一种优化Kettle转换性能的通用方法

一、问题背景

转换和作业是Kettle的两支利剑。其中，转换采用多线程并发运行架构，作业采用递归顺序执行架构。因此，在增加CPU、内存等硬件资源的情况下，Kettle转换只需修改配置，即可充分利用基础设施能力，提高执行效率。转换的这种垂直扩展能力，使其成为实现ETL功能的必备工具，也是性能优化的核心。

当然，性能优化是一个系统工程，不仅涉及工具本身的优化，更涉及到ETL工具之外的诸多因素。比如，ETL要读取数据库，那么目标DMBS的性能、SQL语句、网络等相关因素都影响到执行效率。Kettle的中文意思为水壶，意即通过这把“水壶”，把上游产生的“水”（数据）顺利输送到下游各部门。想要让整个输送过程实现效率最高，取决于三个因素：上游来水渠道、水壶的大小与数量、下游输水渠道。

本文在假设第一、第三个因素已经达到最优的前提下，讨论第二个因素如何优化。即在外部环境因素不变、内部转换不变时，如何定位到性能瓶颈步骤，并通过垂直扩展进行有针对性、实效性的优化。文章最后还简要介绍了自定义优化插件的编程思路。

二、工具局限

Kettle工具本身具备性能监测手段。设计阶段常用的Spoon工具中，转换执行之后，窗口底部执行结果中有一个步骤度量标签页（如下图1所示）。

图1

从步骤度量中，可以看到每个步骤的执行时间以及速度。在生产环境中，通过Pan或者Kitchen的执行日志，也能够看到读、写行数和速度。那么，是不是速度慢的步骤就是性能瓶颈？或者执行时间最长的就是卡的步骤呢？下面通过实例来分析。

图1中的转换，共包括42个步骤。在测试机器上，通过Spoon中调试执行共需3分4秒，各步骤的性能度量结果图2所示。

从图2中可以看出，执行时间长、执行速度慢的步骤都集中在黄色区域，即步骤C01~C15和D00~D07，每个步骤的执行时间大概是3分1秒。那么，性能瓶颈是否就在这些步骤中呢？

答案是非也！

通过目测Spoon调测窗口（详见图1中虚线框步骤）的运行状态，我们可以看到，C01前的步骤几乎都在5秒内完成，而C01后的步骤，由于都在等C01的输出，所以执行时间随之变长，执行速度几乎都在1条记录/秒。因此，本转换的性能瓶颈在步骤C01，跟其他步骤无关（当然这种目测方法不适合用于生产环境）。

图2

三、解决办法

1、原理探究

导致这种误判现象背后的原因究竟是什么呢？

图3

通过JDK工具JavaVirtualVM监测各线程执行状态，也可以证实这一点。图4为转换执行过程中的一个截图。可以看出，Kettle为每一个转换都至少启动了一个线程，线程的命名规则为：

转换名称 – 步骤名称

本例转换名称为KettleSample004，所以步骤C01所在线程名称就为“KettleSample004– C01”。图4中绿色部分代表线程处在工作状态，橙色部分代表等待执行状态。截图时刻（15:51:40至15:52:00），步骤C01一直处在工作状态，而C02~C15基本上都处在等待状态（只有C02存在小段工作时间）。

图4

因此，解决问题的关键在于，需要一个程序来统计步骤的实际工作时间，实际工作时间长的步骤，可以判定为转换性能瓶颈。图5为在另外一台测试机器上，运行同样转换得到的实际工作时间数据（去掉了一些时间非常短的步骤），左侧为各步骤实际工作时间表，右侧为时间数据散点图。由于C01实际工作时间与其他步骤相比悬殊太大，为了更容易分类，右侧下半部分绘制了排除C01时间数据之外的散点图。从图5中的数据可以明显看出转换的性能瓶颈步骤，也可以根据散点图按照各步骤执行时间分为几种不同类别，分类进行优化。

图5

2、手工解决办法

第一步：分组。

根据散点图的分析结果，我们可以按照实际工作时间的长短，将步骤分为5个组（如下表1所示）。实际工作时间在100-400毫秒之间的步骤归入#1组；实际工作时间在2100~6800毫秒之间的步骤归入#2组；实际工作时间在7800~12000毫秒之间的步骤归入#3组；实际工作时间最高的C01单独归入#4组；其他步骤归入#5组。

表1

第二步：定义命名参数。

在Spoon中双击转换，在转换属性对话框中添加4个命名参数，并设置默认值。表1中的其他步骤分组#5无需单独定义参数，因为这些步骤的复制数量可以保持默认值1不变。具体设置如图6所示。

图6

第三步：设置步骤。

根据表1的分组结果，设置每一个步骤的复制数量，以利用Kettle的垂直扩展能力。具体操作是在每一个步骤上点击右键，选择“改变开始复制的数量…”菜单，并按住Ctrl+Alt+空格键，在下拉框中选择对应分组的命名参数即可。注意，某些步骤可能不允许改变复制数量。如果这些步骤对性能调优非常重要，我们可以在步骤前加一个空操作步骤，再进行设置；如果不重要，忽略即可。配置后的结果如下图7所示：

