江苏省宝应城市建设有限公司网站,wordpress 时间轴,做网站上海公司,网站开发需要哪些人怎么分工提示#xff1a;Db2StreamingChangeEventSource 类主要用于从 IBM Db2 数据库中读取变更数据捕获 (CDC, Change Data Capture) 信息。CDC 是一种技术#xff0c;允许系统跟踪数据库表中数据的更改#xff0c;这些更改可以是插入、更新或删除操作。在大数据和实时数据处理场景… 提示Db2StreamingChangeEventSource 类主要用于从 IBM Db2 数据库中读取变更数据捕获 (CDC, Change Data Capture) 信息。CDC 是一种技术允许系统跟踪数据库表中数据的更改这些更改可以是插入、更新或删除操作。在大数据和实时数据处理场景中CDC 可以用来同步数据到其他系统比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如 Apache Kafka。 文章目录 前言一、核心功能二、代码分析总结 前言
提示Db2StreamingChangeEventSource 类的核心功能主要集中在实时地从 IBM Db2 数据库中捕捉和流式传输变更数据。 提示以下是本篇文章正文内容
一、核心功能
核心功能详细说明
1. 实时变更数据捕获
目标: Db2StreamingChangeEventSource 的主要目标是从 Db2 数据库中实时捕捉任何数据表的变更包括插入、更新和删除操作。原理: 当在 Db2 数据库中启用 CDC 功能后每次数据表中的数据发生变化时Db2 都会在专门的 CDC 表中记录这些变更。Db2StreamingChangeEventSource 就是通过读取这些 CDC 表来获取变更数据的。实时性: 这一过程是实时的意味着一旦数据发生变化Db2StreamingChangeEventSource 就能立即捕捉到这些变化从而保证数据处理的时效性。
2. 流式数据处理与事件生成
流式处理: 捕捉到的变更数据不是简单地存储起来而是被转化为事件流。这些事件可以被实时处理系统如 Apache Kafka、Apache Flink 等消费进行进一步的处理或分析。事件化: 每次数据变更都会生成一个事件事件中包含了变更的具体信息如变更类型插入、更新、删除、变更的时间戳、变更前后的数据等。
3. 错误恢复与容错机制
错误处理: 在读取和处理变更数据的过程中可能会遇到各种错误如 CDC 函数缺失、SQL 查询失败等。Db2StreamingChangeEventSource 内置了错误处理逻辑能够识别并处理这些错误防止整个数据流处理流程因个别错误而中断。容错机制: 即便在出现错误的情况下系统也能够从错误中恢复继续处理后续的变更数据确保数据流的连续性和系统的稳定性。
4. 偏移量上下文与状态追踪
偏移量上下文: 为了确保数据处理的准确性和一致性Db2StreamingChangeEventSource 维护了一个偏移量上下文记录了已经处理过的数据位置。这样在系统重启或故障恢复后可以从最后一次处理的位置继续避免数据的重复处理或遗漏。状态追踪: 通过偏移量上下文系统能够追踪数据处理的状态保证数据处理的完整性。
5. 性能优化与资源管理
Metronome 控制: 为了避免频繁查询数据库导致的资源浪费Db2StreamingChangeEventSource 使用 Metronome 控制查询的频率确保既不会过度查询又能及时捕捉变更。资源管理: 通过合理安排查询频率和错误恢复策略系统能够在保证数据处理效率的同时有效管理资源避免不必要的负载。
6. 模式变更适应
动态适应: 数据库表结构可能随时间变化Db2StreamingChangeEventSource 具备检测和适应这些变化的能力确保即使在表结构变更后仍能正确读取和处理变更数据。
通过上述核心功能Db2StreamingChangeEventSource 不仅能够实现实时的数据变更捕捉还能确保数据处理的准确性、连续性和高效性非常适合于需要实时数据同步、流数据分析和实时数据处理的应用场景。
二、代码分析
/*** 当数据库表结构更新时数据库操作员应创建额外的捕获进程及表。此代码检测单个源表存在两个变更表的情况* 根据存储在表中的LSN日志序列号来决定哪个是新表。循环从旧表流式传输变更直到新表中存在具有大于旧表LSN的事件。* 随后切换变更表并从新的表执行流式传输。*//*** 实现了DB2数据库使用CDC变更数据捕获的变更事件源。* 本类负责从配置了CDC的DB2表获取变更并将这些变更作为事件分发以供处理。*/
public class Db2StreamingChangeEventSource implements StreamingChangeEventSourceDb2Partition, Db2OffsetContext {// 定义提交操作的LSN日志序列号列索引用于追踪数据变更位置private static final int COL_COMMIT_LSN 2;// 定义行操作的LSN列索引用于追踪数据变更位置private static final int COL_ROW_LSN 3;// 定义操作类型列索引指示数据库操作类型如插入、更新、删除private static final int COL_OPERATION 1;// 定义数据列索引包含实际的数据变更private static final int COL_DATA 5;// 编译正则表达式用于匹配CDC函数变化错误private static final Pattern MISSING_CDC_FUNCTION_CHANGES_ERROR Pattern.compile(Invalid object name cdc.fn_cdc_get_all_changes_(.*)\\.);// 日志记录器private static final Logger LOGGER LoggerFactory.getLogger(Db2StreamingChangeEventSource.class);/*** 用于读取CDC表的连接。