storm学习（五）——storm的可靠性与acter机制

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本文引用：https://www.cnblogs.com/hd3013779515/p/6965311.html

storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的，以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。

Storm拓扑图在运行的时候数据流是以tuple的形式从spout往bolt节点传输，直到传输结束，在传输过程中，会有一个单独的bolt节点用来检测每个bolt的传输状态，这个bolt节点中有acter函数，每个bolt执行完tuple的时候会将tuple的执行结果，根id等反馈给acter，当acter判断所有的tuple全部处理完了，就会返回给storm，storm就知道所有的tuple执行完了，否则就标记为tuple没有执行成功，全部回滚。

如下图介绍，具体内容见下面详细解释：

一 、可靠性简介

Storm的可靠性是指Storm会告知用户每一个消息单元是否在一个指定的时间(timeout)内被完全处理。完全处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的所有Tuple都经过了Topology中每一个应该到达的Bolt的处理。

注: timetout 可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS 来指定

Storm中的每一个Topology中都包含有一个Acker组件。Acker组件的任务就是跟踪从某个task中的Spout流出的每一个messageId所绑定的Tuple树中的所有Tuple的处理情况。如果在用户设置的最大超时时间内这些Tuple没有被完全处理，那么Acker会告诉Spout该消息处理失败，相反则会告知Spout该消息处理成功,它会分别调用Spout中的fail和ack方法。

Storm允许用户在Spout中发射一个新的源Tuple时为其指定一个MessageId，这个MessageId可以是任意的Object对象。多个源Tuple可以共用同一个MessageId，表示这多个源Tuple对用户来说是同一个消息单元，它们会被放到同一棵tuple树中，如下图所示:

Tuple 树

在Spout中由message 1绑定的tuple1和tuple2分别经过bolt1和bolt2的处理，然后生成了两个新的Tuple，并最终流向了bolt3。当bolt3处理完之后，称message 1被完全处理了。

二、 Acker 原理分析

storm里面有一类特殊的task称为acker（acker bolt），负责跟踪spout发出的每一个tuple的tuple树。当acker发现一个tuple树已经处理完成了。它会发送一个消息给产生这个tuple的那个task。你可以通过Config.TOPOLOGY_ACKERS来设置一个topology里面的acker的数量，默认值是1。如果你的topology里面的tuple比较多的话，那么把acker的数量设置多一点，效率会高一点。

理解storm的可靠性的最好的方法是来看看tuple和tuple树的生命周期， 当一个tuple被创建，不管是spout还是bolt创建的，它会被赋予一个64位的id，而acker就是利用这个id去跟踪所有的tuple的。每个tuple知道它的祖宗的id(从spout发出来的那个tuple的id), 每当你新发射一个tuple，它的祖宗id都会传给这个新的tuple。所以当一个tuple被ack的时候，它会发一个消息给acker，告诉它这个tuple树发生了怎么样的变化。具体来说就是它告诉acker:  我已经完成了，我有这些儿子tuple, 你跟踪一下他们吧。

(spout-tuple-id, tmp-ack-val)

spout-tuple-id：包含了spout根ID以及当前tuple的ID；
tmp-ark-val =  tuple-id ^ (child-tuple-id1 ^ child-tuple-id2 ... )

tmp-ack-val是要ack的tuple的id与由它新创建的所有的tuple的id异或的结果。

当一个tuple需要ack的时候，它到底选择哪个acker来发送这个信息呢？

storm使用一致性哈希来把一个spout-tuple-id对应到acker， 因为每一个tuple知道它所有的祖宗的tuple-id， 所以它自然可以算出要通知哪个acker来ack。

注：一个tuple可能存在于多个tuple树，所有可能存在多个祖宗的tuple-id

acker是怎么知道每一个spout tuple应该交给哪个task来处理?

