一、 DataX为什么要使用插件机制？

从设计之初，DataX就把异构数据源同步作为自身的使命，为了应对不同数据源的差异、同时提供一致的同步原语和扩展能力，DataX自然而然地采用了框架 + 插件 的模式：

• 插件只需关心数据的读取或者写入本身。
• 而同步的共性问题，比如：类型转换、性能、统计，则交由框架来处理。

作为插件开发人员，则需要关注两个问题：

1. 数据源本身的读写数据正确性。
2. 如何与框架沟通、合理正确地使用框架。

二、插件视角看框架

逻辑执行模型

插件开发者基本只需要关注特定数据源系统的读和写，以及自己的代码在逻辑上是怎样被执行的，哪一个方法是在什么时候被调用的。开发之前需要明确以下概念：

• Job: Job是DataX用以描述从一个源头到一个目的端的同步作业，是DataX数据同步的最小业务单元。比如：从一张mysql的表同步到odps的一个表的特定分区。
• Task: Task是为最大化而把Job拆分得到的最小执行单元。比如：读一张有1024个分表的mysql分库分表的Job，拆分成1024个读Task，用若干个并发执行。
• TaskGroup: 描述的是一组Task集合。在同一个TaskGroupContainer执行下的Task集合称之为TaskGroup
• JobContainer: Job执行器，负责Job全局拆分、调度、前置语句和后置语句等工作的工作单元。类似Yarn中的JobTracker
• TaskGroupContainer: TaskGroup执行器，负责执行一组Task的工作单元，类似Yarn中的TaskTracker。

简而言之， Job拆分成Task，在分别在框架提供的容器中执行，插件只需要实现Job和Task两部分逻辑。

物理执行模型

框架为插件提供物理上的执行能力（线程）。DataX框架有三种运行模式：

• Standalone: 单进程运行，没有外部依赖。
• Local: 单进程运行，统计信息、错误信息汇报到集中存储。
• Distrubuted: 分布式多进程运行，依赖DataX Service服务。

当然，上述三种模式对插件的编写而言没有什么区别，你只需要避开一些小错误，插件就能够在单机/分布式之间无缝切换了。
当JobContainer和TaskGroupContainer运行在同一个进程内时，就是单机模式（Standalone和Local）；当它们分布在不同的进程中执行时，就是分布式（Distributed）模式。

编程接口

Job和Task的逻辑是怎么对应到具体的代码中的？

首先，插件的入口类必须扩展Reader或Writer抽象类，并且实现分别实现Job和Task两个内部抽象类，Job和Task的实现必须是 内部类 的形式，原因见 加载原理 一节。以Reader为例：

public class SomeReader extends Reader {
    public static class Job extends Reader.Job {

        @Override
        public void init() {
        }
		
		@Override
		public void prepare() {
        }

        @Override
        public List<Configuration> split(int adviceNumber) {
            return null;
        }

        @Override
        public void post() {
        }

        @Override
        public void destroy() {
        }

    }

    public static class Task extends Reader.Task {

        @Override
        public void init() {
        }
		
		@Override
		public void prepare() {
        }

        @Override
        public void startRead(RecordSender recordSender) {
        }

        @Override
        public void post() {
        }

        @Override
        public void destroy() {
        }
    }
}

Job接口功能如下：

• init: Job对象初始化工作，此时可以通过super.getPluginJobConf()获取与本插件相关的配置。读插件获得配置中reader部分，写插件获得writer部分。
• prepare: 全局准备工作，比如mysqlwriter在写入新数据之前执行一个truncate table的操作、读取Hive数据之前，完成Kerberos认证等。
• split: 拆分Task。参数adviceNumber框架建议的拆分数，一般是运行时所配置的并发度。值返回的是Task的配置列表。
• post: 全局的后置工作，比如mysqlwriter同步完影子表后的rename操作。
• destroy: Job对象自身的销毁工作。

Task接口功能如下：

• init：Task对象的初始化。此时可以通过super.getPluginJobConf()获取与本Task相关的配置。这里的配置是Job的split方法返回的配置列表中的其中一个。
• prepare：局部的准备工作。
• startRead: 从数据源读数据，写入到RecordSender中。RecordSender会把数据写入连接Reader和Writer的缓存队列。
• startWrite：从RecordReceiver中读取数据，写入目标数据源。RecordReceiver中的数据来自Reader和Writer之间的缓存队列。
• post: 局部的后置工作。
• destroy: Task象自身的销毁工作。

