Twitter Storm的一些关键概念

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Storm

Twitter Storm的一些关键概念

这篇文章翻译自storm官方wiki: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Concepts, 主要介绍storm的一些关键概念。

storm的一些关键概念如下:
Topologies
Streams
Spouts
Bolts
Stream groupings
Reliability
Tasks
Workers
Configuration

先看一张storm里面各种对象的一个示意图:

storm里面各个对象的示意图
计算拓补： Topologies

一个实时计算应用程序的逻辑在storm里面被封装到topology对象里面，我把它叫做计算拓补. Storm里面的topology相当于Hadoop里面的一个MapReduce Job, 它们的关键区别是：一个MapReduce Job最终总是会结束的，然而一个storm的topoloy会一直运行 — 除非你显式的杀死它。一个Topology是Spouts和Bolts组成的图状结构，而链接Spouts和Bolts的则是Stream groupings。

消息流: Streams

消息流是storm里面的最关键的抽象。一个消息流是一个没有边界的tuple序列，而这些tuples会被以一种分布式的方式并行地创建和处理。对消息流的定义主要是对消息流里面的tuple的定义，我们会给tuple里的每个字段一个名字。并且不同tuple的对应字段的类型必须一样。也就是说：两个tuple的第一个字段的类型必须一样，第二个字段的类型必须一样，但是第一个字段和第二个字段可以有不同的类型。在默认的情况下， tuple的字段类型可以是： integer, long, short, byte, string, double, float, boolean和byte array。你还可以自定义类型 — 只要你实现对应的序列化器。

每个消息流在定义的时候会被分配给一个id，因为单向消息流是那么的普遍， OutputFieldsDeclarer定义了一些方法让你可以定义一个stream而不用指定这个id。在这种情况下这个stream会有个默认的id: 1.

消息源: Spouts

消息源Spouts是storm里面一个topology里面的消息生产者。一般来说消息源会从一个外部源读取数据并且向topology里面发出消息: tuple。消息源Spouts可以是可靠的也可以是不可靠的。一个可靠的消息源可以重新发射一个tuple如果这个tuple没有被storm成功的处理，但是一个不可靠的消息源Spouts一旦发出一个tuple就把它彻底忘了 — 也就不可能再发了。

消息源可以发射多条消息流stream。要达到这样的效果，使用OutFieldsDeclarer.declareStream来定义多个stream, 然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的sream。

Spout类里面最重要的方法是nextTuple要么发射一个新的tuple到topology里面或者简单的返回如果已经没有新的tuple了。要注意的是nextTuple方法不能block Spout的实现，因为storm在同一个线程上面调用所有消息源Spout的方法。

另外两个比较重要的Spout方法是ack和fail。storm在检测到一个tuple被整个topology成功处理的时候调用ack, 否则调用fail。storm只对可靠的spout调用ack和fail。

消息处理者: Bolts

所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面。 Bolts可以做很多事情：过滤，聚合，查询数据库等等等等。

Bolts可以简单的做消息流的传递。复杂的消息流处理往往需要很多步骤，从而也就需要经过很多Bolts。比如算出一堆图片里面被转发最多的图片就至少需要两步：第一步算出每个图片的转发数量。第二步找出转发最多的前10个图片。（如果要把这个过程做得更具有扩展性那么可能需要更多的步骤）。

Bolts可以发射多条消息流，使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义stream，使用OutputCollector.emit来选择要发射的stream。

Bolts的主要方法是execute, 它以一个tuple作为输入，Bolts使用OutputCollector来发射tuple, Bolts必须要为它处理的每一个tuple调用OutputCollector的ack方法，以通知storm这个tuple被处理完成了。– 从而我们通知这个tuple的发射者Spouts。一般的流程是： Bolts处理一个输入tuple, 发射0个或者多个tuple, 然后调用ack通知storm自己已经处理过这个tuple了。storm提供了一个IBasicBolt会自动调用ack。

Stream groupings：消息分发策略

定义一个Topology的其中一步是定义每个bolt接受什么样的流作为输入。stream grouping就是用来定义一个stream应该如果分配给Bolts上面的多个Tasks。

storm里面有6种类型的stream grouping:
Shuffle Grouping: 随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目相同。
Fields Grouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts，而不同的userid则会被分配到不同的Bolts。
All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的Bolts都会收到。
Global Grouping: 全局分组，这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。
Non Grouping: 不分组，这个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果，有一点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。
Direct Grouping: 直接分组, 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来或者处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)

可靠性

storm保证每个tuple会被topology完整的执行。storm会追踪由每个spout tuple所产生的tuple树(一个bolt处理一个tuple之后可能会发射别的tuple从而可以形成树状结构), 并且跟踪这棵tuple树什么时候成功处理完。每个topology都有一个消息超时的设置，如果storm在这个超时的时间内检测不到某个tuple树到底有没有执行成功，那么topology会把这个tuple标记为执行失败，并且过一会会重新发射这个tuple。

为了利用storm的可靠性特性，在你发出一个新的tuple以及你完成处理一个tuple的时候你必须要通知storm。这一切是由OutputCollector来完成的。通过它的emit方法来通知一个新的tuple产生了，通过它的ack方法通知一个tuple处理完成了。

Tasks：任务

每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行。每一个task对应到一个线程，而stream grouping则是定义怎么从一堆task发射tuple到另外一堆task。你可以调用TopologyBuilder.setSpout()和TopBuilder.setBolt来设置并行度 — 也就是有多少个task。

工作进程

一个topology可能会在一个或者多个工作进程里面执行，每个工作进程执行整个topology的一部分。比如对于并行度是300的topology来说，如果我们使用50个工作进程来执行，那么每个工作进程会处理其中的6个tasks（其实就是每个工作进程里面分配6个线程）。storm会尽量均匀的工作分配给所有的工作进程。

配置

storm里面有一堆参数可以配置来调整nimbus, supervisor以及正在运行的topology的行为，一些配置是系统级别的，一些配置是topology级别的。所有有默认值的配置的默认配置是配置在default.xml里面的。你可以通过定义个storm.xml在你的classpath厘米来覆盖这些默认配置。并且你也可以在代码里面设置一些topology相关的配置信息 – 使用StormSubmitter。当然，这些配置的优先级是: default.xml < storm.xml < TOPOLOGY-SPECIFIC配置。

.from: http://xumingming.sinaapp.com/117/twitter-storm的一些关键概念/