线程异步读取标准流
        Future<Long> streamFuture = readStream(process, qslJobLog.getId());
        totalRows = streamFuture.get();
        // 等待命令执行完成
        int i = process.waitFor();
        if (i == 0) {
            execStatus = 1;
            LOGGER.info("job[{}]执行完成，totalRows={}", jobId, totalRows);
        } else {
            LOGGER.error("job[{}]执行失败", jobId);
            execStatus = 0;
        }
    } catch (Exception e) {
        execStatus = 0;
        LOGGER.error("任务执行异常：", e);
    }
    now = LocalDateTime.now();
    qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
            .eq(QslJobLog::getId, qslJobLog.getId())
            .set(QslJobLog::getExecStatus, execStatus)
            .set(QslJobLog::getUpdateTime, now)
            .set(QslJobLog::getRemark, jobLogPath));
}

datax.home，DataX 的 home 路径，示例中路径：E:\git-project\datax-home
job.id，平台任务id，示例中是 2
job.log.id，平台任务执行的日志id，每次任务执行时，通过 Mybatis Plus 的雪花算法生成
current.day，平台任务执行时的日期，格式：yyyy-MM-dd
current.time.millis，平台任务执行时的时分秒以及毫秒，格式：HH_mm_ss.SSS

示例代码中，jobLogPath 落库到了表 tbl_qsl_job_log 的 remark 字段，这是不推荐的，应该新增字段（如：datax_log_path）来存储；任务执行完成之后，日志路径与文件名格式如下

这个路径也在表 tbl_qsl_job_log 中进行了存储

删除异步等待，减少平台任务与 DataX 任务的结束时差

我们细细斟酌下如下几行代码

// 线程池线程异步读取标准流
Future<Long> streamFuture = readStream(process, qslJobLog.getId());
totalRows = streamFuture.get();
// 等待命令执行完成
int i = process.waitFor();

有没有可能 DataX 任务已经执行完了，readStream 还未执行完，也就是 streamFuture.get(); 还在阻塞中？完全有可能的，readStream 从标准流读数据，并进行频繁的数据库更新（更新 sync_rows），标准流缓存的大小和数据库压力的大小都直接决定 streamFuture.get() 的阻塞时长

既然异步等待会阻塞，那可不可以 异步不等待？（需要结合业务情况来判断），如果可以的话，对 readStream 进行调整

private void readStream(Process process, Long jobLogId) {
    executorService.execute(() -> {
        String threadName = Thread.currentThread().getName();
        long totalRows = 0;
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志开始，jobLogId={}", threadName, jobLogId);
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                if (line.contains("sync rows=")) {
                    long syncRows = Long.parseLong(line.split("=")[1]);
                    totalRows += syncRows;
                    qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
                            .eq(QslJobLog::getId, jobLogId)
                            .setSql("sync_rows = sync_rows + " + syncRows));
                }
                LOGGER.info(line);
            }
        } catch (IOException e) {
            LOGGER.error("日志读取异常：", e);
        }
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志结束，jobLogId={}，totalRows={}", threadName, jobLogId, totalRows);
    });
}

前面斟酌的 3 行代码就变成 2 行了

// 线程池线程异步读取标准流
readStream(process, qslJobLog.getId());
// 等待命令执行完成
int i = process.waitFor();

这样，平台任务的结束时间与 DataX 任务的结束时间就非常接近了

有一点需要注意，平台任务已结束（失败或成功），但任务执行记录的 sync_rows 可能还在更新中！！！

如果非要 异步等待，可以将等待放到 process.waitFor() 后面，可能的话，甚至可以在两者之间加入其他逻辑

int i = process.waitFor();
// TODO 其他逻辑处理
totalRows = streamFuture.get();

同步记录数放入 Redis，减少平台数据库的压力

readStream 中

qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
    .eq(QslJobLog::getId, jobLogId)
    .setSql("sync_rows = sync_rows + " + syncRows));

更新数据库的操作次数，与同步数据记录数强相关，记录数越多，更新次数越多，而关系型数据库的更新涉及到磁盘IO，磁盘IO相比于内存读写，效率是非常低的，所以我们可以接入 Redis 进行优化

private void readStream(Process process, Long jobLogId) {
    executorService.execute(() -> {
        String threadName = Thread.currentThread().getName();
        long totalRows = 0;
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志开始，jobLogId={}", threadName, jobLogId);
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), SYSTEM_ENCODING))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                if (line.contains("sync rows=")) {
                    long syncRows = Long.parseLong(line.split("=")[1]);
                    totalRows += syncRows;
                    // 同步过程中，同步记录数更新到redis
                    redisTemplate.opsForValue().increment("sync:rows:" + jobLogId, syncRows);
                }
                LOGGER.info(line);
            }
        } catch (IOException e) {
            LOGGER.error("日志读取异常：", e);
        }
        LOGGER.info("线程[{}]读取任务日志结束，jobLogId={}，totalRows={}", threadName, jobLogId, totalRows);
        // 任务完成，同步记录数落库，同时删除Redis中对应记录
        qslJobLogDao.update(new LambdaUpdateWrapper<QslJobLog>()
                .eq(QslJobLog::getId, jobLogId)
                .set(QslJobLog::getSyncRows, totalRows));
        redisTemplate.delete("sync:rows:" + jobLogId);
    });
}

更严谨的做法，更新 Redis 记录数的时候设置过期时间，也就是说：既要操作 Redis 自增，还要设置过期时间，比较合理的实现方式是采用 Lua 脚本来实现

private static final String INCR_LUA = "local newVal = redis.call('INCRBY', KEYS[1], ARGV[1])\n" +
                                        "redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2])\n" +
                                        "return newVal";

// 同步过程中，同步记录数更新到redis，并设置过期时间（60秒）
redisTemplate.execute(incrementWithExpireScript, Collections.singletonList("sync:rows:" + jobLogId), syncRows, 60);

业务上获取同步记录数，可以根据任务状态来区分处理：任务已结束，则从数据库获取，任务还在执行中，则从 Redis 获取

需要注意数据库与缓存双写一致性问题

总结

Runtime.getRuntime().exec 存在管道缓存区，缓存区数据需要及时读取，否则可能产生死锁，导致程序永远卡住
日志数据，尤其是日志数据不固定的时候，不要落库，直接对接日志文件更合理
当任务执行，存在频繁更新数据库的时候，接入缓存是非常合适的优化方式

posted @ 2026-04-28 09:11 青石路阅读(91) 评论(0) 收藏举报

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青石路

唯有读书和健身不可辜负

异源数据同步 → 记一次 DataX 已同步数据量优化

开心一刻

缓冲区阻塞

已同步记录数

总结

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