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Storm笔记

用了一段时间Storm后的笔记。发现可以记的东西不多，证明Storm挺简单的，你只要遵循一些简单的接口与原则，就能写出大规模实时消息处理的程序。

为什么用Storm

没接触前把Storm想象得很强大，接触后觉得它就那样可有可无，再后来又觉得没有了全部自己做也麻烦。

1. 集群管理：支持应用的部署，工作节点的管理(任务分配、HA、Scalable等)，Metrics的收集。

2. 数据流的传输与路由：支持多种数据在各处理节点间自由流动，基于Netty的高效传输机制，支持轮询，多播，按属性分组的路由。

3. 数据高可靠性的保证：还支持实现数据流动了多个节点后，在某个节点的失败，可以引发数据从源头开始重传的高级功能。

按Storm的官方说法，你也可以自己搭建许多消息队列和worker组成的网络来实现实时处理，但是：

乏味：你大部份开发时间花费在配置消息发送到哪里，部署worker，还有部署中间队列。你所关心的实时处理逻辑对应到你的代码的只占了很少的比例。

脆弱：你要自己负责保持每个worker和队列正常工作。

伸缩时痛苦：当单个worker或队列的消息吞吐量太高时，你需要分区，即数据如何分散。你需要重新配置其它worker，让它们发送消息到新位置。这导致删除或添加部件都可能失败。

缺点

核心代码是用Clojure写成，翻看代码非常不便。其实，它现在很多新的外部模块都用Java来写了，另外阿里同学翻写了一个 JStorm 。

自定义Spout

Storm对可靠消息传输的支持程度，很大程度上依赖于Spout的实现。

并不默认就是支持高可靠性的，collector emit的时候要传输msgId，要自己处理ack(msgId)和fail(msgId)函数。而很多spout其实没有这样做，只有 Kafka Spout 做的比较正规。

默认的，如果三十秒，消息流经的所有下游节点没有都ack完毕，或者有一个节点报fail，则触发fail(msgId)函数。

因为ack/fail的参数只有msgId，这就要Spout想在ack/fail时对消息源如Kafka/JMS进行ack/fail，或fail时想重发消息，如果需要完整的消息体而不只是msgId才能完成时，要自己把msgId对应的消息存起来(会撑爆内存么)。

另外，因为每个Spout 是单线程的，会循环的调用nextTuple()的同时，调用ack()或fail()处理结果。所以nextTuple()如果没消息时不要长期阻塞，但也不要完全不阻塞，参考storm-starter里的spout，等个50ms好了。在JStorm里，就改为了两条分开的线程。

另外，spout有时是每次被调用nextTuple()时主动去pull消息的，有时是被动接收消息后存放在LinkedBlockingQueue里，netxtTuple()时从Queue里取消息的。如果消息源没有ack机制，Spout突然crash的话，存在queue里的消息也会丢失。

RichBolt vs BasicBolt

直接用BasicBolt，会在execute()后自动ack/fail Tuple，而RichBolt则需要自行调用ack/fail。

那什么时候使用RichBolt？ Bolt不是在每次execute()时立刻产生新消息，需要异步的发送新消息时，又或者想异步的ack/fail原消息时就需要。

BasicBolt的prepare()里并没有collector参数，只在每次execute()时传入collector。而RichBolt刚好相反，你可以在初始化时就把collector保存起来，用它在任意时候发送消息。

另外，如果用RichBolt的collector，还要考虑在发送消息时是否带上传入的Tuple，如果不带，则下游的处理节点出错也不会回溯到Spout重发。用BasicBolt则已默认带上。

异常处理

如果希望上游的Spout重发消息，则在BasicBolt中抛出FailedException 或在RichBolt中直接fail掉Tuple。其他情况下，execute()方法不应该抛出任何异常，或者你故意抛出异常使得Topology停转。

状态管理

不像Linkedin的 Samza ，Storm完全不管数据的持久化，Bolt如果需要历史数据，一般会使用路由规则，比如相同用户的数据路由到同一个Bolt，然后Bolt自己在内存里管理数据。

当然，也可以用共享的NoSQL存储如Redis，但此时压力就都在Redis上了。

定时任务

如下设置，所有Bolt都会在定时收到一条消息，一般用于触发sliding windows的统计等。

conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, 300);

如下函数用于判断是否Tick消息

protected static boolean isTickTuple(Tuple tuple) {<br /> return tuple.getSourceComponent().equals(Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID)<br /> && tuple.getSourceStreamId().equals(Constants.SYSTEM_TICK_STREAM_ID);<br /> }

拓扑的定义

除了使用Java代码，还可以使用Yaml来动态定义拓扑，见 https://github.com/ptgoetz/flux

并发度的定义及命令行动态扩容见官方文档，另对于worker进程数的建议是Use one worker per topology per machine。

序列化

Tuple除了传基本类型与数组，AraayList，HashMap外，也可以传一下Java对象的。Storm使用 Kyro 作为序列化框架，据测比Hessian什么的都要快和小。但一定注册这些Java对象的类型，否则就会使用Java默认的序列化。

参看官方文档，有两种方式注册类型，一个是storm.yaml文件，一个是Config类的registerSerialization方法。如无特殊需求，直接注册需要序列化的类就可以了，不需要自己实现一个Serializer。

Spout和Bolt的构造函数只会在submit Topology时调一次，然后序列化起来，直接发给工作节点，工作节点里实例化时不会被调用里，所以复杂的成员变量记得都定义成transient，在open(),prepare()里初始化及连接数据库等资源。

另外，需要实现close()函数清理资源，但该函数不承诺在worker进程被杀时保证被调用。

fields grouping的算法

按名称提取fileds的值，取hash，再按当前的可选Tasks取模。所以，动态扩展Task数量，或某Task失效被重建的话，都可能让原来的分配完全乱掉。

与其他开源技术的集成

比如External目录里的一堆， storm-controlib 里也有一堆，目前支持Jdbc，Redis，HBase，HDFS，Hive，甚至还有 Esper ，目标都是通过配置（比如SQL及Input/Output fields），而非代码，或尽量少的代码，实现交互。有时也可以不一定要直接用它们，当成Example Code来看就好了。

另外，与传统的Java应用思路相比，Bolt/Spout与资源连接时，比较难实现共享连接池的概念，连接池一般都是每个Bolt/Spout实例自用的，要正确处理其连接数量。