需要注意的是：

• Job和Task之间一定不能有共享变量，因为分布式运行时不能保证共享变量会被正确初始化。两者之间只能通过配置文件进行依赖。
• prepare和post在Job和Task中都存在，插件需要根据实际情况确定在什么地方执行操作。

框架按照如下的顺序执行Job和Task的接口：

上图中，黄色表示Job部分的执行阶段，蓝色表示Task部分的执行阶段，绿色表示框架执行阶段。

相关类关系如下：

插件定义

代码写好了，有没有想过框架是怎么找到插件的入口类的？框架是如何加载插件的呢？

在每个插件的项目中，都有一个plugin.json文件，这个文件定义了插件的相关信息，包括入口类。例如：

{
    "name": "mysqlwriter",
    "class": "com.alibaba.datax.plugin.writer.mysqlwriter.MysqlWriter",
    "description": "Use Jdbc connect to database, execute insert sql.",
    "developer": "alibaba"
}

• name: 插件名称，大小写敏感。框架根据用户在配置文件中指定的名称来搜寻插件。 十分重要 。
• class: 入口类的全限定名称，框架通过反射插件入口类的实例。十分重要 。
• description: 描述信息。
• developer: 开发人员。

打包发布

DataX使用assembly打包，assembly的使用方法请咨询谷哥或者度娘。打包命令如下：

mvn clean package -DskipTests assembly:assembly

DataX插件需要遵循统一的目录结构：

${DATAX_HOME}
|-- bin       
|   `-- datax.py
|-- conf
|   |-- core.json
|   `-- logback.xml
|-- lib
|   `-- datax-core-dependencies.jar
`-- plugin
    |-- reader
    |   `-- mysqlreader
    |       |-- libs
    |       |   `-- mysql-reader-plugin-dependencies.jar
    |       |-- mysqlreader-0.0.1-SNAPSHOT.jar
    |       `-- plugin.json
    `-- writer
        |-- mysqlwriter
        |   |-- libs
        |   |   `-- mysql-writer-plugin-dependencies.jar
        |   |-- mysqlwriter-0.0.1-SNAPSHOT.jar
        |   `-- plugin.json
        |-- oceanbasewriter
        `-- odpswriter

• ${DATAX_HOME}/bin: 可执行程序目录。
• ${DATAX_HOME}/conf: 框架配置目录。
• ${DATAX_HOME}/lib: 框架依赖库目录。
• ${DATAX_HOME}/plugin: 插件目录。

插件目录分为reader和writer子目录，读写插件分别存放。插件目录规范如下：

• ${PLUGIN_HOME}/libs: 插件的依赖库。
• ${PLUGIN_HOME}/plugin-name-version.jar: 插件本身的jar。
• ${PLUGIN_HOME}/plugin.json: 插件描述文件。

尽管框架加载插件时，会把${PLUGIN_HOME}下所有的jar放到classpath，但还是推荐依赖库的jar和插件本身的jar分开存放。

注意：
插件的目录名字必须和plugin.json中定义的插件名称一致。

配置文件

DataX使用json作为配置文件的格式。一个典型的DataX任务配置如下：

{
  "job": {
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "odpsreader",
          "parameter": {
            "accessKey": "",
            "accessId": "",
            "column": [""],
            "isCompress": "",
            "odpsServer": "",
            "partition": [
              ""
            ],
            "project": "",
            "table": "",
            "tunnelServer": ""
          }
        },
        "writer": {
          "name": "oraclewriter",
          "parameter": {
            "username": "",
            "password": "",
            "column": ["*"],
            "connection": [
              {
                "jdbcUrl": "",
                "table": [
                  ""
                ]
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}

DataX框架有core.json配置文件，指定了框架的默认行为。任务的配置里头可以指定框架中已经存在的配置项，而且具有更高的优先级，会覆盖core.json中的默认值。

配置中job.content.reader.parameter的value部分会传给Reader.Job；job.content.writer.parameter的value部分会传给Writer.Job ，Reader.Job和Writer.Job可以通过super.getPluginJobConf()来获取。

