KFS支持定时计划解析和入库(含GUI)需求分析
关键字：
Kingbase FlySync、源端解析、目标端入库、java定时任务、人大金仓
需求背景
在现场项目中，客户会在存在业务繁忙时间段，在此阶段客户希望将更多机器的资源应用在自身业务中，不能因为KFS系统的数据同步等占用太多IO资源而影响自身业务，希望在对源端和目标端数据同步性要求不高的系统中，控制源端解析和目标端入库的执行时间和效率，在不人为操作开启或停止系统的情况下，使源端解析和目标端入库执行定时计划。基于此客户业务产生以下几点需求。
- 设置定时解析计划，可以自定义时间使源端定时解析，同时在不解析的时候不要占用资源；
- 设置定时解析计划，在自定义时间内，控制源端解析速度，或者用网络方式限制，最终达到少占用资源，不影响数据库使用的目标；
- 设置定时解析计划，控制目标端入库时间（一般是晚上，23:00-3:00,21:00-次日7:00），保证在业务不繁忙情况下再进行数据入库。
KFS部署形式分为两中：分离部署、集中部署。
分离部署下KFS消耗的数据库节点资源有：
- 网络IO（远程读取增量日志）
- CPU（源端KES、Logminer解析）
- 数据库内存（数据库连接、批量入库）
集中部署KFS消耗的数据库节点资源有：
- 网络IO（远程读取增量日志）
- CPU（源端KES、Logminer解析）
- 数据库内存（数据库连接、批量入库）
- 磁盘IO（KUFL写入、读取）
- 物理机内存（KFS程序占用）
上述资源中，KFS自身可控制的项只有集中部署下的物理机内存（通过JVM参数控制）。其他项均无法控制，因此需要提供手段可以控制上述资源项的使用。常见的方式有：通过系统级控制命令、程序本身暂停。
GUI功能需求分析
- 任务创建
用户可以通过在目标端或者源端创建定时任务，控制源端解析和目标端入库时间，或者控制规定时间内源端解析和目标端入库速度。
- 任务名称
- 任务节点（源端/目标端）
- 同步任务类型（停止同步，限速同步）
- 调度管理
用户新建任务后，可以通过调度管理来控制任务执行的策略。
- 调度名称
- 执行任务
- 调度策略（一次，每小时，每日，每周，每月）
- 执行日期（可选）
- 执行时长（执行开始时间-执行结束时间）
数据同步定时计划需求分析
- 定时计划节点（源端/目标端）
保证定时计划在源端和目标端都可以执行。
2、定时计划类别
- 在计划时间内停止执行
- 在计划时间内开始执行
- 在计划时间内限速执行
- 在规定时间内解析/入库固定数量的数据
- 在规定时间内解析/入库固定大小的数据
常见定时任务实现方法
- java.util.Timer和java.util.TimerTask
Timer和TimerTask是java提供的基本定时任务实现方式，Timer类用于安排以后在后再线程中执行的任务，而TimerTask是一个抽象类，允许创建一个在Timer中运行的任务。Timer方法设置定时任务，简单易用，适合设置简单的定时任务，不适合大规模或复杂的定时任务，并且对并发处理支持不足。
- SheduleExecutorService
SheduleExecutorService是java.util.concurrent包下的一个接口，用于在指定的延迟之后或以固定的时间间隔重复执行任务，它提供了更灵活的调度选项和更好的并发支持，可以控制任务的执行，取消和获取执行结果，但是应用相对复杂。
- Spring框架的@Scheduled注解
Spring框架提供了@Scheduled注解，可以用于在方法上标记定时任务的执行，需要结合Spring容器使用，适合spring项目，使用简单，但是需要spring环境，没办法在非spring项目中使用。
- Quartz框架
Quartz是一个功能强大、开源的作业调度库，允许调度任务执行，为程序提供了丰富的功能，如支持任务调度、集群支持、错过任务等，适合大规模或复杂的定时任务，但是使用相对复杂，配置繁琐。
- XXL-Job
XXL-Job是一个轻量级分布式任务调度平台，特点是平台化、易部署，开发迅速，学习简单，轻量级，易扩展。由调度中心的执行器功能完成定时任务的执行，调度中心负责统一调度，执行器负责接收调度并执行，XXL-Job适合应用于中小型项目。
