Storm和Storm比较

1、What——JStorm是什么？　

概述：

　　JStorm 是一个分布式实时计算引擎，类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照规定的编程规范实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个worker 发生意外故障， 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker。因此，从应用的角度，JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。从系统角度，JStorm一套类似MapReduce的调度系统。从数据的角度，是一套基于流水线的消息处理机制。实时计算现在是大数据领域中最火爆的一个方向，因为人们对数据的要求越来越高，实时性要求也越来越快，传统的 Hadoop Map Reduce，逐渐满足不了需求，因此在这个领域需求不断。

　　在Storm和JStorm出现以前，市面上出现很多实时计算引擎，但自storm和JStorm出现后，基本上可以说一统江湖，

其优点:

1. 开发非常迅速: 接口简单，容易上手，只要遵守Topology，Spout， Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用，底层rpc，worker之间冗余，数据分流之类的动作完全不用考虑。
2. 扩展性极好:当一级处理单元速度，直接配置一下并发数，即可线性扩展性能
3. 健壮:当worker失效或机器出现故障时， 自动分配新的worker替换失效worker；调度器Nimbus采用主从备份，支持热切。
4. 数据准确性: 可以采用Acker机制，保证数据不丢失。 如果对精度有更多一步要求，采用事务机制，保证数据准确。

应用场景：
　　JStorm处理数据的方式是基于消息的流水线处理， 因此特别适合无状态计算，也就是计算单元的依赖的数据全部在接受的消息中可以找到， 并且最好一个数据流不依赖另外一个数据流。

1. 日志分析:从日志中分析出特定的数据，并将分析的结果存入外部存储器如数据库。目前，主流日志分析技术就使用JStorm或Storm
2. 管道系统： 将一个数据从一个系统传输到另外一个系统， 比如将数据库同步到Hadoop
3. 消息转化器： 将接受到的消息按照某种格式进行转化，存储到另外一个系统如消息中间件
4. 统计分析器： 从日志或消息中，提炼出某个字段，然后做count或sum计算，最后将统计值存入外部存储器。中间处理过程可能更复杂。
5. ......

JStorm架构：

　　JStorm 从设计的角度，就是一个典型的调度系统。

　　在这个系统中，

• • Nimbus是作为调度器角色
  • Supervisor 作为worker的代理角色，负责杀死worker和运行worker
  • Worker是task的容器
  • Task是真正任务的执行者
  • ZK 是整个系统中的协调者

 具体参考下图：

 

　

来自阿里的流处理框架：JStorm

　　关于流处理框架，在先前的文章汇总已经介绍过Strom，今天学习的是来自阿里的的流处理框架JStorm。简单的概述JStorm就是：JStorm 比Storm更稳定，更强大，更快，Storm上跑的程序，一行代码不变可以运行在JStorm上。直白的讲JStorm是阿里巴巴的团队基于Storm的二次开发产物，相当于他们的Tengine是基于Nginx开发的一样。以下为阿里巴巴团队放弃直接使用Storm选择自行开发JStorm的原因：

 

2、Why——为什么启动JStorm项目？___与storm的区别

阿里拥有自己的实时计算引擎

1. 类似于hadoop 中的MR
2. 开源storm响应太慢
3. 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求
4. 降低未来运维成本
5. 提供更多技术支持，加快内部业务响应速度

现有Storm无法满足一些需求

1. 现有storm调度太简单粗暴，无法定制化
2. Storm 任务分配不平衡
3. RPC OOM（OOM - Out of Memory，内存溢出 ——俗称雪崩问题）一直没有解决
4. 监控太简单
5. 对ZK 访问频繁

现状

　　在整个阿里巴巴集团，1000+的物理机上运行着Storm，一淘(200+)，CDO(200+)，支付宝(150+)，B2B(50+)，阿里妈妈(50+)，共享事业群(50+)，其他等。

WHY之一句话概述：JStorm比Storm更稳定，功能更强大，更快！(Storm上跑的程序可以一行代码不变运行在JStorm上)

　　JStorm相比Storm更稳定

1. Nimbus 实现HA：当一台nimbus挂了，自动热切到备份nimbus ——Nimbus HA
2. 原生Storm RPC：Zeromq 使用堆外内存，导致OS 内存不够，Netty 导致OOM；JStorm底层RPC 采用netty + disruptor，保证发送速度和接受速度是匹配的，彻底解决雪崩问题
3. 现有Strom，在添加supervisor或者supervisor shutdown时，会触发任务rebalance；提交新任务时，当worker数不够时，触发其他任务做rebalance。——在JStorm中不会发生，使得数据流更稳定
4. 新上线的任务不会冲击老的任务：新调度从cpu，memory，disk，net 四个角度对任务进行分配；已经分配好的新任务，无需去抢占老任务的cpu，memory，disk和net ——任务之间影响小
5. Supervisor主线 ——more catch
6. Spout/Bolt 的open/prepare ——more catch
7. 所有IO, 序列化，反序列化 ——more catch
8. 减少对ZK的访问量：去掉大量无用的watch；task的心跳时间延长一倍；Task心跳检测无需全ZK扫描。