当一个spout发射一个新的tuple， 它会简单的发一个消息给一个合适的acker，并且告诉acker它自己的id(taskid)， 这样storm就有了taskid-tupleid的对应关系。 当acker发现一个树完成处理了， 它知道给哪个task发送成功的消息。

Acker的高效性：

acker task并不显式的跟踪tuple树。对于那些有成千上万个节点的tuple树，把这么多的tuple信息都跟踪起来会耗费太多的内存。相反， acker用了一种不同的方式， 使得对于每个spout tuple所需要的内存量是恒定的（20 bytes) .  这个跟踪算法是storm如何工作的关键，并且也是它的主要突破。

一个acker task存储了一个spout-tuple-id到一对值的一个mapping。这个对子的第一个值是创建这个tuple的taskid， 这个是用来在完成处理tuple的时候发送消息用的。 第二个值是一个64位的数字称作：ack val, ack val是整个tuple树的状态的一个表示，不管这棵树多大。它只是简单地把这棵树上的所有创建的tupleid/ack的tupleid一起异或(XOR)。

当一个acker task 发现一个 ack val变成0了， 它知道这棵树已经处理完成了。

例如下图是一个简单的Topology。

一个简单的 Topology

ack_val的初值为0，varl_x表示新产生的tuple id ,它们经过Spout,Bolt1,Bolt2,Bolt3 处理，并与arv_val异或，最终arv_val变为0，表示tuple1被成功处理。

下面看一个稍微复杂一点的例子：

msg1绑定了两个源tuple，它们的id分别为1001和1010.在经过Bolt1处理后新生成了tuple id为1110,新生成的tuple与传入的tuple 1001进行异或得到的值为0111，然后Bolt1通过spout-tuple-id映射到指定的Acker组件，向它发送消息，Acker组件将Bolt1传过来的值与ack_val异或，更新ack_val的值变为了0100。与此相同经过Bolt2处理后，ack_val的值变为0001。最后经Bolt3处理后ack_val的值变为了0，说明此时由msg1标识的Tuple处理成功，此时Acker组件会通过事先绑定的task id映射找到对应的Spout,然后调用该Spout的ack方法。

其流程如下图所示：

注：

1. Acker (ack bolt)组件由系统自动产生，一般来说一个topology只有一个ack bolt（当然可以通过配置参数指定多个),当bolt处理并下发完tuple给下一跳的bolt时，会发送一个ack给ack bolt。ack bolt通过简单的异或原理(即同一个数与自己异或结果为零)来判定从spout发出的某一个Tuple是否已经被完全处理完毕。如果结果为真，ack bolt发送消息给spout，spout中的ack函数被调用并执行。如果超时，则发送fail消息给spout，spout中的fail函数被调用并执行，spout中的ack和fail的处理逻辑由用户自行填写。

2. Acker对于每个Spout-tuple保存一个ack-val的校验值，它的初始值是0， 然后每发射一个tuple 就ack一个tuple，那么tuple的id都要跟这个校验值异或一下，并且把得到的值更新为ack-val的新值。那么假设每个发射出去的tuple都被ack了， 那么最后ack-val一定是0(因为一个数字跟自己异或得到的值是0)。

A xor A = 0.

A xor B…xor B xor A = 0，其中每一个操作数出现且仅出现两次。

3. tupleid是随机的64位数字，ack val碰巧变成0(例如：ark_val = 1 ^ 2  ^ 3 = 0)而不是因为所有创建的tuple都完成了,这样的概率极小。算一下就知道了，就算每秒发生10000个ack， 那么需要50000000万年才可能碰到一个错误。而且就算碰到了一个错误，也只有在这个tuple失败的时候才会造成数据丢失。 

看看storm在每种异常情况下是怎么避免数据丢失的：

1）由于对应的task挂掉了，一个tuple没有被ack：storm的超时机制在超时之后会把这个tuple标记为失败，从而可以重新处理。

2）Acker挂掉了：这种情况下由这个acker所跟踪的所有spout tuple都会超时，也就会被重新处理。

3）Spout挂掉了：在这种情况下给spout发送消息的消息源负责重新发送这些消息。比如Kestrel和RabbitMQ在一个客户端断开之后会把所有”处理中“的消息放回队列。

就像你看到的那样，storm的可靠性机制是完全分布式的，可伸缩的并且是高度容错的。

三 、Acker 编程接口

在Spout中，Storm系统会为用户指定的MessageId生成一个对应的64位的整数，作为整个Tuple Tree的RootId。RootId会被传递给Acker以及后续的Bolt来作为该消息单元的唯一标识。同时，无论Spout还是Bolt每次新生成一个Tuple时，都会赋予该Tuple一个唯一的64位整数的Id。

