数据刷新中的并行改进(二)

在之前的博文中分享了数据刷新中的并行改进建议，但是对于方案的落地还是有很多的细节需要实现。
首先是关于很多的表怎么把它们合理的进行并行切分。

根据实际的情况，因为这些数据字典表都相对数据量都不大，所以存在的分区表很少，所以可以考虑按照segment的大小来作为并行切分的基准。
所以在分布式环境中，在进行了并行切分之后，数据的刷新速度也是会有差异的。为了尽量减少同一个数据源的刷新瓶颈，所以还是考虑在每个节点考虑采用并行刷新，完成一个节点，然后下一个，所以实际的情况就可能会是下面的样子。
黄色部分表示还没有开始，绿色部分表示正在刷新，灰色部分表示已经完成。所以同样的表在不同的节点中可能刷新速度也会有所不同。

所以目前为止，难点有三个，一个是能够把多个表进行并行切分，第二个就是能够合理的同步刷新的进度，第三个就是能够在多个节点间持续的进行切换。
首先第一个问题是并行切分的部分，可以参考下面的代码。
这个脚本会把多个表进行切分，然后生成物化视图刷新的语句，不同的节点会生成单独的一套脚本便于控制和管理。
par_file_name=$1
sort -rn -k2 $par_file_name > ${par_file_name}_tmp
mv  ${par_file_name}_tmp  ${par_file_name}

par_no=$2
obj_length=`cat ${par_file_name}|wc -l `
echo $obj_length
sid_list=cust01,usg01,usg02,usg03,usg04

for i in {1..$par_no}
do
  for tmp_sid in {$sid_list}
  do
  sed -n ''$i'p' ${par_file_name}> par${i}_${par_file_name}
  done
export par${i}_sum=`cat par${i}_${par_file_name}|awk '{print $2}' | awk '{sum+=$1}END{print sum}'`
#echo `eval echo \\${par${i}_sum}`
done

function getMin
{
param_no=$#

for i in {1..$param_no}
do
export par${i}_=`eval echo \\${${i}}`
done

min_sum=$par1_
min_par=par1_

for i in {2..$param_no};
do
j=`expr $i - 1`
tmp_cur_par=par${i}_
tmp_cur_sum=`eval echo   \\${${tmp_cur_par}}`
if [ $min_sum -le $tmp_cur_sum  ]
then
 min_sum=$min_sum
 min_par=$min_par
else
 min_sum=$tmp_cur_sum
 min_par=$tmp_cur_par
fi
done
echo  $min_par
}

function getSumList
{
for k in {1..$par_no}
do
#export par${k}_sum=`cat par${k}_${par_file_name}|awk '{print $2}' | awk '{sum+=$1}END{print sum}'`
#echo `eval echo \\${par${k}_sum}`

#par_list="$par_list  `eval echo \\${par${k}_sum}`"
#echo $par_list

tmp_sum=`cat par${k}_${par_file_name}|awk '{print $2}' | awk '{sum+=$1}END{print sum}'`
echo $tmp_sum
#tmp_par_list=${tmp_par_list} "" $tmp_sum
done
#echo $tmp_par_list
}


j=`expr $par_no + 1`
for i in {$j..${obj_length}}
do
tmp_obj=`sed -n ''$i'p' ${par_file_name}'`
tmp_obj2=`sed -n ''$i'p' ${par_file_name}|awk '{print "execute dbms_mview.refresh('\''"$1"'\'','\''C'\'');"}'`

par_list=`getSumList`
tmp_par=`getMin  $par_list`
echo 'move '`sed -n ''$i'p' ${par_file_name}|awk '{print $1}'` ' to '$tmp_par
echo $tmp_obj >> ${tmp_par}${par_file_name}
for tmp_sid in {$sid_list}
do
echo $tmp_obj2 >> ${tmp_par}${par_file_name}.$tmp_sid
done
tmp_par=0
done

for i in {1..$par_no}
do
cat par${i}_${par_file_name}|awk '{print $2}' | awk '{sum+=$1}END{print sum}'
done

脚本运行方式如下，比如我们需要把tab_parall.lst中的内容进行切分，切分为10个并行线程，可以这样运行脚本。
ksh split.sh tab_parall.lst 10

tab_parall.lst的内容如下：
table1    1000000
table2     800000
table3     500000
table4     300000
.....
生成的脚本如下：
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2132 Jun 22 18:36 par10_tab_parall.lst
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4639 Jun 22 18:36 par10_tab_parall.lst.cust01
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4639 Jun 22 18:36 par10_tab_parall.lst.usg01
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4639 Jun 22 18:36 par10_tab_parall.lst.usg02
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4639 Jun 22 18:36 par10_tab_parall.lst.usg03
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4639 Jun 22 18:36 par10_tab_parall.lst.usg04
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba   101 Jun 22 18:35 par1_tab_parall.lst
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba   976 Jun 22 18:36 par2_tab_parall.lst
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2045 Jun 22 18:36 par2_tab_parall.lst.cust01
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2045 Jun 22 18:36 par2_tab_parall.lst.usg01
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2045 Jun 22 18:36 par2_tab_parall.lst.usg02
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2045 Jun 22 18:36 par2_tab_parall.lst.usg03
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2045 Jun 22 18:36 par2_tab_parall.lst.usg04
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  1997 Jun 22 18:36 par3_tab_parall.lst
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4296 Jun 22 18:36 par3_tab_parall.lst.cust01
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4296 Jun 22 18:36 par3_tab_parall.lst.usg01
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4296 Jun 22 18:36 par3_tab_parall.lst.usg02
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4296 Jun 22 18:36 par3_tab_parall.lst.usg03
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  4296 Jun 22 18:36 par3_tab_parall.lst.usg04
-rw-r--r-- 1 prodbuser dba  2077 Jun 22 18:36 par4_tab_parall.lst