*/private final Db2Connection dataConnection;/*** 用于检索时间戳的独立连接没有它自适应缓冲将无法工作。*/private final Db2Connection metadataConnection;// 事件分发器private final EventDispatcherDb2Partition, TableId dispatcher;// 错误处理器private final ErrorHandler errorHandler;// 时钟服务private final Clock clock;// 数据库模式private final Db2DatabaseSchema schema;// 轮询间隔private final Duration pollInterval;// 连接器配置private final Db2ConnectorConfig connectorConfig;// 当前有效的偏移量上下文private Db2OffsetContext effectiveOffsetContext;// 快照服务private final SnapshotterService snapshotterService;/*** 构造Db2StreamingChangeEventSource对象。* * param connectorConfig 连接器配置信息* param dataConnection 用于读取CDC表的数据库连接* param metadataConnection 用于检索时间戳的数据库连接* param dispatcher 事件分发器* param errorHandler 错误处理器* param clock 时钟服务* param schema 数据库模式* param snapshotterService 快照服务*/public Db2StreamingChangeEventSource(Db2ConnectorConfig connectorConfig, Db2Connection dataConnection,Db2Connection metadataConnection,EventDispatcherDb2Partition, TableId dispatcher, ErrorHandler errorHandler,Clock clock, Db2DatabaseSchema schema, SnapshotterService snapshotterService) {this.connectorConfig connectorConfig;this.dataConnection dataConnection;this.metadataConnection metadataConnection;this.dispatcher dispatcher;this.errorHandler errorHandler;this.clock clock;this.schema schema;this.pollInterval connectorConfig.getPollInterval();this.snapshotterService snapshotterService;} /*** 初始化Db2OffsetContext。* * 此方法用于在任务启动或恢复时初始化offset上下文。它确保了即使传入的offsetContext为null* 也能通过提供默认参数创建一个新的Db2OffsetContext从而保证后续处理的正确性。* * param offsetContext 初始化用的offset上下文如果为null则使用默认参数创建一个新的上下文。*/
public void init(Db2OffsetContext offsetContext) {// 判断传入的offsetContext是否为null如果不为null则直接使用传入的实例// 如果为null则使用默认参数创建一个新的Db2OffsetContext实例。this.effectiveOffsetContext offsetContext ! null? offsetContext: new Db2OffsetContext(connectorConfig, TxLogPosition.NULL, false, false);
} /*** 执行DB2数据库的变更数据捕获CDC流程。* 此方法负责轮询数据库以获取变更、处理这些变更* 并更新偏移量上下文以追踪处理位置。* * param context 变更事件源的上下文用于检查执行是否应继续进行或暂停* param partition 数据库分区信息用于确定要查询的表* param offsetContext 偏移量上下文用于跟踪当前的处理位置和事务序列号*/Overridepublic void execute(ChangeEventSourceContext context, Db2Partition partition, Db2OffsetContext offsetContext)throws InterruptedException {// 创建一个定时器用于控制轮询间隔final Metronome metronome Metronome.sleeper(pollInterval, clock);// 创建一个优先队列用于存储需要迁移的表变更信息final QueueDb2ChangeTable schemaChangeCheckpoints new PriorityQueue((x, y) - x.getStopLsn().compareTo(y.getStopLsn()));try {// 创建一个原子引用用于存储要查询的CDC表数组final AtomicReferenceDb2ChangeTable[] tablesSlot new AtomicReference(getCdcTablesToQuery(partition, offsetContext));// 获取启动时记录在offset中的最后位置和序列号final TxLogPosition lastProcessedPositionOnStart offsetContext.getChangePosition();final