DataWorks为什么同一段代码，当天不同时间执行的执行时间与资源消耗会相差好多倍？

在DataWorks中，同一段代码在拉取相同数据量的情况下，执行时间和资源消耗在不同时间段可能会有显著差异。这种现象可能由以下几个原因导致：

1. 资源组的负载波动

• DataWorks的任务执行依赖于调度资源组和数据集成资源组。如果任务运行时资源组的负载较高（例如其他任务占用了大量资源），当前任务可能需要排队等待资源释放，从而导致执行时间延长。
• 解决措施：
  • 在运维中心 > 智能诊断中，输入实例ID，查看当前任务的排队情况以及哪些任务占用了资源。
  • 如果发现资源组负载过高，可以考虑切换到负载较低的独享资源组，或者调整任务的调度时间以避开高峰期。

2. 数据库性能波动

• 数据库的性能可能因时间段的不同而有所变化。例如，在业务高峰期，数据库可能同时处理大量查询请求，导致读写性能下降，进而影响数据同步任务的执行效率。
• 解决措施：
  • 检查数据库的性能监控指标（如CPU、内存、I/O等），确认是否存在性能瓶颈。
  • 如果数据库性能波动较大，建议将任务调度时间调整到数据库负载较低的时段。

3. 网络带宽和延迟

• 数据同步任务通常涉及跨网络的数据传输。如果网络带宽不足或网络延迟较高，任务的执行时间可能会显著增加。
• 解决措施：
  • 检查网络状况，确保数据源和目标端之间的网络连接稳定。
  • 如果网络是瓶颈，可以尝试优化数据传输方式，例如增加并发数或调整JVM参数以提高传输效率。

4. 任务配置问题

• 切分键配置不合理：离线同步任务会根据切分键（splitPk）进行数据分片并启动并发任务。如果未合理配置切分键，可能导致任务无法充分利用并发能力，从而影响执行效率。
  • 解决措施：
    • 确保切分键使用表主键或其他均匀分布的字段。
    • 避免使用字符串、浮点或日期类型作为切分键。
• 前置语句或后置语句耗时过长：如果任务中配置了前置语句（preSql）或后置语句（postSql），且这些语句执行效率较低，也会拖慢整体任务的执行时间。
  • 解决措施：
    • 优化前置和后置语句，尽量使用索引字段进行数据过滤。

5. 调度参数的影响

• 调度参数的值基于任务的定时时间生成，而不是实际运行时间。如果任务因上游依赖延迟而推迟运行，调度参数的值可能与实际运行时间不匹配，从而影响任务逻辑的执行效率。
• 解决措施：
  • 检查调度参数的配置是否符合预期，确保参数替换值正确。
  • 如果任务对时间敏感，建议通过赋值节点对调度参数进行二次处理，确保传递给下游任务的参数值准确。

6. 数据源的变更频率

• 如果数据源的变更频率较高（例如MySQL的binlog日志量较大），实时同步任务可能需要处理更多的增量数据，从而导致执行时间增加。
• 解决措施：
  • 检查数据源的变更频率，确认是否存在异常的高频变更。
  • 如果变更频率过高，可以考虑优化数据源的设计，减少不必要的变更操作。

7. 任务并发数设置

• 数据集成任务的并发数设置会影响任务的执行效率。如果并发数设置过低，任务可能无法充分利用资源；如果并发数设置过高，可能导致资源争抢，反而降低效率。
• 解决措施：
  • 根据资源组的实际情况，合理调整任务的并发数。
  • 在资源允许的情况下，适当增加并发数以提高任务执行效率。

8. 脏数据处理

• 如果任务在执行过程中产生了大量脏数据（例如因数据约束冲突导致的插入失败），可能会增加任务的处理时间。
• 解决措施：
  • 检查任务的日志，确认是否存在脏数据。
  • 根据业务需求，调整脏数据的处理策略（例如设置脏数据允许条数为0，或优化数据约束条件）。

总结

综上所述，同一段代码在不同时间段执行时，执行时间和资源消耗的差异可能由资源组负载、数据库性能、网络状况、任务配置、调度参数、数据源变更频率、并发数设置以及脏数据处理等多种因素共同导致。建议从以上几个方面逐一排查，并根据具体情况进行优化调整。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。