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

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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：

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。

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）。

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）：

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：

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

原文：https://yq.aliyun.com/articles/65030?spm=a2c41.11181499.0.0