1. 背景

DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。

datax测量组件比较弱，datax Communication组件负责测量采集和计算，但相比专业的时序数据库，如，Prometheus，功能和性能相差甚远，因此需要集成如Prometheus这样的平台，加强监控能力

2. 参考和术语

metrics-exporter设计 url

测量(metrics) 透视系统内部状态，通常以数字展现，也可以文字，如，系统开和关

3. datax原理介绍

*官方图，Transport处是Channel，本人觉得不太准确，应为Transport

> 作业分解为任务，任务分组，最后调度器调度任务(组)

*作业分片和任务分组没有在高可用中

> 调度器负责分派资源执行任务(组)，TaskEecutor执行任务

> transport包括数据交换(exchanger)，数据转换(transformer)，交换数据字节数/记录数的统计(channel)

4. 测量组件介绍

测量组件是可观测平台的一部分，由metrics，exporter，reporter 3部分组成

O metrics负责测量收集/计算，业界metrics组件选择比较少，主要有dropwizard-metrics，micrometer也是源于dropwizard-metrics，还有些框架自带metrics组件，基本上也是参考dropwizard-metrics

O exporter/reporter，两者是配套，exporter 转换本地测量类型为目标监控平台类型；reporter 推送转换后的测量到监控平台，本组件实现Prometheus测量转换和报告

Counter/Gauge/Meter/Summary/Histogram dropwizard-metrics支持的测量类型，其中后3者属于统计量；另外，Prometheus Counter/Gauge都是数值，Gauge可加可减，Counter单调增加

ScheduledReporter/DefaultScheduledReporter ScheduledReporter是dropwizard-metric提供的Reporter实现，定时报告测量，抽象模板模式，DefaultScheduledReporter本组件的ScheduledReporter实现，使用
DropWizardPrometheusExporter转换测量为Prometheus对应类型，继而使用simple-pushgateway推送到Prometheus

TagExtractor tag是Prometheus测量的属性，定义数据维度，对后续的统计非常重要；TagExtractor是本组件接口，应用实现自己的tag生成逻辑

MetricHolder 本组件开发的类，负责全局构建，操作，持有测量

metrics组件详细设计说明可参看：微服务可观测平台(三)-测量组件设计与实现

5. datax集成测量组件

测量组件有了，接下来解决两个问题，初始化和metrics收集

5.1 初始化

datax没有集成spring/spring boot，初始化更多地自行写代码实现，幸好spring boot可以比较容易修改成手动调用的配置类

metrics以作业维度，很容易想到初始化的地方就是在JobContianer，在该类增加initMetrics，该方法主要是实例metrics报告器，metrics组件支持3类reporter，nop/console/schedule

相应地，core.json增加配置

url是PushGateway地址，metrics组件推送metrics到Prometheus 的push gateway，再由Prometheus server采集

5.2 metrics收集

datax使用Communication收集和计算监控测量，以任务为单位，合并统计到任务组，再统计到作业粒度

测量采集主要在channel，采集量有字节数，数据数，读/写等待时间，类型均为counter，计算衍生速率测量，数据数/秒和字节数/秒等

通过以上分析，我们的metrics组件只要channel采集即可，1m/5m/15m速率计算在Prometheus完成

读写等待时间，datax是累计counter，需要改为增量

统计分别在channel的入口和出口

5.3 metrics tag机制

Prometheus使用tag作为统计维度，在datax，作业job id作为Prometheus的job，还需要分组(数据/字节/读写等待时间)，类型(成功/成功)

组件提供了TagExtrator类，tag抓取器，支持用户自定义标签

metricsName 格式 group.tag….，实现分析metricsName，抓取标签

5.4 Prometheus dashboard

接下来配置Prometheus仪表盘

O 读写数据速率，按record计算读写速率，1m/5m

O 读写字节速率，按byte计算读写速率，1m/5m

O 读写数据/字节成功总数，总数

O 读写等待时间

下面是metrics promSQL配置

6 效果

测试场景 mysql同步到neo4j

mysql使用示例数据库sakila，neo4j使用官方的沙箱

同步到neo4j，只同步节点数据，共40811行

总图

读写数据总数

读写字节速率

datax任务summary，可以作为对比

总数，读写速率一致

neo4j总数与同步后不一致，这个是图库同步的逻辑有关，不是同步漏了数据，大家知道是什么原因？

7 代码

代码包包括metrics-exporter和datax

下载地址：dataxmetricsexporter@prometheus-Java文档类资源-CSDN文库

附录

O 问题

可以看到，Prometheus监控比datax自身丰富，可读性更好，并且可以配触发器告警， 功能上和Communication重叠，但Communication不能去掉，用于限流，需后续合并