dataworks 的实时同步为什么业务延时的波动那么大?-[阿里云_云淘科技]

dataworks 的实时同步为什么业务延时的波动那么大?

以下为热心网友提供的参考意见

DataWorks的实时同步任务的业务延时波动可能由几个因素引起。首先，需要确定延迟问题是否出现在同步任务的读端或写端。在任务运行详情中的日志页签，通过搜索Error、Exception等关键字，可以查看在延迟时间段内是否有相关的异常栈。

其次，当发现数据未同步时，也可以进入运维中心的实时同步任务界面，查看任务的业务延迟数值是否过大。如果业务延迟较大，可能的原因包括：在实时同步MySQL数据源的数据时，一开始能读到数据，过一段时间后无法读到数据；或者binlog文件没有往前推进等。

此外，对于重要的实时同步任务，建议配置告警阈值不小于3分钟，以防止由于网络抖动或其他瞬时异常导致的误报警。同时，为避免任务出错导致业务数据产出延迟，也可以进入运维中心进行报警设置。

总的来说，DataWorks的实时同步任务的业务延时波动可能涉及到多个方面的问题，需要从不同的角度进行检查和解决。

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DataWorks的实时同步业务延时波动大的原因可能包括：

数据量大小：当源表中的数据量很大时，每个数据行都需要被抽取、转换和加载，这会导致同步任务执行时间增长，从而影响业务延时。
源表复杂度：如果源表中存在复杂的join操作，这将增加同步任务的计算量，导致执行变慢，从而使业务延时波动加大。
源表字段情况：如果源表中存在许多不必要的字段，那么同步任务的处理时间会变长。此外，如果目标表中只需要部分字段，那么从源表中选取这些字段可以减少同步时间，从而减小业务延时波动。
空记录问题：如果同步任务中存在大量空记录，这也会影响数据处理速度，从而导致业务延时波动。
目标表维护：如果目标表的结构不合理或过于复杂，将导致同步任务执行缓慢，从而增加业务延时波动。
并发度设置：数据同步策略的并发度设置不当也会影响业务延时。过于频繁的进行增量同步可能会导致同步任务执行缓慢，从而增加业务延时波动。
网络状况：实时同步可能会受到网络状况的影响。例如，走公网相对于内网速度可能会较慢；跨域或跨国网络建议使用内网。此外，服务端本身的读写性能、CPU、内存、硬盘、网络带宽等也可能影响实时同步的速度。
数据源性能：被集成的数据源的性能下降也可能影响实时同步的速度。例如，数据库、引擎服务端等的数据集成独享资源网络的带宽（吞吐量TPS）可能会影响实时同步的速度。
为了减小DataWorks实时同步业务延时的波动，你可以优化数据结构，清理不必要的字段和空记录，优化目标表结构，调整并发度设置，改善网络状况，优化服务端性能等。此外，也可以考虑使用其他技术来减少数据传输量，例如增量更新等。

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DataWorks的实时同步任务业务延时波动可能由多种因素引起。首先，网络抖动、瞬时异常等都可能导致延迟。此外，如果延迟瓶颈在同步任务的读端或写端，相关异常栈信息可以通过日志页签进行查看。例如，当发现数据未同步时，可以进入运维中心的实时同步任务界面，查看任务的业务延迟数值是否过大。若业务延迟较大，可能的原因包括：在实时同步MySQL数据源的数据时，一开始读到数据，一段时间后无法读到数据；或者binlog文件没有往前推进等。为避免任务出错导致业务数据产出延迟，您可以设置告警阈值，并进行相应的报警监控。同时，对于重要实时同步任务，建议配置业务延迟指标告警，以判断同步任务正常运行时同步速率是否能满足需求。