DataX框架支持对特定的配置项进行RSA加密，例子中以*开头的项目便是加密后的值。 配置项加密解密过程对插件是透明，插件仍然以不带*的key来查询配置和操作配置项 。

如何设计配置参数

配置文件的设计是插件开发的第一步！

任务配置中reader和writer下parameter部分是插件的配置参数，插件的配置参数应当遵循以下原则：

• 驼峰命名：所有配置项采用驼峰命名法，首字母小写，单词首字母大写。

• 正交原则：配置项必须正交，功能没有重复，没有潜规则。

• 富类型：合理使用json的类型，减少无谓的处理逻辑，减少出错的可能。

  • 使用正确的数据类型。比如，bool类型的值使用true/false，而非"yes"/"true"/0等。
  • 合理使用集合类型，比如，用数组替代有分隔符的字符串。

• 类似通用：遵守同一类型的插件的习惯，比如关系型数据库的connection参数都是如下结构：

  {
    "connection": [
      {
        "table": [
          "table_1",
          "table_2"
        ],
        "jdbcUrl": [
          "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database_1",
          "jdbc:mysql://127.0.0.2:3306/database_1_slave"
        ]
      },
      {
        "table": [
          "table_3",
          "table_4"
        ],
        "jdbcUrl": [
          "jdbc:mysql://127.0.0.3:3306/database_2",
          "jdbc:mysql://127.0.0.4:3306/database_2_slave"
        ]
      }
    ]
  }
  

• ...

如何使用Configuration类

为了简化对json的操作，DataX提供了简单的DSL配合Configuration类使用。

Configuration提供了常见的get, 带类型get，带默认值get，set等读写配置项的操作，以及clone, toJSON等方法。配置项读写操作都需要传入一个path做为参数，这个path就是DataX定义的DSL。语法有两条：

1. 子map用.key表示，path的第一个点省略。
2. 数组元素用[index]表示。

比如操作如下json：

{
  "a": {
    "b": {
      "c": 2
    },
    "f": [
      1,
      2,
      {
        "g": true,
        "h": false
      },
      4
    ]
  },
  "x": 4
}

比如调用configuration.get(path)方法，当path为如下值的时候得到的结果为：

• x：4
• a.b.c：2
• a.b.c.d：null
• a.b.f[0]：1
• a.b.f[2].g：true

注意，因为插件看到的配置只是整个配置的一部分。使用Configuration对象时，需要注意当前的根路径是什么。

更多Configuration的操作请参考ConfigurationTest.java。

插件数据传输

跟一般的生产者-消费者模式一样，Reader插件和Writer插件之间也是通过channel来实现数据的传输的。channel可以是内存的，也可能是持久化的，插件不必关心。插件通过RecordSender往channel写入数据，通过RecordReceiver从channel读取数据。

channel中的一条数据为一个Record的对象，Record中可以放多个Column对象，这可以简单理解为数据库中的记录和列。

Record有如下方法：

public interface Record {
    // 加入一个列，放在最后的位置
    void addColumn(Column column);
    // 在指定下标处放置一个列
    void setColumn(int i, final Column column);
    // 获取一个列
    Column getColumn(int i);
    // 转换为json String
    String toString();
    // 获取总列数
    int getColumnNumber();
    // 计算整条记录在内存中占用的字节数
    int getByteSize();
}

因为Record是一个接口，Reader插件首先调用RecordSender.createRecord()创建一个Record实例，然后把Column一个个添加到Record中。

Writer插件调用RecordReceiver.getFromReader()方法获取Record，然后把Column遍历出来，写入目标存储中。当Reader尚未退出，传输还在进行时，如果暂时没有数据RecordReceiver.getFromReader()方法会阻塞直到有数据。如果传输已经结束，会返回null，Writer插件可以据此判断是否结束startWrite方法。

Column的构造和操作，我们在《类型转换》一节介绍。

类型转换

为了规范源端和目的端类型转换操作，保证数据不失真，DataX支持六种内部数据类型：

• Long：定点数(Int、Short、Long、BigInteger等)。
• Double：浮点数(Float、Double、BigDecimal(无限精度)等)。
• String：字符串类型，底层不限长，使用通用字符集(Unicode)。
• Date：日期类型。
• Bool：布尔值。
• Bytes：二进制，可以存放诸如MP3等非结构化数据。

