DataWorks现象就是我实时同步了18张表这18张表一天内更新的数据量可能也就10W左右怎么办？

在DataWorks中实时同步18张表，即使这些表一天内更新的数据量只有大约10万条，也可能会遇到资源消耗大、任务挂起或报错（如error code 500）等问题。针对这种情况，以下是一些建议的解决步骤和策略：

1. 检查并优化同步任务配置
   验证同步类型：确保同步任务是设置为增量同步，而不是全量同步。增量同步只同步自上次同步以来发生变更的数据，可以大大减少数据传输量和资源消耗。
   检查过滤条件：确保同步任务中的过滤条件设置正确，避免不必要的数据传输。
   表结构和字段：确保所有同步的表都有主键，因为实时同步任务通常要求目标表基于主键模型。无主键的表可能无法进行实时同步，导致任务失败或资源异常消耗。
2. 调整资源配置
   增加CPU和内存：如果当前资源配置不足以支持实时同步任务，尝试增加CPU和内存配额。虽然您已经尝试过从2C到6C的资源配置，但可能还需要进一步增加资源，或者考虑使用更高性能的节点。
   使用Serverless资源组：如果可能，尝试使用Serverless资源组，其购买规格无上限，可以根据实际任务需求动态调整资源。
3. 优化数据同步策略
   分批处理：将大量数据分批进行同步，以减少单次同步的数据量，降低资源消耗。
   异步执行：如果业务允许，可以考虑将同步任务设置为异步执行，即不立即等待同步完成，而是将任务提交到后台执行。
   增加缓存：在同步过程中增加缓存机制，以减少对源数据库的直接访问次数，降低源数据库的压力。
4. 检查数据源和目标表的性能
   源数据库性能：确保源数据库（如MySQL）的性能足够好，能够支持实时同步任务的数据读取需求。
   目标表性能：检查目标表（如MaxCompute、Hologres等）的写入性能，确保能够及时处理同步过来的数据。
5. 监控与日志分析
   查看任务日志：仔细查看DataWorks的任务执行日志，查找具体的错误信息或警告。这可能会给出任务失败或资源消耗过大的具体原因。
   监控资源使用：使用DataWorks的监控功能，监控任务的CPU和内存使用情况，了解资源使用峰值。如果发现资源使用异常，及时调整资源配置。
6. 咨询技术支持
   联系阿里云技术支持：如果以上步骤都无法解决问题，建议联系阿里云的技术支持团队。提供详细的错误日志、任务配置和资源配置信息，以便技术支持人员能够更快地定位问题并给出解决方案。
7. 重新评估需求
   考虑同步频率：如果实时同步确实消耗了过多资源，且业务对实时性的要求不是非常高，可以考虑降低同步频率，如每分钟或每5分钟同步一次。
   评估数据重要性：重新评估每张表的数据重要性，考虑是否所有表都需要实时同步。对于不重要的表，可以考虑使用定时同步或批量同步的方式。
   通过以上步骤，您应该能够解决DataWorks中实时同步18张表时遇到的资源消耗大、任务挂起或报错等问题。

面对DataWorks实时同步18张表且每天更新的数据量仅约10W左右，可以采取一些优化措施来提高同步效率并降低资源消耗。

在DataWorks中进行实时数据同步时，如果每日更新量相对较小，可以通过优化同步任务的配置和运行环境，减少资源占用并提高同步效率。以下将提供一些具体的优化策略：