当Spout发射完某个MessageId对应的源Tuple之后，它会告诉Acker自己发射的RootId以及生成的那些源Tuple的Id。而当Bolt处理完一个输入Tuple并产生出新的Tuple时，也会告知Acker自己处理的输入Tuple的Id以及新生成的那些Tuple的Id。Acker只需要对这些Id进行异或运算，就能判断出该RootId对应的消息单元是否成功处理完成了。

   下面这个是spout要实现的接口:

public interface ISpout extends Serializable { 

void open(Map conf, TopologyContext context,  SpoutOutputCollector collector);  

void close();  

void nextTuple();  

void ack(Object msgId);  

void fail(Object msgId);

首先storm通过调用spout的nextTuple方法来获取下一个tuple, Spout通过open方法参数里面提供的SpoutOutputCollector来发射新tuple到它的其中一个输出消息流, 发射tuple的时候spout会提供一个message-id, 后面通过这个message-id来追踪这个tuple。

this.collector.emit(new Values("hello world"),msgId);
注：msgId是提供给Acker组件使用的,Acker组件使用msgId来跟踪Tuple树

接下来， 这个发射的tuple被传送到消息处理者bolt那里， storm会跟踪由此所产生的这课tuple树。如果storm检测到一个tuple被完全处理了， 那么storm会以最开始的那个message-id作为参数去调用消息源的ack方法；反之storm会调用spout的fail方法。值得注意的是， storm调用ack或者fail的task始终是产生这个tuple的那个task。所以如果一个spout被分成很多个task来执行， 消息执行的成功失败与否始终会通知最开始发出tuple的那个task。

作为storm的使用者，有两件事情要做以更好的利用storm的可靠性特征。 首先，在你生成一个新的tuple的时候要通知storm; 其次，完成处理一个tuple之后要通知storm。 这样storm就可以检测整个tuple树有没有完成处理，并且通知源spout处理结果。storm提供了一些简洁的api来做这些事情。

由一个tuple产生一个新的tuple称为：anchoring。你发射一个新tuple的同时也就完成了一次anchoring。看下面这个例子： 这个bolt把一个包含一个句子的tuple分割成每个单词一个tuple。

public class SplitSentence implements IRichBolt { 

      OutputCollector _collector;  

      public void prepare(Map conf,  TopologyContext context,  OutputCollector collector) {  

            _collector = collector;  

      }  

      public void execute(Tuple tuple) {  

              String sentence = tuple.getString(0);  

              for(String word: sentence.split(" ")) {  

                    _collector.emit(tuple,new Values(word));  

              }  

           _collector.ack(tuple);  

      }  

     publicvoid cleanup() {}  

     publicvoid declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  

                declarer.declare(newFields("word"));  

     }  

 }

看一下这个execute方法， emit的第一个参数是输入tuple， 第二个参数则是输出tuple， 这其实就是通过输入tuple anchoring了一个新的输出tuple。因为这个“单词tuple”被anchoring在“句子tuple”一起， 如果其中一个单词处理出错，那么这整个句子会被重新处理。作为对比， 我们看看如果通过下面这行代码来发射一个新的tuple的话会有什么结果。

_collector.emit(new Values(word));

用这种方法发射会导致新发射的这个tuple脱离原来的tuple树(unanchoring), 如果这个tuple处理失败了， 整个句子不会被重新处理。一个输出tuple可以被anchoring到多个输入tuple。这种方式在stream合并或者stream聚合的时候很有用。一个多入口tuple处理失败的话，那么它对应的所有输入tuple都要重新执行。看看下面演示怎么指定多个输入tuple:

List<Tuple> anchors = new ArrayList<Tuple>();
anchors.add(tuple1);
anchors.add(tuple2);
_collector.emit(anchors,new Values(1,2,3));

我们通过anchoring来构造这个tuple树，最后一件要做的事情是在你处理完这个tuple的时候告诉storm,  通过OutputCollector类的ack和fail方法来做，如果你回过头来看看SplitSentence的例子， 你可以看到“句子tuple”在所有“单词tuple”被发出之后调用了ack。

你可以调用OutputCollector 的fail方法去立即将从消息源头发出的那个tuple标记为fail， 比如你查询了数据库，发现一个错误，你可以马上fail那个输入tuple， 这样可以让这个tuple被快速的重新处理， 因为你不需要等那个timeout时间来让它自动fail。

每个你处理的tuple， 必须被ack或者fail。因为storm追踪每个tuple要占用内存。所以如果你不ack/fail每一个tuple， 那么最终你会看到OutOfMemory错误。

