Azure Data Factory从SAP HANA导入性能问题求助

• 场景：通过Azure Data Factory（ADF）的SAP HANA连接器将SAP HANA对象导入ADLS Gen2
• 现状：吞吐量持续低于2Mbit/s，抓包发现ADF请求大量小数据包
• 已排查：排除基础设施故障（网络、ADLS/ADF节点性能等均正常）；测试ADF侧可调参数「分区选项」「数据包大小(KB)」，对大视图导入速度无任何改善
• 相关配置截图：
  • screen_1: ADF复制数据源设置
  • screen_2: ADF复制文件详情

解决方案建议 #

1. 排查SAP HANA端配置限制 #

• 检查SAP HANA的rsize（网络接收缓冲区）和wsize（网络发送缓冲区）参数，过小的缓冲区会导致频繁拆包，建议调整至至少65536（64KB）。可通过HANA Studio执行以下SQL查询当前配置：

  SELECT * FROM M_INIFILE_CONTENTS WHERE FILE_NAME = 'global.ini' AND SECTION = 'network' AND KEY IN ('rsize', 'wsize');
  

• 查看M_CONNECTIONS视图，确认ADF的并发连接数是否接近HANA的连接数阈值，避免被限流。

2. 优化ADF读取逻辑 #

• 改用查询模式替代直接选择视图：手动编写SELECT * FROM <目标视图名>并添加ORDER BY（指定分区键或主键），强制HANA批量输出数据，减少小数据包生成。
• 若视图包含大量实时计算逻辑，先在SAP HANA端将视图数据预加载到物理表，再通过ADF读取物理表——实时计算易触发小数据包拆分，预存为物理表可规避此问题。

3. 调整集成运行时配置 #

• 若使用自托管集成运行时（SHIR），开启服务器TCP自动调优：Windows环境执行netsh int tcp set global autotuninglevel=normal，Linux环境调整sysctl的TCP相关参数，避免操作系统层面限制数据包大小。
• 增加SHIR节点数量，通过横向扩展提升并发读取能力，分散单节点的数据包处理压力。

4. 优化ADLS Gen2写入设置 #

• 确认ADLS存储账户已开启分层命名空间，未开启会影响批量写入性能；同时在Azure门户查看存储账户的“写入吞吐量”“请求数”指标，确认是否接近配额上限。
• 将ADF复制活动的写入模式改为批量写入，合并小数据包后再写入ADLS，减少频繁小文件写入操作。

5. 排查跨网络路径限制 #

• 检查中间防火墙、VPN网关是否限制了TCP MSS值，部分设备默认限制MSS会导致数据包被强制拆分，建议将MSS调整至1460（适配Azure网络MTU）。
• 若使用ExpressRoute，确认带宽是否被其他业务占用，预留足够带宽给ADF数据流。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VJ87