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datax 监控测量metrics设计与实现

datax 监控测量metrics设计与实现

作者: 中间件XL | 来源:发表于2022-05-29 23:37 被阅读0次

    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

    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

    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)

    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

    Ø 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

    Ø 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

    Ø 读写数据速率,按record计算读写速率,1m/5m

    Ø 读写字节速率,按byte计算读写速率,1m/5m

    Ø 读写数据/字节成功总数,总数

    Ø 读写等待时间

    下面是metrics promSQL配置

    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?

    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

    Ø 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

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