MaxCompute Tunnel SDK数据上传利器——BufferedWriter使用指南

摘要：会尽最大可能容错，保证数据上传上去。多线程上传示例多线程上传时，每个线程只需要打开一个往里面写数据就行了。多个进程共享由于一个的上传状态是通过维护一个实现的，对于多线程程序来讲，通过锁很容易实现资源的分配。

摘要： MaxCompute 的数据上传接口（Tunnel）定义了数据 block 的概念：一个 block 对应一个 http request，多个 block 的上传可以并发而且是原子的，一次同步请求要么成功要么失败，不会污染其他的 block。这种设计对于服务端来讲十分简洁，但是也把记录状态做 fa.

本文用到的

阿里云数加－大数据计算服务MaxCompute产品地址：https://www.aliyun.com/produc...

MaxCompute 的数据上传接口（Tunnel）定义了数据 block 的概念：一个 block 对应一个 http request，多个 block 的上传可以并发而且是原子的，一次同步请求要么成功要么失败，不会污染其他的 block。这种设计对于服务端来讲十分简洁，但是也把记录状态做 failover 的工作交给了客户端。

用户在使用 Tunnel SDK 编程时，需要对 block 这一层的语义进行认知，并且驱动数据上传的整个过程[1]，并且自己进行容错，毕竟『网络错误是正常而不是异常』。由于用户文档中并没有强调这一点的重要性，导致很多用户踩了坑，一种常见的出错场景是，当客户端写数据的速度过慢，两次 write 的间隔超时[2]，导致整个 block 上传失败。

High Level API

MaxCompute Java SDK 在 0.21.3-public 之后新增了 BufferredWriter 这个更高层的 API，简化了数据上传的过程，并且提供了容错的功能。 BufferedWriter 对用户隐藏了 block 这个概念，从用户角度看，就是在 session 上打开一个 writer 然后往里面写记录即可：

</>复制代码 
RecordWriter writer = null;
try {
  int i = 0;  
  writer = uploadSession.openBufferedWriter();
  Record product = uploadSession.newRecord();
  for (String item : items) {
    product.setString("name", item);
    product.setBigint("id", i);
    writer.write(product);
    i += 1;
  }
} finally {
  if (writer != null) {
    writer.close();
  }
}
uploadSession.commit();

具体实现时 BufferedWriter 先将记录缓存在客户端的缓冲区中，并在缓冲区填满之后打开一个 http 连接进行上传。BufferedWriter 会尽最大可能容错，保证数据上传上去。

由于屏蔽了底层细节，这个接口可能并不适合数据预划分、断点续传、分批次上传等需要细粒度控制的场景。

多线程上传示例

多线程上传时，每个线程只需要打开一个 writer 往里面写数据就行了。

</>复制代码 
class UploadThread extends Thread {
  private UploadSession session;
  private static int RECORD_COUNT = 1200;
  public UploadThread(UploadSession session) {
    this.session = session;
  }
  @Override
  public void run() {
    RecordWriter writer = up.openBufferedWriter();
    Record r = up.newRecord();
    for (int i = 0; i < RECORD_COUNT; i++) {
      r.setBigint(0, i);
      writer.write(r);
    }
    writer.close();
  }
};
public class Example {
  public static void main(String args[]) {
   // 初始化 MaxCompute 和 tunnel 的代码
   TableTunnel.UploadSession uploadSession = tunnel.createUploadSession(projectName, tableName);
   UploadThread t1 = new UploadThread(up);
   UploadThread t2 = new UploadThread(up);
   t1.start();
   t2.start();
   t1.join();
   t2.join();
   uploadSession.commit();
 }

更多控制

重试策略

由于底层在上传出错时会回避一段固定的时间并进行重试，但如果你的程序不想花太多时间在重试上，或者你的程序位于一个极其恶劣的网络环境中，为此 TunnelBufferedWriter 允许用户配置重试策略。

用户可以选择三种重试回避策略：指数回避（EXPONENTIAL_BACKOFF）、线性时间回避（LINEAR_BACKOFF）、常数时间回避（CONSTANT_BACKOFF）。

例如下面这段代码可以将，write 的重试次数调整为 6，每一次重试之前先分别回避 4s、8s、16s、32s、64s 和 128s（从 4 开始的指数递增的序列）。

</>复制代码 
RetryStrategy retry 
  = new RetryStrategy(6, 4, RetryStrategy.BackoffStrategy.EXPONENTIAL_BACKOFF)
writer = (TunnelBufferedWriter) uploadSession.openBufferedWriter();
writer.setRetryStrategy(retry);

缓冲区控制

如果你的程序对 JVM 的内存有严格的要求，可以通过下面这个接口修改缓冲区占内存的字节数（bytes）：

</>复制代码 
writer.setBufferSize(1024*1024);

默认配置每一个 Writer 的 BufferSize 是 10 MiB。TunnelBufferedWriter 一次 flush buffer 的操作上传一个 block 的数据[3]。

多个进程共享 Session

由于一个 Session 的上传状态是通过维护一个 block list 实现的，对于多线程程序来讲，通过锁很容易实现资源的分配。但对于两个进程空间里的程序想要复用一个 Session 时，必须通过一种机制对资源进行隔离。

具体地，在 getUploadSession 的时候，必须指定这个共享这个 Session 的进程数目，以及一个用来区分进程的 global id：

</>复制代码 
//程序1：这个 session 将被两个 writer 共享，我是其中第 0 个
TableTunnel.UploadSession up 
  = tunnel.getUploadSession(projectName, tableName, sid, 2, 0); 
writer = session.openBufferedWriter();
//程序1：这个 session 将被两个 writer 共享，我是其中第 1 个
TableTunnel.UploadSession up 
  = tunnel.getUploadSession(projectName, tableName, sid, 2, 1); 
writer = session.openBufferedWriter();

Notes

[1] 一次完整的上传流程通常包括以下步骤：

先对数据进行划分
为每个数据块指定 block id，即调用 openRecordWriter(id)
然后用一个或多个线程分别将这些 block 上传上去
并在某个 block 上传失败以后，需要对整个 block 进行重传
在所有 block 都上传以后，向服务端提供上传成功的 blockid list 进行校验，即调用 session.commit([1,2,3,...])
[2] 因为使用长连接，服务端有计时器判断是否客户端是否 alive

[3] block 在服务端有 20000 个的数量上限，如果 BufferSize 设得太小会导致 20000 个 block 很快被用光

[4] Session的有效期为24小时，超过24小时会导致数据上传失败

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