long lastProcessedEventSerialNoOnStart offsetContext.getEventSerialNo();LOGGER.info(启动时记录在offset中的最后位置是 {}[{}], lastProcessedPositionOnStart, lastProcessedEventSerialNoOnStart);// 初始化最后处理的位置TxLogPosition lastProcessedPosition lastProcessedPositionOnStart;// 标记是否应立即增加LSN仅在快照完成后首次运行时有效boolean shouldIncreaseFromLsn offsetContext.isSnapshotCompleted();// 当执行上下文指示任务仍在运行时持续执行循环while (context.isRunning()) {// 获取数据库中的最大LSNfinal Lsn currentMaxLsn dataConnection.getMaxLsn();// 检查数据库中是否有最大LSN如果没有则警告并暂停执行if (!currentMaxLsn.isAvailable()) {LOGGER.warn(数据库中没有找到最大LSN请确保DB2代理正在运行);metronome.pause();continue;}// 如果数据库中没有变化且需要增加LSN则记录无变化并暂停执行if (currentMaxLsn.equals(lastProcessedPosition.getCommitLsn()) shouldIncreaseFromLsn) {LOGGER.debug(数据库中没有变化);metronome.pause();continue;}// 计算从哪个LSN开始读取如果需要增加LSN则向前移动但首次运行除外final Lsn fromLsn lastProcessedPosition.getCommitLsn().isAvailable() shouldIncreaseFromLsn? dataConnection.incrementLsn(lastProcessedPosition.getCommitLsn()): lastProcessedPosition.getCommitLsn();shouldIncreaseFromLsn true;// 清空所有待迁移的表变更信息while (!schemaChangeCheckpoints.isEmpty()) {migrateTable(partition, offsetContext, schemaChangeCheckpoints);}// 如果有新的变更表则更新要查询的CDC表数组并将新表添加到优先队列中if (!dataConnection.listOfNewChangeTables(fromLsn, currentMaxLsn).isEmpty()) {final Db2ChangeTable[] tables getCdcTablesToQuery(partition, offsetContext);tablesSlot.set(tables);for (Db2ChangeTable table : tables) {if (table.getStartLsn().isBetween(fromLsn, currentMaxLsn.increment())) {LOGGER.info(表结构将发生变更{}, table);schemaChangeCheckpoints.add(table);}}}// 获取指定范围内的表变更并处理这些变更try {dataConnection.getChangesForTables(tablesSlot.get(), fromLsn, currentMaxLsn, resultSets - {// 处理逻辑...});// 更新最后处理的位置lastProcessedPosition TxLogPosition.valueOf(currentMaxLsn);// 终止事务否则无法禁用表的CDC功能dataConnection.rollback();} catch (SQLException e) {// 处理SQL异常重新设置要查询的表数组tablesSlot.set(processErrorFromChangeTableQuery(e, tablesSlot.get()));}// 如果执行上下文指示应暂停则暂停并等待快照完成if (context.isPaused()) {LOGGER.info(流式处理现在将暂停);context.streamingPaused();context.waitSnapshotCompletion();LOGGER.info(流式处理已恢复);}}} catch (Exception e) {// 设置错误处理器的异常errorHandler.setProducerThrowable(e);}}/*** 迁移表结构到新的分区。* 此方法负责从队列中获取下一个待迁移的表结构信息然后使用这些信息来更新表的结构。* 这是处理数据库表结构变更的核心逻辑它确保了数据迁移过程中表结构的一致性。** param partition 当前的分区信息用于标识数据所在的分区。* param offsetContext 用于存储和管理消费 offsets 的上下文信息。* param schemaChangeCheckpoints 表结构变更检查点的队列包含待迁移的表结构信息。* throws InterruptedException 如果线程被中断。* throws SQLException 如果在操作数据库时发生错误。