优化数据同步频率
调整同步策略：根据实际业务需求，考虑是否需要持续实时同步，或者可以采用近实时同步（近实时同步即延迟一定时间后同步），这样可以减少同步任务的执行频率，从而降低资源消耗。
设置合理的同步间隔：对于更新频率不高的数据，可以适当延长同步间隔时间，例如从每分钟同步调整为每小时同步，以减少同步任务的执行次数。
优化数据同步链路
选择合适的数据源：确保所选数据源与DataWorks兼容性良好，减少中间环节可能带来的性能损耗。例如，直接从MySQL或PolarDB等原生支持DataWorks的数据源进行同步，而非通过第三方工具转换后再同步。
网络环境优化：尽量使用内网同步，避免公网带来的网络不稳定性及安全性问题。内网同步可以减少网络延迟，提高同步速度和稳定性。
优化同步任务配置
合理设置并发数：根据源端和目标端数据库的性能，适当调整读取和写入并发数。并发数过高可能会给源端数据库带来不必要的压力，过低则会导致同步延迟。
过滤不必要的数据：在同步任务配置中，通过添加过滤条件排除不必要同步的数据，只同步真正需要更新的部分，这样可以大大减少同步任务的处理量。
优化目标端写入策略
数据分组和分片：根据目标端数据库的特点，合理设置数据分片和分组策略，避免单点压力过大，提升写入效率。
自动分区和手动分区：对于大数据量表，可以采用自动分区技术，将不同范围的数据存储在不同的分区中，提高查询和同步的效率。同时，也可以尝试手动分区，根据业务逻辑将数据分类存储。
监控和调优同步任务
监控同步任务：定期查看同步任务的运行状态和性能指标，如延迟时间、失败次数等。发现异常立即处理，避免长时间累积影响数据质量和同步效率。
JVM参数调优：根据同步任务的具体执行情况，适当调整JVM参数，如堆大小、GC策略等，提高任务执行的稳定性和效率。
资源组规格调整
选择合适资源组：根据同步任务的实际负载情况，选择合适规格的独享数据集成资源组。过低规格的资源组可能导致同步任务执行缓慢，过高则会造成资源浪费。
动态调整资源组规格：随着数据量的增长或减少，及时调整资源组规格，确保同步任务始终在最优的资源环境下运行。
脏数据处理
定义脏数据阈值：当不允许脏数据产生时，同步任务执行过程中一旦产生脏数据，任务将失败退出；而允许脏数据并设置其阈值时，同步任务将忽略脏数据并正常执行。
脏数据报警：设定脏数据报警规则，当脏数据量超过预设阈值时，及时通知相关人员进行处理，避免影响整体同步任务。
附加字段优化
自定义附加字段：在同步任务配置时，可以根据业务需求为目标表添加附加字段，并为这些字段赋值常量或变量。合理的附加字段设计可以简化后续数据处理工作。
优化字段映射：在源表和目标表之间进行字段映射时，尽量保持一一对应关系，避免一个源字段对应多个目标字段，减少数据转换的复杂性。
总的来说，DataWorks实时同步少量数据时，通过优化同步频率、链路、任务配置以及目标端写入策略，并持续监控与调优同步任务，可以有效提高同步效率并降低资源消耗。结合具体的业务需求和实际数据特点进行个性化配置和优化，是保障数据同步高效稳定运行的关键。

优化数据同步策略：可以尝试优化数据同步策略，例如增加缓存、分批处理、异步执行等策略，以减少数据同步的时间和资源消耗。
调整资源配置：可以尝试调整资源配置，例如增加CPU、内存等资源，以提高数据同步的效率和稳定性。
检查数据源和目标表的性能：检查数据源和目标表的性能，确保它们能够支持大规模数据的同步和处理。如果数据源或目标表的性能不足，可能导致数据同步失败或资源消耗过大。

在实时同步大量表时遇到资源不足或异常挂起的情况。根据您的描述有可能的原因和排查建议：

资源限制:检查您的DataWorks项目是否有资源配额限制，尤其是对于实时同步任务。
确认是否已经达到了硅谷节点的新版资源组的配额上限。
任务配置:确保您的同步任务配置正确，包括同步类型（全量/增量）、过滤条件等。
检查是否有特殊的表结构或者字段名包含特殊字符等问题，这可能会导致解析错误。
性能优化:尝试调整同步任务的并发度，减少同时运行的任务数量。对于每张表，检查是否有索引可以优化查询性能。如果可能的话，尝试将大表拆分为更小的表或者分区表来减少单个任务处理的数据量。
监控与日志:查看DataWorks的任务日志，寻找具体的错误信息或警告。监控任务的CPU和内存使用情况，了解资源使用峰值。