大多数Bolt遵循这样的规律：读取一个tuple；发射一些新的tuple；在execute的结束的时候ack这个tuple。这些Bolt往往是一些过滤器或者简单函数。Storm为这类规律封装了一个BasicBolt类。如果用BasicBolt来做， 上面那个SplitSentence可以改写成这样：

public class SplitSentence implements IBasicBolt { 

    public void prepare(Map conf, TopologyContext context) {  

       }  

    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {  

            String sentence = tuple.getString(0);  

            for(String word: sentence.split(" ")) {  

                    collector.emit(newValues(word));  

            }  

   }  

    publicvoid cleanup() {}  

    publicvoid declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  

             declarer.declare(newFields("word"));  

    }  

}

这个实现比之前的实现简单多了， 但是功能上是一样的，发送到BasicOutputCollector的tuple会自动和输入tuple相关联，而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack的。

作为对比，处理聚合和合并的bolt往往要处理一大堆的tuple之后才能被ack， 而这类tuple通常都是多输入的tuple， 所以这个已经不是IBasicBolt可以罩得住的了。

注：当一个Tuple处理失败的时候，storm不会自动的重发该tuple，需要用户自己来编写逻辑重新处理fail掉的Tuple,可以将其放入一个列表中，在nextTuple()中获取这些失败的tuple，重新发射。

四 、调整可靠性 

acker task是非常轻量级的， 所以一个topology里面不需要很多acker。你可以通过Strom UI(id: -1)来跟踪它的性能。 如果它的吞吐量看起来不正常，那么你就需要多加点acker了。

如果可靠性对你来说不是那么重要 — 你不太在意在一些失败的情况下损失一些数据， 那么你可以通过不跟踪这些tuple树来获取更好的性能。不去跟踪消息的话会使得系统里面的消息数量减少一半， 因为对于每一个tuple都要发送一个ack消息。并且它需要更少的id来保存下游的tuple， 减少带宽占用。

有三种方法可以去掉可靠性：

第一是把Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置成 0. 在这种情况下， storm会在spout发射一个tuple之后马上调用spout的ack方法。也就是说这个tuple树不会被跟踪。

第二个方法是在tuple层面去掉可靠性。 你可以在发射tuple的时候不指定messageid来达到不跟踪某个特定的spout tuple的目的。

最后一个方法是如果你对于一个tuple树里面的某一部分到底成不成功不是很关心，那么可以在发射这些tuple的时候unanchor它们。 这样这些tuple就不在tuple树里面， 也就不会被跟踪了。

五、关联代码

使用maven，代码如下。

pom.xml  参考 http://www.cnblogs.com/hd3013779515/p/6970551.html

MessageTopology.java

package cn.ljh.storm.reliability;

import org.apache.storm.Config;

import org.apache.storm.LocalCluster;

import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;

import org.apache.storm.utils.Utils;

public class MessageTopology {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.setSpout("MessageSpout", new MessageSpout(), 1);

        builder.setBolt("SpilterBolt", new SpliterBolt(), 5).shuffleGrouping("MessageSpout");

        builder.setBolt("WriterBolt", new WriterBolt(), 1).shuffleGrouping("SpilterBolt");

        Config conf = new Config();

        conf.setDebug(false);

        LocalCluster cluster = new LocalCluster();

        cluster.submitTopology("messagetest", conf, builder.createTopology());

        Utils.sleep(20000);

        cluster.killTopology("messagetest");

        cluster.shutdown();

    }

}

MessageSpou.java

package cn.ljh.storm.reliability;

import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;

import java.util.Map;

import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;

import org.apache.storm.task.TopologyContext;

import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;

import org.apache.storm.tuple.Fields;

import org.apache.storm.tuple.Values;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

public class MessageSpout extends BaseRichSpout {

   public static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MessageSpout.class);

   private SpoutOutputCollector _collector;

   private int index = 0;

   private String[] subjects = new String[]{

           "Java,Python",

           "Storm,Kafka",

           "Spring,Solr",

           "Zookeeper,FastDFS",

           "Dubbox,Redis"

   };

   public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {

       _collector = collector;

   }

   public void nextTuple() {

       if(index < subjects.length){

           String sub = subjects[index];

           //使用messageid参数，使可靠性机制生效

           _collector.emit(new Values(sub), index);

           index++;