*/private void migrateTable(Db2Partition partition, Db2OffsetContext offsetContext,final QueueDb2ChangeTable schemaChangeCheckpoints)throws InterruptedException, SQLException {// 从队列中获取下一个待处理的表结构变更信息final Db2ChangeTable newTable schemaChangeCheckpoints.poll();// 日志记录当前正在迁移的表结构LOGGER.info(Migrating schema to {}, newTable);// 从元数据连接中获取新表的结构Table tableSchema metadataConnection.getTableSchemaFromTable(newTable);// 更新offset信息记录当前表结构变更的时间点offsetContext.event(newTable.getSourceTableId(), Instant.now());// 发送表结构变更事件用于进一步处理和通知dispatcher.dispatchSchemaChangeEvent(partition, offsetContext, newTable.getSourceTableId(),new Db2SchemaChangeEventEmitter(partition, offsetContext, newTable, tableSchema, schema,SchemaChangeEventType.ALTER));// 更新表结构信息用于后续操作newTable.setSourceTable(tableSchema);} /*** 处理从变更表查询中获取的错误。* 当遇到特定的CDC功能变化错误时该方法将从当前变更表列表中移除不再被捕捉的表。* * param exception 查询变更表时发生的SQLException。* param currentChangeTables 当前的变更表数组。* return 如果匹配到特定错误则返回经过过滤后的变更表数组否则重新抛出异常。* throws Exception 如果没有匹配的错误或者在处理过程中发生其他错误则抛出异常。*/private Db2ChangeTable[] processErrorFromChangeTableQuery(SQLException exception, Db2ChangeTable[] currentChangeTables) throws Exception {// 使用预定义的正则表达式匹配SQL异常消息以判断是否是特定的CDC功能变化错误。final Matcher m MISSING_CDC_FUNCTION_CHANGES_ERROR.matcher(exception.getMessage());if (m.matches()) {// 如果匹配成功提取错误消息中捕获实例的名称。final String captureName m.group(1);// 记录日志说明哪个捕获实例不再被捕捉。LOGGER.info(Table is no longer captured with capture instance {}, captureName);// 过滤掉与错误消息中捕获实例名称匹配的变更表返回过滤后的变更表数组。return Arrays.asList(currentChangeTables).stream().filter(x - !x.getCaptureInstance().equals(captureName)).collect(Collectors.toList()).toArray(new Db2ChangeTable[0]);}// 如果没有匹配的错误重新抛出原始异常。throw exception;} /*** 获取需要查询的CDC表。* * 此方法旨在从数据库中筛选出开启了CDCChange Data Capture功能的表并进一步筛选出符合连接器配置的表。* 如果表有多个捕获实例capture instance则会选择最新的实例。* 对于新监测到的表会触发架构变更事件以获取表的架构信息。* * param partition 分区信息用于数据库查询。* param offsetContext 偏移上下文用于存储和管理偏移信息。* return Db2ChangeTable数组包含所有需要查询的CDC表。* throws SQLException 如果数据库查询发生错误。* throws InterruptedException 如果线程被中断。*/private Db2ChangeTable[] getCdcTablesToQuery(Db2Partition partition, Db2OffsetContext offsetContext)throws SQLException, InterruptedException {// 获取所有开启了CDC的表final SetDb2ChangeTable cdcEnabledTables dataConnection.listOfChangeTables();// 如果没有开启CDC的表记录警告日志if (cdcEnabledTables.isEmpty()) {LOGGER.warn(No table has enabled CDC or security constraints prevents getting the list of change tables);}// 筛选符合连接器配置的表并按表名分组final MapTableId, ListDb2ChangeTable includedAndCdcEnabledTables cdcEnabledTables.stream().filter(changeTable - {// 如果表符合包括条件则保留if (connectorConfig.getTableFilters().dataCollectionFilter().isIncluded(changeTable.getSourceTableId())) {return true;}// 否则记录信息日志并排除else {LOGGER.info(CDC is enabled for table {} but the table is not included by connector, changeTable);return false;}}).collect(Collectors.groupingBy(x - x.getSourceTableId()));// 如果没有符合要求的表记录警告日志if (includedAndCdcEnabledTables.isEmpty()) {LOGGER.warn(DatabaseSchema.NO_CAPTURED_DATA_COLLECTIONS_WARNING);}// 初始化存储最终结果的列表final ListDb2ChangeTable tables new ArrayList();// 遍历每个表的捕获实例for (ListDb2ChangeTable captures : includedAndCdcEnabledTables.values()) {Db2ChangeTable currentTable captures.get(0);// 如果有多个捕获实例选择LSNLog Sequence Number较大的作为当前实例较小的作为未来实例if (captures.size() 1) {Db2ChangeTable futureTable;if (captures.get(0).getStartLsn().compareTo(captures.get(1).getStartLsn()) 0) {futureTable captures.get(1);}else {currentTable captures.get(1);futureTable captures.get(0);}// 设置当前实例的停止LSN为未来实例的开始LSNcurrentTable.setStopLsn(futureTable.getStartLsn());// 将未来实例添加到结果列表tables.add(futureTable);// 记录信息日志LOGGER.info(Multiple capture instances present for the same table: {} and {}, currentTable, futureTable);}// 如果当前表的架构在schema中不存在触发架构变更事件并添加到结果列表if (schema.tableFor(currentTable.getSourceTableId()) null) {LOGGER.info(Table {} is new to be monitored by capture instance {}, currentTable.getSourceTableId(), currentTable.getCaptureInstance());// 更新偏移信息offsetContext.event(currentTable.getSourceTableId(), Instant.now());// 触发架构变更事件dispatcher.dispatchSchemaChangeEvent(partition,offsetContext,currentTable.getSourceTableId(),new Db2SchemaChangeEventEmitter(partition,offsetContext,currentTable,dataConnection.getTableSchemaFromTable(currentTable),schema,SchemaChangeEventType.CREATE));}// 将当前实例添加到结果列表tables.add(currentTable);}// 将结果转换为数组并返回return tables.toArray(new Db2ChangeTable[tables.size()]);} /*** 交易日志中变更位置的逻辑表示。* 在每次数据源循环中需要查询所有变更表并对所有表中的变更进行全排序。br* 此类代表了在变更表上的开放数据库游标能够向前移动游标并报告当前游标指向的变更的LSN日志序列号。** author Jiri Pechanec**/// 私有静态内部类变更表指针private static class ChangeTablePointer extends ChangeTableResultSetDb2ChangeTable, TxLogPosition {// 构造函数初始化变更表指针ChangeTablePointer(Db2ChangeTable changeTable, ResultSet resultSet) {super(changeTable, resultSet, COL_DATA);}/*** 从结果集中获取操作类型。* * param resultSet 结果集对象。* return 操作类型。* throws SQLException 如果发生SQL异常。*/Overrideprotected int getOperation(ResultSet resultSet) throws SQLException {return resultSet.getInt(COL_OPERATION);}/*** 获取下一个变更的位置信息。* * param resultSet 结果集对象。* return 下一个变更的位置信息如果已完成则返回NULL。* throws SQLException 如果发生SQL异常。*/Overrideprotected TxLogPosition getNextChangePosition(ResultSet resultSet) throws SQLException {return isCompleted() ? TxLogPosition.NULL: TxLogPosition.valueOf(Lsn.valueOf(resultSet.getBytes(COL_COMMIT_LSN)), Lsn.valueOf(resultSet.getBytes(COL_ROW_LSN)));}} }
execute是DB2数据库变更监控系统的一部分主要职责如下
