Addax 介绍

一、 Addax 概览

Addax 是一个异构数据源离线同步工具（最初来源于阿里的 DataX），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。

addax_why_new

设计理念

为了解决异构数据源同步问题，Addax将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，Addax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Addax，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。

当前使用现状

Addax在阿里巴巴集团内被广泛使用，承担了所有大数据的离线同步业务，并已持续稳定运行了6年之久。目前每天完成同步8w多道作业，每日传输数据量超过300TB。

二、Addax 框架设计

addax_framework_new

Addax本身作为离线数据同步框架，采用 Framework + plugin 架构构建。将数据源读取和写入抽象成为 Reader/Writer 插件，纳入到整个同步框架中。

• Reader：Reader 为数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发送给Framework。

• Writer： Writer 为数据写入模块，负责不断向Framework取数据，并将数据写入到目的端。

• Framework：Framework用于连接reader和writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓冲，流控，并发，数据转换等核心技术问题。

Addax Framework提供了简单的接口与插件交互，提供简单的插件接入机制，只需要任意加上一种插件，就能无缝对接其他数据源。

四、Addax 核心架构

Addax 3.0 开源版本支持单机多线程模式完成同步作业运行，本小节按一个Addax作业生命周期的时序图，从整体架构设计非常简要说明Addax各个模块相互关系。

addax_arch

核心模块介绍：

1. Addax完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，Addax接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。Addax Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。

2. AddaxJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是Addax作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。

3. 切分多个Task之后，Addax Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。每一个TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task，默认单个任务组的并发数量为5。

4. 每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动 Reader—>Channel—>Writer 的线程来完成任务同步工作。

5. Addax作业运行起来之后， Job监控并等待多个TaskGroup模块任务完成，等待所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。否则，异常退出，进程退出值非0

Addax调度流程：

举例来说，用户提交了一个Addax作业，并且配置了20个并发，目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。 Addax的调度决策思路是：

1. AddaxJob根据分库分表切分成了100个Task。

2. 根据20个并发，Addax计算共需要分配 20/5 = 4 个TaskGroup。

3. 4个TaskGroup平分切分好的100个Task，每一个TaskGroup负责以5个并发共计运行25个Task。

五、Addax 核心优势

可靠的数据质量监控

• 完美解决数据传输个别类型失真问题

  Addax旧版对于部分数据类型(比如时间戳)传输一直存在毫秒阶段等数据失真情况，新版本Addax3.0已经做到支持所有的强数据类型，每一种插件都有自己的数据类型转换策略，让数据可以完整无损的传输到目的端。

• 提供作业全链路的流量、数据量运行时监控

  Addax3.0运行过程中可以将作业本身状态、数据流量、数据速度、执行进度等信息进行全面的展示，让用户可以实时了解作业状态。并可在作业执行过程中智能判断源端和目的端的速度对比情况，给予用户更多性能排查信息。

• 提供脏数据探测

  在大量数据的传输过程中，必定会由于各种原因导致很多数据传输报错(比如类型转换错误)，这种数据Addax认为就是脏数据。Addax目前可以实现脏数据精确过滤、识别、采集、展示，为用户提供多种的脏数据处理模式，让用户准确把控数据质量大关！

丰富的数据转换功能

Addax作为一个服务于大数据的ETL工具，除了提供数据快照搬迁功能之外，还提供了丰富数据转换的功能，让数据在传输过程中可以轻松完成数据脱敏，补全，过滤等数据转换功能，另外还提供了自动groovy函数，让用户自定义转换函数。详情请看Addax3的transformer详细介绍。

精准的速度控制

新版本Addax3.0提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制你的作业速度，让你的作业在库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。

{
  "speed": {
    "channel": 5,
    "byte": 1048576,
    "record": 10000
  }
}

强劲地同步性能

Addax 每一种读插件都有一种或多种切分策略，都能将作业合理切分成多个Task并行执行，单机多线程执行模型可以让Addax速度随并发成线性增长。在源端和目的端性能都足够的情况下，单个作业一定可以打满网卡。 另外，Addax团队对所有的已经接入的插件都做了极致的性能优化，并且做了完整的性能测试。

健壮的容错机制

Addax作业是极易受外部因素的干扰，网络闪断、数据源不稳定等因素很容易让同步到一半的作业报错停止。因此稳定性是Addax的基本要求，在Addax 3.0的设计中，重点完善了框架和插件的稳定性。目前Addax3.0可以做到线程级别、进程级别(暂时未开放)、作业级别多层次局部/全局的重试，保证用户的作业稳定运行。

• 线程内部重试

  Addax的核心插件都经过团队的全盘review，不同的网络交互方式都有不同的重试策略。

• 线程级别重试

  目前Addax已经可以实现 TaskFailover，针对于中间失败的Task，Addax框架可以做到整个Task级别的重新调度。