图7

第四步：运行调优。

如果我们单纯把线程数量无限增大，由于创建线程、线程上下文切换等其他资源的消耗，可能带来执行速度不升反降。因此，不能简单地按照实际工作时间比例来调整复制数量。例如#4组的实际工作时间是#3组的40倍以上。按此比例，#3的值如果设置为8，那么#4的值应该设置为320，这显然不是一个合理的设置。所以在环境不变的情况下，如何得到最优的复制数量，是一个有挑战性的问题。本文仅讨论依据经验通过不同设置的实际执行效果，来找到局部最优解的方法。其他方法将在另外的文章中进行讨论。

通过Pan命令，可以设置不同的参数来执行同样的任务，通过整体运行时间，找到一个较好的参数组合。具体命令示例如下（Windows环境）：

Pan.bat "/file:D:\KettleSample004.ktr" "/param:#2=1""/param:#3=1" "/param:#4=1"

在测试机器上，不同参数组合的执行结果如下表2所示：

表2

从4次实验的结果看，选择2,3,8,10的参数值组合，执行时间为16秒，得到局部最优解。

3、使用插件

比手工解决更快捷的方法是利用插件，收集各步骤的运行结果，并自动分组、定义各分组相关步骤的命名参数。特别是在步骤相对较多的情况下，可以极大提高工作效率。下面简要介绍插件的用法。

第一步：打开已经定义好的转换，在左侧核心对象树中选择Kettle博士分类下的复制优化步骤，拖动放到转换中的任意位置。

第二步：双击复制优化步骤，在弹出的对话框中选择清空所有复制，并点击确定。这样，转换中所有已经设置复制数量的信息都将清空，以确保获取真实的性能监测数据。如下图8所示。

图8

第三步：双击复制优化步骤，在弹出的对话框中输入分组的数量（默认是7个分组），勾选自动创建参数，并点击确定。如下图9所示。

图9

第四步：运行转换。可以在Spoon中或者生产环境命令行中执行。执行后，可以在日志中看到分组的结果、每一个步骤的实际工作时间等信息，并自动创建相关命名参数，设置到转换每一个相应的步骤中（如果在Spoon中运行，需要重新打开转换文件）。下图10为在Spoon中执行的结果分析信息，图11为自动创建的命名参数以及步骤设置结果。

图10

图11

四、插件编程要点

下面来介绍插件编程的主要代码，插件中基于实际工作时间进行聚类的算法不在本文讨论之列。读者可以参照其他数据挖掘文章，找到关于聚类的算法。

首先需要了解的背景知识是，Java线程包含6种状态（NEW RUNNABLE BLOCKED WAITING TIMED_WAITING TERMINATED），对于优化需求而言，只需统计Kettle转换步骤线程的RUNNABLE状态时间，然后排序输出即可。主要代码解释如下：

1、查找转换的所有步骤

publicList getSteps()

可以得到转换的所有步骤列表。列表中每个元素都是StepMetaDataCombi类的实例。而StepMetaDataCombi类有一个公有属性stepname代表步骤名称。

publicString getName()

可以得到转换名称。

如前所述，得到了转换名称和步骤名称，Kettle步骤执行线程的名称即可确定。

2、查找所有线程

查找所有线程的方法代码如下：

public Thread[] findAllThreads() {

if(topGroup == null) {

ThreadGroupgroup = Thread.currentThread().getThreadGroup();

topGroup= group;

while(group != null) {

topGroup= group;

group= group.getParent();

}

}

intestimatedSize = topGroup.activeCount() * 2;

Thread[]actualContainer = new Thread[estimatedSize];

intactualSize = topGroup.enumerate(actualContainer);

Thread[]threads = new Thread[actualSize];

System.arraycopy(actualContainer,0, threads, 0, actualSize);

returnthreads;

}

3、时间统计

启动一个后台线程，固定间隔时间查看各线程状态，如果为RUNNABLE状态，则累计时间。一直到转换执行完毕或者停止时，时间统计可以停止，排序输出统计结果后，线程运行结束。判断转换是否执行完毕，可以调用上述Trans类的isFinished方法；判断线程是否停止，可以调用其isStopped方法。

4、复制次数设置

添加命名参数，可以调用TransMeta类的addParameterDefinition方法。设置复制数量，可以调用StepMeta类的setCopiesString方法。

五、总结

本文介绍了通过对Kettle垂直扩展参数的优化，提高转换执行性能的方法。同时也把编程相关API要点逐一阐述。所有实际工作中的转换优化问题，均可参考。由于每一个转换步骤优化的方法不尽相同，所以未讨论单个步骤的优化问题。

注意：由于插件只在Kettle6~8版本上进行过验证，其他版本未经严格测试，使用前务必做好备份！

【注意】本公众号所发文章皆为原创，如转载请注明出处及作者。