变更检测使用Metronome对象定期轮询数据库中的变更。状态追踪记录最后处理的变更位置(lastProcessedPosition)以及最后处理事件的序列号(lastProcessedEventSerialNo)。表管理维护一个优先队列schemaChangeCheckpoints来存储待处理的表变更并在需要时进行迁移。LSN日志序列号处理通过数据库的最大LSN(currentMaxLsn)与最后处理的LSN对比确定是否有新的变更。表查询获取需查询的CDC变更数据捕获表(getCdcTablesToQuery)并根据LSN范围检查是否有新表或表结构变更。变更提取与处理从数据库中获取指定范围内的变更并对每个变更进行处理包括跳过无效或重复的变更、更新偏移量上下文(offsetContext)和调度变更事件(dispatcher.dispatchDataChangeEvent)。异常处理在SQL执行错误时更新需查询的表列表(tablesSlot)以处理错误。流控制根据上下文(context)暂停或恢复流式处理等待快照完成后再继续。错误上报捕获并处理执行过程中的任何异常将异常信息设置到errorHandler。
该函数的核心在于持续监控和处理数据库的变更确保所有变更被正确捕捉并传递给下游处理逻辑。
潜在问题 异常处理 在execute方法中尽管捕获了InterruptedException和SQLException但其他可能的异常如自定义异常没有被显式地处理。建议添加更细致的异常处理逻辑以确保代码的健壮性。当捕获到SQLException时通过processErrorFromChangeTableQuery方法处理这个处理方式依赖于对错误消息的正则匹配这可能在不同数据库版本或特定的错误情况下不那么可靠。 资源泄露 在使用数据库连接和ResultSet等资源时应确保在发生异常或完成操作后正确关闭这些资源以避免潜在的资源泄露。建议使用try-with-resources语句来自动管理这些资源的关闭。 并发和同步 代码中没有显示对于并发访问的控制尤其是在多个线程可能同时访问和修改共享资源如dataConnection和metadataConnection的情况下。如果这个类被设计为在多线程环境中使用那么需要考虑添加适当的同步机制。
优化方向 代码可读性和维护性 部分方法体较长且逻辑较为复杂这可能会影响代码的可读性和维护性。建议将一些逻辑分解为独立的方法每个方法负责单一的逻辑这样可以提高代码的可读性和可维护性。 性能优化 在处理大量数据变更时应考虑对数据库查询和数据处理进行优化例如通过调整查询语句的索引使用、批处理和缓存策略等来减少数据库的访问次数和提高处理效率。考虑使用异步处理模式来提高执行效率特别是在处理大量并发变更事件时。 日志记录 虽然代码中使用了日志记录但可以进一步优化日志的级别和内容例如在捕获异常时记录更详细的上下文信息这有助于问题的快速定位和解决。 配置化处理 代码中一些硬编码的值如列索引可以考虑通过配置文件来管理这样在列结构发生变化时只需要修改配置文件而不需要修改代码提高了代码的灵活性。 总结
提示Db2StreamingChangeEventSource 类似乎是用于从 DB2 数据库中获取变更事件流的一个组件特别适用于需要实时捕捉数据库表更改的应用场景。 对处理结果集进行优化的代码片段
public void processChangesForTables(ListDb2ChangeTable tables, long fromLsn, long currentMaxLsn) {dataConnection.getChangesForTables(tables, fromLsn, currentMaxLsn, resultSets - {processResultSets(resultSets);});
}private void processResultSets(Db2ChangeTable[] resultSets) {long eventSerialNoInInitialTx 1;final ChangeTablePointer[] changeTables new ChangeTablePointer[resultSets.length];for (int i 0; i resultSets.length; i) {changeTables[i] new ChangeTablePointer(resultSets[i], resultSets[i].getResultSet());changeTables[i].next();}while (true) {ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn getTableWithSmallestLsn(changeTables);if (tableWithSmallestLsn null) {break;}processTableChange(tableWithSmallestLsn, eventSerialNoInInitialTx);}
}private ChangeTablePointer getTableWithSmallestLsn(ChangeTablePointer[] changeTables) {ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn null;for (ChangeTablePointer changeTable : changeTables) {if (!changeTable.isCompleted() (tableWithSmallestLsn null || changeTable.compareTo(tableWithSmallestLsn) 0)) {tableWithSmallestLsn changeTable;}}return tableWithSmallestLsn;
