Storm常见模式——批处理<转>_storm是批处理吗-优快云博客

本文详细介绍了如何在Storm流处理中利用批量处理机制优化Tuple元组处理效率，通过缓存一定数量的Tuple并在内存中批量执行数据库操作，显著提升系统吞吐量。代码示例展示了如何在Bolt中实现这一功能，包括使用DBManager接口获取数据库连接，创建并发队列存储Tuple，以及定时或达到特定条件时触发批量处理。

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转自：http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/06/19/storm-common-patterns-of-batching.html

Storm对流数据进行实时处理时，一种常见场景是批量一起处理一定数量的tuple元组，而不是每接收一个tuple就立刻处理一个tuple，这样可能是性能的考虑，或者是具体业务的需要。

例如，批量查询或者更新数据库，如果每一条tuple生成一条sql执行一次数据库操作，数据量大的时候，效率会比批量处理的低很多，影响系统吞吐量。

当然，如果要使用Storm的可靠数据处理机制的话，应该使用容器将这些tuple的引用缓存到内存中，直到批量处理的时候，ack这些tuple。

下面给出一个简单的代码示例：

现在，假设我们已经有了一个DBManager数据库操作接口类，它至少有两个接口：

（1）getConnection(): 返回一个java.sql.Connection对象；

（2）getSQL(Tuple tuple): 根据tuple元组生成数据库操作语句。

为了在Bolt中缓存一定数量的tuple，构造Bolt时传递int n参数赋给Bolt的成员变量int count，指定每个n条tuple批量处理一次。

同时，为了在内存中缓存缓存Tuple，使用java concurrent中的ConcurrentLinkedQueue来存储tuple，每当攒够count条tuple，就触发批量处理。

另外，考虑到数据量小（如很长时间内都没有攒够count条tuple）或者count条数设置过大时，因此，Bolt中加入了一个定时器，保证最多每个1秒钟进行一次批量处理tuple。

下面是Bolt的完整代码（仅供参考）：

import java.util.Map; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import backtype.storm.task.OutputCollector; import backtype.storm.task.TopologyContext; import backtype.storm.topology.IRichBolt; import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer; import backtype.storm.tuple.Tuple; public class BatchingBolt implements IRichBolt { private static final long serialVersionUID = 1L; private OutputCollector collector; private Queue<Tuple> tupleQueue = new ConcurrentLinkedQueue<Tuple>(); private int count; private long lastTime; private Connection conn; public BatchingBolt(int n) {
        count = n; //批量处理的Tuple记录条数 conn = DBManger.getConnection(); //通过DBManager获取数据库连接 lastTime = System.currentTimeMillis(); //上次批量处理的时间戳  }

    @Override public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
            OutputCollector collector) { this.collector = collector;
    }

    @Override public void execute(Tuple tuple) {
        tupleQueue.add(tuple); long currentTime = System.currentTimeMillis(); // 每count条tuple批量提交一次，或者每个1秒钟提交一次 if (tupleQueue.size() >= count || currentTime >= lastTime + 1000) {
            Statement stmt = conn.createStatement();
            conn.setAutoCommit(false); for (int i = 0; i < count; i++) {
                Tuple tup = (Tuple) tupleQueue.poll();
                String sql = DBManager.getSQL(tup); //生成sql语句 stmt.addBatch(sql); //加入sql collector.ack(tup); //进行ack  }
            stmt.executeBatch(); //批量提交sql  conn.commit();
            conn.setAutoCommit(true);
            System.out.println("batch insert data into database, total records: " + count);
            lastTime = currentTime;
        }
    }

    @Override public void cleanup() {
    }

    @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    }

    @Override public Map<String, Object> getComponentConfiguration() { // TODO Auto-generated method stub return null;
    }
}