去年在抖音里谈了个少妇，骗了我 9 万
后来我发现了，她怕我报警
她把她表妹介绍给我
然后她表妹又骗了我 7 万
DataX 是什么，有什么用，怎么用
不做介绍，大家自行去官网（DataX）看，Gitee 上也有（DataX）
你们别不服，我这是为了逼迫你们去自学，是为了你们好！
文档很详细，也是开源的，我相信你们都能看懂，也能很快上手用起来
那这篇文章到此结束，大家各自去忙吧
但是等等，我想带你们去改造改造datax
挺有意思的，我们慢慢往下看
根据官方的 Quick Start
是依赖 Python 来启动的
$ cd {YOUR_DATAX_HOME}/bin
$ python datax.py {YOUR_JOB.json}
如果要去掉 Python 依赖，你们会怎么做？
是不是梳理清楚 datax.py 的代码逻辑就行了？
这个代码不长，但是如果没有一点 Python 底子，datax.py 是看不懂的
所以我们换个方式，去寻找我们需要的信息就行了
DataX 的业务代码是 java 实现的，然后你们再往上看看 System Requirements
你们觉得该如何启动 JVM 进程来执行 DataX 的 java 代码？
是不是只能用 JDK 的 java 命令了？
所以我们直接在 datax.py 中搜索 java 即可
你们会发现只有如下这一行表示 java 命令
ENGINE_COMMAND = "java -server ${jvm} %s -classpath %s ${params} com.alibaba.datax.core.Engine -mode ${mode} -jobid ${jobid} -job ${job}" % (
DEFAULT_PROPERTY_CONF, CLASS_PATH)
Python 中的 % 就相当于 java 中的 String.format 方法
也就说，datax.py 是通过 java -server 命令来启动 JVM 进程的
那么我们是不是可以绕过 Python，直接在 cmd 调用 java -server 来启动了？
这个命令还真不眼熟，因为我们接触到的往往是 java -jar
我们用 java -h 看下 java 命令的说明
发现了什么？
-server 是 option 之一，与 -jar 并不是 非此即彼 的关系
所以不要去拿 java -server 与 java -jar 做对比了，没意义！！！
在Java中，JVM有两种运行模式：客户端模式和服务器模式。这两种模式是为了优化不同场景下的JVM性能而设计的。
服务器模式：这种模式适用于长时间运行的应用程序，如Web服务器或数据库服务器。服务器模式下的JVM会进行更多的优化，以减少长时间运行的性能开销。例如，它会进行更深入的即时编译（JIT compilation），以提高代码的执行效率。
客户端模式：默认情况下，JVM运行在客户端模式。这种模式适用于较短时间运行的应用程序，如桌面应用或命令行工具。客户端模式下的JVM会更快地启动，但可能不如服务器模式那样高效。
使用-server选项启动JVM时，您告诉JVM在服务器模式下运行。这通常意味着JVM将使用更多的系统资源，但可以提供更好的性能，特别是在长时间运行的应用程序中
我们先下载 DataX 工具包
解压之后，我的 DataX 的根目录是：G:\datax-tool\datax
我们不通过 datax.py 来启动，而是直接在 cmd 下通过 java 命令来启动
java -server -Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=G:\datax-tool\datax\log -Dfile.encoding=GBK -Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener -Djava.security.egd=file:///dev/urandom -Ddatax.home=G:\datax-tool\datax -Dlogback.configurationFile=G:\datax-tool\datax\conf\logback.xml -classpath G:\datax-tool\datax\lib\* com.alibaba.datax.core.Engine -mode standalone -jobid -1 -job G:\datax-tool\datax\job\job.json
注意：上述 java 命令中的相关路径需要替换成你们自己的路径！
不出意外的话，会执行成功
如果你们去看了 DataX 工具包的目录结构，或者 DataX 的源码
你们会发现 DataX 就是用 java 实现的，Python 仅仅只是作为一个启动脚本（另外两个脚本你们自己去研究）
仅仅为了一个启动，而这个启动又不是非 Python 不可，就引入了 Python 环境依赖，试问这合理吗？
不要急着下结论，我们理智分析一波
DataX 正式投入使用的时候，会部署到什么系统上，请你们大声的告诉我
不说全部，绝大部分是部署在 Linux 上，对此我相信你们都没异议吧
那么重点来了：目前主流的 Linux 系统，都自带 Python ！！！
也就是不用再额外的是安装 Python，直接可以用，那为什么不用呢？
那如果是部署在 Windows 上，而又不想安装 Python，该如何启动了？
如果你们还能问出这样的问题，我只想给你们来上一枪
前面不是刚讲吗，在 cmd 直接用 java 命令来启动 DataX 不就行了？
说的更详细点，是通过 java 代码去启动 DataX 的 JVM 进程
我相信你们都会，直接上代码
private static final String DATAX_COMMAND = "java -server -Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=G:\\datax-tool\\datax\\log -Dfile.encoding=GBK -Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener -Djava.security.egd=file:///dev/urandom -Ddatax.home=G:\\datax-tool\\datax -Dlogback.configurationFile=G:\\datax-tool\\datax\\conf\\logback.xml -classpath G:\\datax-tool\\datax\\lib\\* com.alibaba.datax.core.Engine -mode standalone -jobid -1 -job G:\\datax-tool\\datax\\job\\job.json";
public static void main(String[] args) {
try {
Process process = Runtime.getRuntime().exec(DATAX_COMMAND);
// 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");
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
是不是很简单？
执行下，你会发现卡住了！！！
出师不利呀，要不放弃？
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，标准输出 和 标准错误流
假设子进程不断在向标准输出流和标准错误流写数据，而 JVM 进程不读取的话，当缓冲区满之后将无法继续写入数据，最终造成阻塞在 waitfor()
所以改造下就好了
private static final String SYSTEM_ENCODING = System.getProperty("sun.jnu.encoding");
private static final String DATAX_COMMAND = "java -server -Xms1g -Xmx1g -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=G:\\datax-tool\\datax\\log -Dfile.encoding=GBK -Dlogback.statusListenerClass=ch.qos.logback.core.status.NopStatusListener -Djava.security.egd=file:///dev/urandom -Ddatax.home=G:\\datax-tool\\datax -Dlogback.configurationFile=G:\\datax-tool\\datax\\conf\\logback.xml -classpath G:\\datax-tool\\datax\\lib\\* com.alibaba.datax.core.Engine -mode standalone -jobid -1 -job G:\\datax-tool\\datax\\job\\job.json";
public static void main(String[] args) {
try {
Process process = Runtime.getRuntime().exec(DATAX_COMMAND);
// 另启线程读取
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();
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");
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
还是比较简单的吧，相信你们都能看懂
DataX 是进程级别的，而 Job 下的 Task 是线程级别的
为什么 DataX 要实现成进程级别，而不是线程级别？
小数据量的同步，实现方式往往很多
但大数据量的同步，情况就不一样了，那么此时进程和线程的区别还大吗
Linux 系统基本自带 Python 环境，所以大家不要再纠结为什么依赖 Python 了
去掉 Python 依赖也很简单，文中已有演示
DataX + datax-web 这个组合已经基本够用
datax-web 基于 XXL-JOB，基本满足我们日常的调度要求了