您在DataWorks中遇到的问题似乎是由于实时同步任务消耗过多资源而导致任务失败。考虑到您提到的情况，这里有几点建议和排查步骤，希望能够帮助您解决问题：

1. 确认同步任务的配置

• 检查同步任务配置：确保同步任务的配置正确无误，例如同步的表、字段、过滤条件等。
• 检查同步频率：确认同步任务的频率是否合理。实时同步任务通常会频繁地检查数据变化，这可能会消耗较多的资源。

2. 优化同步任务

• 减少同步频率：如果不需要严格意义上的实时同步，可以适当降低同步频率，例如每分钟或每5分钟同步一次。
• 减少同步表数量：如果可能的话，可以考虑减少同步表的数量，或者只同步必要的表。

3. 资源组配置

• 资源组配置：您提到使用的是新版资源组按量付费，建议检查资源组的配置是否合适。如果资源组配置较低，可能会导致任务执行过程中资源不足。
• 资源组调整：尝试调整资源组的配置，例如增加CPU和内存配额。虽然您已经尝试过不同配置，但请确保资源组配置足够支持实时同步任务的需求。

4. 日志和错误信息

• 查看错误日志：仔细查看DataWorks中的任务执行日志，查找具体的错误信息或警告。这可能会给出任务失败的具体原因。
• 监控资源使用：监控资源组的资源使用情况，观察资源使用峰值，确保资源组配置能够满足高峰时段的需求。

5. 任务监控

• 监控任务状态：使用DataWorks的监控功能，监控任务的状态和性能指标，如CPU使用率、内存使用率等。
• 监控binlog同步情况：如果可能的话，监控binlog的同步情况，了解同步过程中的具体情况。

6. 其他云平台对比

• 对比其他云平台：您提到在其他云平台上的binlog同步消耗的资源较少。考虑是否存在配置差异，或者是否有特殊的优化措施在其他平台上实施。
• 咨询其他云平台：了解其他云平台是如何优化binlog同步的，是否有特定的最佳实践可以借鉴。

7. 技术支持

• 联系技术支持：如果问题仍然无法解决，建议联系DataWorks的技术支持，向他们报告问题并提供尽可能多的详细信息，如错误日志、任务配置等。
• 提交工单：通过提交工单的方式，让专业的技术支持人员帮助您排查问题。

8. 重新评估需求

• 重新评估需求：如果实时同步确实消耗了过多资源，考虑是否可以接受近实时或定时同步的方式，这可能会降低资源消耗。

9. 测试环境

• 使用测试环境：如果可能的话，在测试环境中复现问题，这样可以避免影响生产环境的数据。

10. 调整同步策略

• 调整同步策略：考虑使用批处理方式来代替实时同步，或者结合批处理和实时同步的方式，以减少资源消耗。

11. 定时任务

• 使用定时任务：如果实时性要求不是非常高，可以考虑使用定时任务来定期同步数据，而不是实时同步。

12. 数据量和变化频率

• 数据量和变化频率：您提到每天的数据更新量约为10万条，这通常不会导致过高的资源消耗。因此，问题可能出在其他方面，如配置不当、同步策略不合理等。
  

通过上述步骤，您应该能够更好地定位问题所在，并采取相应的措施来解决实时同步任务中的资源消耗问题。如果需要进一步的帮助，请随时提供更多信息。

提到已经尝试了从2C到6C的资源配置，但任务依然挂掉。这可能是因为任务的实际资源需求超出了配置，或者资源没有被正确分配。请确保资源配置与任务需求相匹配，并检查任务的资源使用情况，看是否有资源浪费或不足的地方

参考文档

你可以对主键进行检查
确保所有同步的18张表均有主键。实时同步任务要求目标表（如StarRocks、AnalyticDB for MySQL）必须基于主键模型，无主键的表将无法进行实时同步，这可能导致任务失败或资源异常消耗

参考文档

可以尝试使用Serverless资源组，购买规格无上限。

若需要详细排障，建议还是提交工单让后台来协助看下你的dataworks运行同步时的具体资源消耗。

——参考链接。

虽然每天更新的数据量只有10W左右，但是如果表中的数据量较大，同步过程中可能会产生大量的临时数据，导致资源消耗增加。可以尝试优化表结构，减少不必要的字段，以降低同步过程中的数据量。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/overview-of-the-real-time-synchronization-feature?spm=a2c4g.11186623.0.i66