数据传输 | dtle 之 job 实现简析

作者：吕海龙 爱可生 DTLE 团队成员，负责 DTLE 开发 ，日常问题处理以及相关问题的排查。 本文来源：原创投稿 爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。

从 job 文件到源端目标端的数据传输，dtle 到底是如何行实现的的，传输过程中的高可用，又是由谁实现呢，下面，我们就简单的介绍一下，job 的实现的大体流程。

结构

如上图所示，在 job 被传入服务器中，为了将 job 中的任务映射到客户端，job 会形成两个 allocation，task，以及 driver，而 job 实现期间的服务器分配，则是通过 evaluation 来实现。

• evaluation：评估是 dtle 做出调度决策的机制。
• allocation：分配是作业中的任务组和客户端节点之间的映射。分配由 dtle 服务端创建，作为评估期间的调度决策的一部分。
• task：job 中声明的 task，记录了源端，或者目标端的连接信息以及所需要复制的库表信息。
• driver：驱动，功能的具体实现，dtle 数据传输的具体实现，有 driver 进行用实现。

详解

evaluation

• 评估是 dtle 做出调度决策的机制。当理想的状态（作业）或实际的状态（客户端）发生变化时，dtle 创建一个新的评估，以确定是否必须采取任何行动。在创建一个 job 后，同样会触发一次评估

allocation

• allocation，表示 job 的分配，它记录了 task 的详细的信息，同时，它是 dtle 进行高可用部分调度的一环，在 dtle 的官方文档中，我们可以通过对应的 api 接口，查看 allocation 的信息，并且从中查看到 task 的运行状态等等信息，报错信息等等，用户可以通过 allocation 的报错信息，确定问题来自于源端，或者目标端。

task

• 通过官方文档中的 job 结构，我们可知，task 被分为了源端和目标端，他们各自记载了对应的数据库信息以及所要传输的库表信息，总体来说，task 是一个任务实现的最基本单元，他指定任务的驱动、驱动的配置、约束和所需的资源。在 task 启动之后，则会调用对应的 driver。

{
{
    "Name":"dtle-demo",
    "Tasks":[
        {
            "Type":"Src",
            "Config":Object{...}
        },
        {
            "Type":"Dest",
            "Config":Object{...}
        }
    ]
}
}

driver

• driver：driver，执行任务的具体方法，driver 承担了数据传输的具体实现，从读取 binglog，到数据的回放，都由 driver 进行实现。driver 只为数据传输服务。

总结

以上，便是一个 job，从请求提交，到最终实现所经历的一个简单流程。 总体来说，我们一般将 job 的实现分为两个部分，一个部分是调度，调度部分实现 job 的高可用，以及 job 转移等一系列事物。而来另外一部分，则是传输部分的具体实现，从源端目标端的连接，到数据的抽取，清洗，回放。

相关连接

dtle 官方手册： https://actiontech.GitHub.io/dtle-docs-cn/