理解Storm中的拓扑的并发度

原创翻译，如有错误，请指正。原文。

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一个运行中的拓扑是由什么组成的：worker进程，executors和tasks。

Storm是按照下面3种主要的部分来区分Storm集群中一个实际运行的拓扑的：

1. Worker进程
2. Executors (线程)
3. Tasks

下图简单的展示了它们的关系：

 

 

上图中的3段话依次如下：

• Storm集群中的其中1台机器可能运行着属于多个拓扑(可能为1个)的多个worker进程(可能为1个)。每个worker进程运行着特定的某个拓扑的executors。
• 1个或多个excutor可能运行于1个单独的worker进程，每1个executor从属于1个被worker process生成的线程中。每1个executor运行着相同的组件(spout或bolt)的1个或多个task。
• 1个task执行着实际的数据处理。

1个worker进程执行一个拓扑的子集。1个worker进程从属于1个特定的拓扑，并运行着这个拓扑的1个或多个组件(spout或bolt)的1个或多个executor。一个运行中的拓扑包括集群中的许多台机器上的许多个这样的进程。

1个executor是1个worker进程生成的1个线程。它可能运行着1个相同的组件(spout或bolt)的1个或多个task。

1 个task执行着实际的数据处理，你用代码实现的每一个spout或bolt就相当于分布于整个集群中的许多个task。在1个拓扑的生命周期中，1个组 件的task的数量总是一样的，但是1个组件的executor(线程)的数量可以随着时间而改变。这意味着下面的条件总是成立：thread的数量 <= task的数量。默认情况下，task的数量与executor的数量一样，例如，Storm会在每1个线程运行1个task。

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配置拓扑的并发度

注意Storm的术语"并发度(parallelism)"是特别用来描述所谓的parallelism hint的，这代表1个组件的初始的executor(线程)的数量。在此文档中我们使用术语"并发度"的一般意义来描述你不但可以配置executor的数量，还可以配置worker进程的数量，还可以是1个拓扑的task的数量。在用到并发度的狭义的定义时我们会特别提出。

下面的小节给出了一些不同的配置选项，还有你如何在代码中设置它们。有多种方法可以进行设置，表格列举了其中几种。Storm目前有下列的配置优先级：defaults.yaml < storm.yaml < 特定拓扑的配置 < 内部特定组件的配置 < 外部特定组件的配置。

 

worker进程的数量

• 描述: 1个拓扑有多少个分布于集群中的机器的worker进程
• 配置选项: TOPOLOGY_WORKERS
• 如何在代码中设置 (例子):
  • Config#setNumWorkers

executor的数量 (线程)

• 描述: 每个组件会有多少个executor
• 配置选项: ?
• 如何在代码中设置 (例子):
  
  • TopologyBuilder#setSpout()
  • TopologyBuilder#setBolt()
  • 注意在Storm 0.8以后parallelism_hint参数指定的是bolt的初始的executor的数量。

task的数量

• 描述: 每个组件有多少task
• 配置选项: TOPOLOGY_TASKS
• 如何在代码中设置 (例子):
  
  • ComponentConfigurationDeclarer#setNumTasks()

这是一个简单的代码例子，展示了在实践中如何设置：

topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)

.setNumTasks(4).shuffleGrouping("blue-spout);

在上面的代码中我们配置了Storm运行GreenBolt指定了初始有2个executor和4个关连的task。Storm会在每个 executor(线程)2个task。如果你不想显式的配置task的数量，Storm会默认的为每个executor运行1个task。

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一个运行中的拓扑的例子

下 面的图表展示了1个简单拓扑在实际操作中看起来是怎样的。这个拓扑包含了3个组件：1个spout叫做BlueSpout，2个bolt分别叫 GreenBolt和YellowBolt。BlueSpout发送它的输出到GreenBolt，GreenBolt又把它的输出发到 YellowBolt。

 

下面是对上图的简要分析：

3个组件的并发度加起来是10，就是说拓扑一共有10个executor，一共有2个worker，每个worker产生10 / 2 = 5条线程。

绿色的bolt配置成2个executor和4个task。为此每个executor为这个bolt运行2个task。

下面的代码配置了这3个组件，相关代码如下：

Config conf = new Config();

conf.setNumWorkers(2); // 使用2个worker进程

topologyBuilder.setSpout(“blue-spout”, new BlueSpout(), 2); // parallelism hint为2

topologyBuilder.setBolt(“green-bolt”, new GreenBolt(), 2) .setNumTasks(4) .shuffleGrouping(“blue-spout”);

topologyBuilder.setBolt(“yellow-bolt”, new YellowBolt(), 6) .shuffleGrouping(“green-bolt”);

StormSubmitter.submitTopology( “mytopology”, conf, topologyBuilder.createTopology() );

And of course Storm comes with additional configuration settings to control the parallelism of a topology, including:

此外还有其他的配置来控制拓扑的并发度，包括了：

• TOPOLOGY_MAX_TASK_PARALLELISM: 这个设置指定了1个单独的组件的executor的数量的上限。当在测试阶段使用本地模式运行1个拓扑时，用来限制生成的线程的数量。你可以像下面这样来使用：
• Config#setMaxTaskParallelism().

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如何改变1个正在运行的拓扑的并发度

Storm有一个不错的特性，你可以在不需要重启集群或拓扑，来增加或减少worker进程和executor的数量。这样行为成为rebalancing。

你有两个选项可以rebalance1个拓扑：

1. 使用Storm的web UI来rebalance。
2. 像下面描述的那样，使用命令行工具来做：

# 重新配置拓扑 “mytopology” 使用5个worker进程。

# spout “blue-spout” 使用3个executor

# bolt “yellow-bolt” 使用10个executor

$ storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10

评论

1 楼 forrest420 2014-11-28  

http://www.michael-noll.com/blog/2012/10/16/understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology/

http://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html