}private void processTableChange(ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn, long eventSerialNoInInitialTx) {if (!isLsnAvailable(tableWithSmallestLsn)) {return;}if (isChangeBeforeLastProcessedPosition(tableWithSmallestLsn)) {return;}if (isChangeInLastCommittedTransaction(tableWithSmallestLsn, eventSerialNoInInitialTx)) {eventSerialNoInInitialTx;return;}if (isTableChangeStopped(tableWithSmallestLsn)) {return;}LOGGER.trace(Processing change {}, tableWithSmallestLsn);if (!schemaChangeCheckpoints.isEmpty()) {checkAndMigrateTable(tableWithSmallestLsn);}dispatchChangeEvent(tableWithSmallestLsn);
}private boolean isLsnAvailable(ChangeTablePointer changeTable) {if (!changeTable.getChangePosition().isAvailable() || !changeTable.getChangePosition().getInTxLsn().isAvailable()) {LOGGER.error(Skipping change {} as its LSN is NULL which is not expected, changeTable);changeTable.next();return false;}return true;
}private boolean isChangeBeforeLastProcessedPosition(ChangeTablePointer changeTable) {if (changeTable.getChangePosition().compareTo(lastProcessedPositionOnStart) 0) {LOGGER.info(Skipping change {} as its position is smaller than the last recorded position {}, changeTable, lastProcessedPositionOnStart);changeTable.next();return true;}return false;
}private boolean isChangeInLastCommittedTransaction(ChangeTablePointer changeTable, long eventSerialNoInInitialTx) {if (changeTable.getChangePosition().compareTo(lastProcessedPositionOnStart) 0 eventSerialNoInInitialTx lastProcessedEventSerialNoOnStart) {LOGGER.info(Skipping change {} as its order in the transaction {} is smaller than or equal to the last recorded operation {}[{}],changeTable, eventSerialNoInInitialTx, lastProcessedPositionOnStart, lastProcessedEventSerialNoOnStart);eventSerialNoInInitialTx;changeTable.next();return true;}return false;
}private boolean isTableChangeStopped(ChangeTablePointer changeTable) {if (changeTable.getChangeTable().getStopLsn().isAvailable() changeTable.getChangeTable().getStopLsn().compareTo(changeTable.getChangePosition().getCommitLsn()) 0) {LOGGER.debug(Skipping table change {} as its stop LSN is smaller than the last recorded LSN {}, changeTable, changeTable.getChangePosition());changeTable.next();return true;}return false;
}private void checkAndMigrateTable(ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn) {if (tableWithSmallestLsn.getChangePosition().getCommitLsn().compareTo(schemaChangeCheckpoints.peek().getStopLsn()) 0) {migrateTable(partition, offsetContext, schemaChangeCheckpoints);}
}private void dispatchChangeEvent(ChangeTablePointer tableWithSmallestLsn) {offsetContext.setChangePosition(tableWithSmallestLsn.getChangePosition(), 1);offsetContext.event(tableWithSmallestLsn.getChangeTable().getSourceTableId(),metadataConnection.timestampOfLsn(tableWithSmallestLsn.getChangePosition().getCommitLsn()));dispatcher.dispatchDataChangeEvent(partition,tableWithSmallestLsn.getChangeTable().getSourceTableId(),new Db2ChangeRecordEmitter(partition,offsetContext,tableWithSmallestLsn.getOperation(),tableWithSmallestLsn.getData(),null, // Data for update after event is not shown in the snippetclock, connectorConfig));tableWithSmallestLsn.next();
