Storm内部通信以及ack-fail机制

本文详细介绍了Storm的内部通信机制,包括Bolt如何借助socketServer进行跨服务器通信,以及Disruptor和Netty在其中的角色。此外,还阐述了Storm的消息容错策略,如acker任务如何跟踪DAG中的消息,以及Spout的ack和fail方法在容错中的作用。

Storm集群架构中各模块进行外部通信,拓扑程序中各个Task进行内部通信。

内部通信

  Bolt跨服务器发送Tuple的时候,需要借助socketServer保持网络连接状态。每个executor都有一个都有一个缓存队列:executor—>nextTuple/execute;每个worker都有输入和输出的管理器,其中管理器要维持socket连接。
    输出:Map<ip+port,socket object>
    输入:ServerSocket(ip,port)—accept接受—对数据进行分发
在这里插入图片描述
对于worker进程,为了管理流入和传出的消息,每个worker进程有一个独立的接受线程对配置的TCP端口supervisor.ports进行监听。worker接受线程通过网络接收数据,并根据Tuple中包含的taskId,匹配到对应的executor。然后根据executor找到对应的incoming-queue,将数据发送到incoming-queue队列中。业务逻辑执行现成消费incoming-queue的数据,通过调用Bolt的execute(xxxx)方法,将Tuple作为参数传输到自定义的方法中。业务逻辑执行完毕之后,将计算的中间数据发送给outgoing-queue队列,当outgoing-queue中的Tuple达到一定的阈值,executor的发送线程将批量获取outgoing-queue中的tuple并发送到worker的transfer-queue中。Worker发送线程消费transfer-queue中的数据,计算Tuple的目的地,连接不同的ip+port,将数据通过网络传输到另一个Worker。
  Disruptor是一个有界队列,应用于“生产者-消费者”模型。其是一种线程之间信息无锁的交换方式(使用CAS(Compare And Swap/Set)操作)。因为没有锁机制,所以Disruptor没有竞争速度非常快。所有访问者都记录自己

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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