DataX同步数据量如何优化？

说实话，DataX 同步数据量优化这个问题啊，咱就是说得从多个方面入手哈。

你得了解 DataX 的工作原理，它是通过读取数据源的数据，然后写入到目标库，这个过程涉及到数据的读取、转换、写入等多个环节，任何一个环节出问题，dou可Neng导致同步数据量的性Neng问题。

对 DataX 的 logbook.xml 进行调整，你kan啊，原来 DataX 的日志输出可Neng是直接输出到控制台或者文件，我们Ke以调整一下让它输出到我们想要的地方，比如说我们Ke以让它输出到一个特定的文件，然后我们再去读取这个文件。

<?xml version="" encoding="UTF-"?><configuration> <property name="log.dir" value="${datax.home}/log/" /> <property name="job.id" value="${job.id}" /> <property name="job.log.id" value="${job.log.id}" /> <property name="ymd" value="${current.day}"/> <property name="byMillionSecond" value="${current.time.millis}"/> <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender"> <charset>UTF-</charset> <file>${log.dir}/${ymd}/${job.id}/${job.log.id}-${byMillionSecond}.log</file> <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder"> <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %logger{} - %msg%n</pattern> </encoder> </appender> <root level="${loglevel:-INFO}"> <appender-ref ref="FILE" /> </root></configuration>

这样，我们就Ke以将 DataX 的日志输出到一个特定的文件，然后我们再去读取这个文件，获取同步数据量。

你kan啊，我们在geng新同步记录数的时候，Ke以使用 Redis 来优化，咱就是说减少对数据库的压力嘛。

private void readStream { executorService.execute -> { String threadName = Thread.currentThread.getName; long totalRows = ; LOGGER.info; try , SYSTEM_ENCODING))) { String line; while ) != null) { if ) { long syncRows = Long.parseLong); totalRows += syncRows; // 同步过程中，同步记录数geng新到redis redisTemplate.opsForValue.increment; } LOGGER.info; } } catch { LOGGER.error; } LOGGER.info; // 任务完成，同步记录数落库，同时删除Redis中对应记录 qslJobLogDao.update .eq .set); redisTemplate.delete; });}

这样，我们就Ke以使用 Redis 来优化同步记录数的geng新，减少对数据库的压力。

害，你这个问题问得我dou不知道怎么回答你了你是不是没搞清楚百度的收录机制啊，人家也不是随便什么文章dou收录的，你得kankan你的文章质量是不是过关，是不是符合百度的收录标准啥的。

要我说啊，你应该检查检查你的文章是不是原创的，是不是有价值，是不是对用户有帮助啥的，Ru果这些douok，那你再kankan是不是你的网站权重太低了或者是不是你的文章发布时间太早了啥的。

咱继续说回来DataX 同步数据量优化这个问题，还有hen多方面Ke以聊呢。

// 线程池线程异步读取标准流Future<Long> streamFuture = readStream);totalRows = streamFuture.get;// 等待命令执行完成int i = process.waitFor;

有没有可Neng DataX 任务Yi经执行完了readStream 还未执行完，也就是 streamFuture.get; 还在阻塞中？完全有可Neng的，readStream 从标准流读数据，并进行频繁的数据库geng新，标准流缓存的大小和数据库压力的大小dou直接决定 streamFuture.get 的阻塞时长。

删除异步等待，减少平台任务与 DataX 任务的结束时差

int i = process.waitFor;// TODO 其他逻辑处理totalRows = streamFuture.get; 这样，平台任务的结束时间与 DataX 任务的结束时间就非常接近了。 线程池的合理创建与业务有关，就不展开了。 你kan啊，这么一优化，是不是感觉 DataX 同步数据量的性Neng好多了？哈哈，说实话，这dou是些细节问题，但细节决定成败嘛！