我们会预先确定好：channel的数量，factor 数量，切分主键，每个taskGroup的最大channel数量
engine是一个主线程，会根据reader设置切分的规则对读取任务进行切分成多个task，writertask的数量会和reader task数量保持一致，我们姑且理解这个为 task对。
然后他会根据我们确定好的channel数量去确定taskGroup的数量，例如 taskGroup的实际数量 = channel数/单个task的最大channel数。
再确定每个task的channel数量，每个task的channel数量 = channel数/ taskGroup的实际数量。
再把task对平均分配到这些taskGroup的队列里面去，启动taskGroup线程，从task队列中取出task对，启动reader线程，启动writer线程，两个线程通过channel管道进行数据传输速度限制。因为channel的数量可能小于task对的数量，channel不够时，其他task对就会等待，等在执行的task对执行完了，再运行。
例如：我们设定 6 channel，factor = 2，那么总task对的数量就是 6*2+1 = 13，有13对reader和writer，我们设置taskGroup的channel最大数量为5，那么taskGroup的数量就是 6/5=2，每个taskGroup有 3个channel，1个taskGroup有6个task对，一个taskGroup有7个task对。
二、全局core配置和每个job的配置
core.json
{"entry": {"jvm": "-Xms1G -Xmx1G","environment": {}},"common": {"column": {"datetimeFormat": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",## 这些都是时间格式化参数，用来做时间格式化的，这些不用管"timeFormat": "HH:mm:ss","dateFormat": "yyyy-MM-dd","extraFormats":["yyyyMMdd"],"timeZone": "GMT+8","encoding": "utf-8"}},"core": {"dataXServer": {"address": "http://localhost:7001/api","timeout": 10000,"reportDataxLog": false,"reportPerfLog": false},"transport": {"channel": {"class": "com.alibaba.datax.core.transport.channel.memory.MemoryChannel",#指定用哪个channel，目前只有MemmoryChannel可以用"speed": {"byte": -1, # 当设置成 -1的时候表示，不支持byte限速模式，如果要使用则必须让此参数>0"record": -1# 当设置成 -1的时候表示，不支持record限速模式，如果要使用则必须让此参数>0},"flowControlInterval": 20, # 20ms，表示当现在的速度比预期速度快了20ms就要调整速度"capacity": 512,# channel的阻塞队列最大record数"byteCapacity": 67108864 # channel的阻塞队列最大byte数},"exchanger": {"class": "com.alibaba.datax.core.plugin.BufferedRecordExchanger",# buffer的Class"bufferSize": 32 # buffer的大小，每次都是一个buffer一个buffer的往阻塞队列里面推数据的}},"container": {"job": {"reportInterval": 10000},"taskGroup": {"channel": 5 # 每个taskGroup的最大channel数},"trace": {"enable": "false"}},"statistics": {# 统计类，用于输出统计结果的，也一般不用管"collector": {"plugin": {"taskClass": "com.alibaba.datax.core.statistics.plugin.task.StdoutPluginCollector","maxDirtyNumber": 10}}}}}job.json
{"job": {"content": [{"reader": {"name": "mysqlreader", #设置reader名称"parameter": {"column": ["id","machine_id", "devname", "shop_id", "shop_name", "province", "city", "city_level", "region", "agent_id", "agent_name", "second_agent_id", "second_agent_name", "shop_type", "sell_date"], # 插入那些字段"connection": [{"jdbcUrl": ["jdbc:mysql://47.112.238.105:8003/data_recommend" />三、rdbms通过设置主键来切分
mysql的reader和clickhouse的reader都是基于rdbmsUtils来执行的，主键只支持两种类型，一种是整型，一种是String类型（目前只支持asii码，别的不支持）
1、整型，会去获得其最大最小值，然后等分成 channel * splitFactor的个数，再补一个 就是 主键为空的情况，也就是 channel * splitFactor+1个
2、字符串类型，先去获取其字符串的最大值和最小值，然后将最大值最小值，转换为128进制的bigInt，再将bigInt切分成多个bigInt数字，再把128进制的bigInt转换为字符串，相当于将这个字符串等分，最后得到的也是 channel * splitFactor+1个task对