对应地，有DateColumn、LongColumn、DoubleColumn、BytesColumn、StringColumn和BoolColumn六种Column的实现。

Column除了提供数据相关的方法外，还提供一系列以as开头的数据类型转换转换方法。

DataX的内部类型在实现上会选用不同的java类型：

内部类型	实现类型	备注
Date	java.util.Date
Long	java.math.BigInteger	使用无限精度的大整数，保证不失真
Double	java.lang.String	用String表示，保证不失真
Bytes	byte[]
String	java.lang.String
Bool	java.lang.Boolean

类型之间相互转换的关系如下：

from\to	Date	Long	Double	Bytes	String	Bool
Date	-	使用毫秒时间戳	不支持	不支持	使用系统配置的date/time/datetime格式转换	不支持
Long	作为毫秒时间戳构造Date	-	BigInteger转为BigDecimal，然后BigDecimal.doubleValue()	不支持	BigInteger.toString()	0为false，否则true
Double	不支持	内部String构造BigDecimal，然后BigDecimal.longValue()	-	不支持	直接返回内部String
Bytes	不支持	不支持	不支持	-	按照common.column.encoding配置的编码转换为String，默认utf-8	不支持
String	按照配置的date/time/datetime/extra格式解析	用String构造BigDecimal，然后取longValue()	用String构造BigDecimal，然后取doubleValue(),会正确处理NaN/Infinity/-Infinity	按照common.column.encoding配置的编码转换为byte[]，默认utf-8	-	"true"为true, "false"为false，大小写不敏感。其他字符串不支持
Bool	不支持	true为1L，否则0L		true为1.0，否则0.0	不支持	-

脏数据处理

什么是脏数据？

目前主要有三类脏数据：

1. Reader读到不支持的类型、不合法的值。
2. 不支持的类型转换，比如：Bytes转换为Date。
3. 写入目标端失败，比如：写mysql整型长度超长。

如何处理脏数据

在Reader.Task和Writer.Task中，通过AbstractTaskPlugin.getTaskPluginCollector()可以拿到一个TaskPluginCollector，它提供了一系列collectDirtyRecord的方法。当脏数据出现时，只需要调用合适的collectDirtyRecord方法，把被认为是脏数据的Record传入即可。

用户可以在任务的配置中指定脏数据限制条数或者百分比限制，当脏数据超出限制时，框架会结束同步任务，退出。插件需要保证脏数据都被收集到，其他工作交给框架就好。

加载原理

1. 框架扫描plugin/reader和plugin/writer目录，加载每个插件的plugin.json文件。
2. 以plugin.json文件中name为key，索引所有的插件配置。如果发现重名的插件，框架会异常退出。
3. 用户在插件中在reader/writer配置的name字段指定插件名字。框架根据插件的类型（reader/writer）和插件名称去插件的路径下扫描所有的jar，加入classpath。
4. 根据插件配置中定义的入口类，框架通过反射实例化对应的Job和Task对象。

三、插件介绍文档

每个插件都必须在DataX官方wiki中有一篇文档，文档需要包括但不限于以下内容：

1. 快速介绍：介绍插件的使用场景，特点等。
2. 实现原理：介绍插件实现的底层原理，比如mysqlwriter通过insert into和replace into来实现插入，tair插件通过tair客户端实现写入。
3. 配置说明
   • 给出典型场景下的同步任务的json配置文件。
   • 介绍每个参数的含义、是否必选、默认值、取值范围和其他约束。
4. 类型转换
   • 插件是如何在实际的存储类型和DataX的内部类型之间进行转换的。
   • 以及是否存在特殊处理。
5. 性能报告
   • 软硬件环境，系统版本，java版本，CPU、内存等。
   • 数据特征，记录大小等。
   • 测试参数集（多组），系统参数（比如并发数），插件参数（比如batchSize）
   • 不同参数下同步速度（Rec/s, MB/s），机器负载（load, cpu）等，对数据源压力（load, cpu, mem等）。
6. 约束限制：是否存在其他的使用限制条件。
7. FAQ：用户经常会遇到的问题。