任务切分DataX完成一个单一的数据同步作业，称为Job，这个Job会做拆分阶段，一个一个拆分成Tasks，每个Task会有一个Reader和Writer任务。拆分成多个任务是为了并发执行。这个并发数就是之前的通道数。我们假设job在split阶段有100个task，channel数为5，那么实际channel数为100和5中的最小值，即5。并发执行的task数不是简单的100/5=20，但是先把任务放到TaskGroup里面，然后把并发分配给TaskGroup。例如每个TaskGroup的并发数为5，通过core.container.taskGroup.channel设置，则TaskGroup的个数为Channel总数/TaskGroup的个数，所有TaskGroup的个数为20/5=4.由于有100个Task，一共有4个TaskGroup，每个TaskGroup有100/4=25个Task。启动任务的第一件事是启动线程池。这个线程池有一个固定的数量，就是taskGroups的数量。每个线程启动一个TaskGroupContainer，每个TaskGroupContainer包含JobId、taskGroupId、channelClazz、configuration等信息。当TaskGroupContainer启动时，它会在taskQueue集合中存储25个任务。另外，会创建一个大小为5的runTasks集合来存放Task执行器TaskExecutor。Task执行器的创建依赖于taskQueue集合。每次从taskQueue集合中取出一个任务创建一个Task执行器并启动，都需要从taskQueue集合中移除该任务。由于每个TaskGroup的并发数为5，因此最多同时有5个Task执行器，即25个任务，其中5个先执行，其中一个或多个执行完后再执行剩余的任务。直到taskQueue集合为空，每一个Task执行器都执行完毕，那么这25个任务才会被执行。Taskexecutor每个Task对应一个Task执行器。Task执行器包括任务的运行配置、taskId、channel、读写线程。Reader线程由ReaderRunner启动，包含插件（如StreamReader$Task）、RecordSender等属性。writer线程由WriterRunner启动，WriterRunner包含插件（如StreamWriter$Task）、RecordReceiver等属性。Task执行器启动时，首先启动WriterRunner线程，然后是ReaderRunner线程。WriterRunner和ReaderRunner的执行顺序如下，左边是Reader，右边是Writer。主要部分是Reader的startRead和Writer的startWriter。首先Reader读取数据，然后封装在Record中，Record中包含数据集Column，byteSize，以及需要的内存memorySize。Column就是我们读取的每一条数据，包括数据的类型，数据的内容等，读取的数据发送到Channel。目前默认是基于内存的MemoryChannel，也可以自行扩展。MemoryChannel维护着Record的阻塞队列队列。当队列中有数据存入时，Writer的读操作就会被唤醒。由于Channel是共享的，Writer会从Channel的队列中读取Reader存储的数据进行业务操作。