}主要改动说明
1 代码结构清晰通过将逻辑分解到多个更小的私有方法中代码可读性和可维护性得到了显著提高。
2 异常处理和边界条件新增的检查方法如isLsnAvailable、isChangeBeforeLastProcessedPosition等对特定条件进行了明确的处理有助于减少潜在的异常和边界条件问题。
3 资源管理虽然原始代码未明确显示资源管理相关问题但建议在dataConnection.getChangesForTables方法的实现中注意资源的正确释放。
4 性能优化通过将选择最小LSN的逻辑移到单独的方法getTableWithSmallestLsn减少了重复代码提高了代码效率。此外优化的数据处理方式减少了不必要的数据遍历。
如果resultSets的生成和处理可以独立进行那么利用Java的并发工具如ForkJoinPool或ExecutorService可以显著提高处理效率。下面示例展示如何使用ForkJoinPool来并行处理resultSets中的每个Db2ChangeTable。
首先我们需要创建一个ForkJoinTask的子类用于封装每个Db2ChangeTable的处理逻辑。然后我们可以在主方法中使用ForkJoinPool来并行执行这些任务。
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.RecursiveAction;// 假设这是你的ChangeTablePointer类的一个简化版本
class ChangeTablePointer {private Db2ChangeTable changeTable;private ResultSet resultSet;// ...其他属性和方法public ChangeTablePointer(Db2ChangeTable changeTable, ResultSet resultSet) {this.changeTable changeTable;this.resultSet resultSet;}public void next() {// ...处理下一个变更}// ...其他方法
}// 创建一个ForkJoinTask的子类用于并行处理每个ChangeTablePointer
class ProcessChangeTableTask extends RecursiveAction {private final ChangeTablePointer changeTablePointer;public ProcessChangeTableTask(ChangeTablePointer changeTablePointer) {this.changeTablePointer changeTablePointer;}Overrideprotected void compute() {// 处理ChangeTablePointer的逻辑while (!changeTablePointer.isCompleted()) {// 处理当前的变更processCurrentChange(changeTablePointer);// 移动到下一个变更changeTablePointer.next();}}private void processCurrentChange(ChangeTablePointer changeTablePointer) {// ...处理当前变更的逻辑}
}public class ChangeProcessor {private final ForkJoinPool forkJoinPool;public ChangeProcessor() {this.forkJoinPool new ForkJoinPool();}public void processChanges(Db2ChangeTable[] tables) {// 创建并提交任务到ForkJoinPoolfor (Db2ChangeTable table : tables) {ResultSet resultSet dataConnection.getChangesForTable(table);ChangeTablePointer changeTablePointer new ChangeTablePointer(table, resultSet);forkJoinPool.invoke(new ProcessChangeTableTask(changeTablePointer));}}
}注意事项
1 线程安全: 确保所有共享资源如offsetContext、dispatcher等在并行处理时是线程安全的。你可以使用ReentrantLock、Atomic类或ConcurrentHashMap等并发工具来保证这一点。
2 异常处理: 并行处理中发生的异常可能不会立即抛出。你可能需要定期检查ForkJoinPool的异常状态或者在ProcessChangeTableTask中捕获异常并记录或重新抛出。
3 资源管理: 确保dataConnection.getChangesForTable方法正确地管理其资源特别是ResultSet。在ForkJoinTask中你可能需要显式地关闭ResultSet以避免资源泄漏。
4 性能考量: 并行处理并不总是带来性能提升特别是当任务的粒度过小或线程切换开销过大时。你可能需要根据具体的应用场景和硬件配置调整ForkJoinPool的参数如并行级别。
通过这种方式你可以充分利用多核处理器的优势显著加快resultSets的处理速度。你可能需要根据具体需求进行调整和优化
