大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
调优前需要先知道datax任务的执行过程；
一、调优方向
- 网络本身的带宽等硬件因素造成的影响；
- DataX本身的参数；
即当觉得DataX传输速度慢时，需要从上述两个个方面着手开始排查。
二、网络本身的带宽等硬件因素造成的影响
此部分主要需要了解网络本身的情况，即从源端到目的端的带宽是多少（实际带宽计算公式），平时使用量和繁忙程度的情况，从而分析是否是本部分造成的速度缓慢。以下提供几个思路。
1，可使用从源端到目的端scp，python http,nethogs等观察实际网络及网卡速度；
2，结合监控观察任务运行时间段时，网络整体的繁忙情况，来判断是否应将任务避开网络高峰运行；
3，观察任务机的负载情况，尤其是网络和磁盘IO，观察其是否成为瓶颈，影响了速度；
三、DataX本身的参数；
全局：提升每个channel的速度
在DataX内部对每个Channel会有严格的速度控制，分两种，一种是控制每秒同步的记录数，另外一种是每秒同步的字节数，默认的速度限制是1MB/s，可以根据具体硬件情况设置这个byte速度或者record速度，一般设置byte速度，比如：我们可以把单个Channel的速度上限配置为5MB
举例
{
"core":{
"transport":{
"channel":{
"speed":{
"channel": 2, ## 此处为数据导入的并发度，建议根据服务器硬件进行调优
"record":-1, ##此处解除对读取行数的限制
"byte":-1, ##此处解除对字节的限制
"batchSize":2048 ##每次读取batch的大小
}
}
}
},
"job":{
...
}
}
局部：提升DataX Job内Channel并发数
并发数=taskGroup的数量每一个TaskGroup并发执行的Task数 (默认单个任务组的并发数量为5)。
提升job内Channel并发有三种配置方式：
- 配置全局Byte限速以及单Channel Byte限速，Channel个数 = 全局Byte限速 / 单Channel Byte限速
- 配置全局Record限速以及单Channel Record限速，Channel个数 = 全局Record限速 / 单Channel Record限速
- 直接配置Channel个数.
配置含义：
job.setting.speed.channel : channel并发数
job.setting.speed.record : 全局配置channel的record限速
job.setting.speed.byte：全局配置channel的byte限速
core.transport.channel.speed.record：单channel的record限速
core.transport.channel.speed.byte：单channel的byte限速
举例
"setting": {
"speed": {
"channel": 2,
"record":-1,
"byte":-1,
"batchSize":2048
}
}
}
}
# channel增大，为防止OOM，需要修改datax工具的datax.py文件。
# 如下所示，可根据任务机的实际配置，提升-Xms与-Xmx，来防止OOM。
# tunnel并不是越大越好，过分大反而会影响宿主机的性能。
DEFAULT_JVM = "-Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=%s/log" % (DATAX_HOME)
Jvm 调优
python datax.py --jvm="-Xms3G -Xmx3G" ../job/test.json
此处根据服务器配置进行调优，切记不可太大！否则直接Exception
以上为调优，应该是可以针对每个json文件都可以进行调优。
注意事项
1.当提升DataX Job内Channel并发数时，调整JVM堆参数，原因如下：
1. 当一个Job内Channel数变多后，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。
2. 例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer，为了防止jvm报内存溢出等错误，调大jvm的堆参数。
3. 通常我们建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整
4. 调整JVM xms xmx参数的两种方式：一种是直接更改datax.py；另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" XXX.json
2.Channel个数并不是越多越好， 原因如下：
1. Channel个数的增加，带来的是更多的CPU消耗以及内存消耗。
2. 如果Channel并发配置过高导致JVM内存不够用，会出现的情况是发生频繁的Full GC，导出速度会骤降，适得其反
注意：
MysqlReader进行数据抽取时，如果指定splitPk，表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片，DataX因此会启动并发任务进行数据同步，这样可以大大提供数据同步的效能，splitPk不填写，包括不提供splitPk或者splitPk值为空，DataX视作使用单通道同步该表数据，第三个测试不配置splitPk测试不出来效果
调优没有固定的，先了解原理，再根据原理及执行过程进行局部或者全局的调优，谢谢各位阅读
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