四、task，task对个数，taskGroup，taskGroup的channel分配和计算
1、我们手动设置needChannel和factor，factor默认是5
2、task对的个数 = needChannel * splitFactor+ 1
3、一个reader对应一个writer
4、core.container.taskGroup.channel = 5 意味着，一个taskGroup应该有5个channel
5、程序会根据task的个数算出需要多少个taskGroup，再根据taskGroup算出每个taskGroup里面需要有多少个channel。
例如：
我设置了6个channel，factor 为 2，那么我就会生成 14个task，其中7对reader和writer，一个reader和writer共用一个channel。
1个taskGroup是5个channel，那么6个channel就需要2个taskGroup，每个taskGroup平均分配3个channel。
五、线程的对应关系
一个jobContainer线程，多个taskGroup线程，每个taskGroup线程里面又会启动channel数量这么多的writer和reader线程。
六、数据的传输
reader参数：fetchSize，这个参数会决定让jdbc从数据库取数据的数据每次只取fetchSize个数据，当result.next消费完了，再继续fetch下一个批次
writer参数：batchSize和batchByteSize，batchSize决定了一个批次只batchInsert这么多条数据，或者batchInsert的数据量>batchByteSize的时候就insert，决定了一次insert的数据量
一个task对，reader里面有一个BufferedRecordExchanger，writer里面有一个BufferedRecordExchanger，这两个BufferedRecordExchanger共用一个MemmeryChannel，MemeryChannel里面是阻塞队列，buffer是普通的ArrayList。
buffer的参数：
bufferSize = core.transport.exchanger.bufferSize 最大记录数，默认是32个
channel的参数：
channelByteCapacity = core.transport.channel.byteCapacity 最大字节数，默认是67108864，64k
channelSize = core.transport.channel.capacity 最大记录数，默认是512个
交互：
reader先读数据，往buffer里面放，当buffer满了，或者buffer的字节数>channelByteCapacity ，就把buffer的数据刷到channel里面去，如果channel的有数据了，那么就会唤醒writertask去消费，当channel满了，则reader休息。
writer线程每次都会把他自己的buffer填满，然后去插入数据，满batchSize或者batchByteSize就插入一次，满batchSize或者batchByteSize就插入一次，当阻塞队列的数据被消费了，就又会通知reader channel不为空，可以生产数据，唤醒reader线程，如果channel为空，则writer休息。如此循环往复
七、数据速度控制和channel数量的指定
datax里面有3种限速模式：
byte限制模式：
globalLimitedByteSpeed = job.setting.speed.byte 总的byte限制
channelLimitedByteSpeed = core.transport.channel.speed.byte 每个channel的byte限制
needChannelNumberByByte = globalLimitedByteSpeed / channelLimitedByteSpeed
在这个模式下，我们手动指定的channel不生效，通过needChannelNumberByByte 来计算出需要的channel数，如果设置了这个globalLimitedByteSpeed ，则必须设置 channelLimitedByteSpeed ，不然会异常
record限制模式：
globalLimitedRecordSpeed = job.setting.speed.record 总的record限制
channelLimitedRecordSpeed = job.setting.speed.record 每个channel的record的限制
needChannelNumberByRecord = globalLimitedRecordSpeed / channelLimitedRecordSpeed
在这个模式下，我们手动指定的channel不生效，通过needChannelNumberByByte 来计算出需要的channel数，如果设置了job.setting.speed.record则channelLimitedRecordSpeed则必须设置，不然会异常
如果 byte模式和record都设置了，那么channel就会取里面的最小值，
channel模式：
如果前面两个都没有设置，并且手动指定了 job.setting.speed.channel，那么channel模式生效，channel数 = job.setting.speed.channel，channel模式不限速
byte限速实现原理：
如果速度太快则需要限速，如果速度慢则不管
push某次buffer的数据前，获取当前已经push的总数据量和等待时间，speed = pushByte / watiTime ，得到当前的速度，如果速度 > 一个阈值core.transport.channel.flowControlInterval，那么就要去调整速度，通过reader线程休眠几秒来降低，推送速度。
休眠的秒数 = (上一次push时间 - 这次push的时间) * speed / 应该的speed - (上一次push时间 - 这次push的时间)
而record限速同理，如果两个模式都配置了，则取休眠时间的最大值。
休眠一下再继续推数据，直到速度和预期速度一样