       }

   }

   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

       declarer.declare(new Fields("subjects"));

   }

   @Override

   public void ack(Object msgId) {

       LOG.info("【消息发送成功！】(msgId = " + msgId + ")");

   }

   @Override

   public void fail(Object msgId) {

       LOG.info("【消息发送失败！】(msgId = " + msgId + ")");

       LOG.info("【重发进行中。。。】");

       _collector.emit(new Values(subjects[(Integer)msgId]), msgId);

       LOG.info("【重发成功！】");

   }

}

SpliterBolt.java

package cn.ljh.storm.reliability;

import java.util.Map;

import org.apache.storm.task.OutputCollector;

import org.apache.storm.task.TopologyContext;

import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;

import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;

import org.apache.storm.tuple.Fields;

import org.apache.storm.tuple.Tuple;

import org.apache.storm.tuple.Values;

public class SpliterBolt extends BaseRichBolt {

    OutputCollector _collector;

    private boolean flag = false;

    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {

      _collector = collector;

    }

    public void execute(Tuple tuple) {

        try{

            String subjects = tuple.getStringByField("subjects");

            String[] words = subjects.split(",");

            for(String word : words){

                //注意：要携带tuple对象，用于处理异常时重发策略。

                _collector.emit(tuple, new Values(word));

            }

            //对tuple进行ack

            _collector.ack(tuple);

        }catch(Exception ex){

            ex.printStackTrace();

            //对tuple进行fail，使重发。

            _collector.fail(tuple);

        }

    }

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

      declarer.declare(new Fields("word"));

    }

  }

WriterBolt.java

package cn.ljh.storm.reliability;

import java.io.FileWriter;

import java.io.IOException;

import java.util.Map;

import org.apache.storm.task.OutputCollector;

import org.apache.storm.task.TopologyContext;

import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;

import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;

import org.apache.storm.tuple.Tuple;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

public class WriterBolt extends BaseRichBolt {

        private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(WriterBolt.class);

        OutputCollector _collector;

        private FileWriter fileWriter;

        private boolean flag = false;

        public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {

          _collector = collector;

            if(fileWriter == null){

                try {

                    fileWriter = new FileWriter("D:\\test\\"+"words.txt");

                } catch (IOException e) {

                    e.printStackTrace();

                }

            }

        }

        public void execute(Tuple tuple) {

            try {

                String word = tuple.getStringByField("word");

                fileWriter.write(word + "\r\n");

                fileWriter.flush();

            } catch (Exception e) {

                e.printStackTrace();

                //对tuple进行fail，使重发。

                _collector.fail(tuple);

            }

            //对tuple进行ack

            _collector.ack(tuple);

        }

        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

        }

}

六、执行效果

1、代码要点说明

MessageSpout.java

（1）发射tuple时要设置messageId来使可靠性机制生效

_collector.emit(new Values(sub), index);

（2）重写ack和fail方法

@Override

   public void ack(Object msgId) {

       LOG.info("【消息发送成功！】(msgId = " + msgId + ")");

   }

   @Override

   public void fail(Object msgId) {

       LOG.info("【消息发送失败！】(msgId = " + msgId + ")");

       LOG.info("【重发进行中。。。】");

       _collector.emit(new Values(subjects[(Integer)msgId]), msgId);

       LOG.info("【重发成功！】");

   }

SpliterBolt.java

（1）发射新tuple时设置输入tuple参数，以使新tuple和输入tuple为一个整体

_collector.emit(tuple, new Values(word));

（2）完成处理后进行ack，失败时进行fail

_collector.ack(tuple);

_collector.fail(tuple);

WriterBolt.java

（1）完成处理后进行ack，失败时进行fail

_collector.ack(tuple);

_collector.fail(tuple);

2、正常处理结果

3、放开SpliterBolt 的错误代码

结果显示能够正确的重发。

4、放开SpliterBolt 的错误代码

能够正确进行重发，但是文件中storm字符串出现了两次。

5、总结

通过以上测试，如果在第一个bolt处理时出现异常，可以让整个数据进行重发，如果第二个bolt处理时出现异常，也可以让整个数据进行重发，但是同时出现了重复处理的事务性问题，需要进行特殊的处理。

（1）如果数据入库的话，可以把messageId也进行入库保存。此messageId可以用来判断是否重复处理。

（2）事务性tuple尽量不要拆分。

（3）使用storm的Trident框架。