　　JStorm相比Storm调度更强大

1. 彻底解决了storm 任务分配不均衡问题
2. 从4个维度进行任务分配：CPU、Memory、Disk、Net
3. 默认一个task，一个cpu slot。当task消耗更多的cpu时，可以申请更多cpu slot 
   • 解决新上线的任务去抢占老任务的cpu
   • 一淘有些task内部起很多线程，单task消耗太多cpu
4. 默认一个task，一个memory slot。当task需要更多内存时，可以申请更多内存slot
   • 先海狗项目中，slot task 需要8G内存，而且其他任务2G内存就够了
5. 默认task，不申请disk slot。当task 磁盘IO较重时，可以申请disk slot
   • 海狗/实时同步项目中，task有较重的本地磁盘读写操作
6. 可以强制某个component的task 运行在不同的节点上
   • 聚石塔，海狗项目，某些task提供web Service服务，为了端口不冲突，因此必须强制这些task运行在不同节点上
7. 可以强制topology运行在单独一个节点上
   • 节省网络带宽
   • Tlog中大量小topology，为了减少网络开销，强制任务分配到一个节点上
8. 可以自定义任务分配：提前预约任务分配到哪台机器上，哪个端口，多少个cpu slot，多少内存，是否申请磁盘
   • 海狗项目中，部分task期望分配到某些节点上
9. 可以预约上一次成功运行时的任务分配：上次task分配了什么资源，这次还是使用这些资源
   • CDO很多任务期待重启后，仍使用老的节点，端口

　　Task内部异步化

1. Worker内部全流水线模式
2. Spout nextTuple和ack/fail运行在不同线程

• • EagleEye中，在nextTuple做sleep和wait操作不会block ack/fail动作　　

　　JStorm相比Storm性能更好

　　JStorm 0.9.0 性能非常的好，使用netty时单worker 发送最大速度为11万QPS，使用zeromq时，最大速度为12万QPS。

• JStorm 0.9.0 在使用Netty的情况下，比Storm 0.9.0 使用netty情况下，快10%， 并且JStorm netty是稳定的而Storm 的Netty是不稳定的
• 在使用ZeroMQ的情况下， JStorm 0.9.0 比Storm 0.9.0 快30%

为什么更快、性能提升的原因：

1. Zeromq 减少一次内存拷贝
2. 增加反序列化线程
3. 重写采样代码，大幅减少采样影响
4. 优化ack代码
5. 优化缓冲map性能
6. Java 比clojure更底层

附注：和storm编程方式的改变：

　　编程接口改变：当topology.max.spout.pending 设置不为1时（包括topology.max.spout.pending设置为null），spout内部将额外启动一个线程单独执行ack或fail操作， 从而nextTuple在单独一个线程中执行，因此允许在nextTuple中执行block动作，而原生的storm，nextTuple/ack/fail 都在一个线程中执行，当数据量不大时，nextTuple立即返回，而ack、fail同样也容易没有数据，进而导致CPU 大量空转，白白浪费CPU， 而在JStorm中， nextTuple可以以block方式获取数据，比如从disruptor中或BlockingQueue中获取数据，当没有数据时，直接block住，节省了大量CPU。

　　但因此带来一个问题， 处理ack/fail 和nextTuple时，必须小心线程安全性。

　　附属： 当topology.max.spout.pending为1时， 恢复为spout一个线程，即nextTuple/ack/fail 运行在一个线程中。

JStorm的其他优化点

1. 资源隔离。不同部门，使用不同的组名，每个组有自己的Quato；不同组的资源隔离；采用cgroups 硬隔离
2. Classloader。解决应用的类和Jstorm的类发生冲突，应用的类在自己的类空间中
3. Task 内部异步化。Worker 内部全流水线模式，Spout nextTuple和ack/fail运行在不同线程

JStorm与其它产品的比较：

　　Flume 是一个成熟的系统，主要focus在管道上，将数据从一个数据源传输到另外一个数据源， 系统提供大量现成的插件做管道作用。当然也可以做一些计算和分析，但插件的开发没有Jstorm便捷和迅速。

　　S4 就是一个半成品，健壮性还可以，但数据准确性较糟糕，无法保证数据不丢失，这个特性让S4 大受限制，也导致了S4开源很多年，但发展一直不是很迅速。

　　AKKA 是一个actor模型，也是一个不错的系统，在这个actor模型基本上，你想做任何事情都没有问题，但问题是你需要做更多的工作，topology怎么生成，怎么序列化。数据怎么流（随机，还是group by）等等。

　　Spark 是一个轻量的内存MR， 更偏重批量数据处理。

3、JStorm性能优化：

1. 选型：

   按照性能来说， trident < transaction < 使用ack机制普通接口 < 关掉ack机制的普通接口， 因此，首先要权衡一下应该选用什么方式来完成任务。

   如果“使用ack机制普通接口”时， 可以尝试关掉ack机制，查看性能如何，如果性能有大幅提升，则预示着瓶颈不在spout， 有可能是Acker的并发少了，或者业务处理逻辑慢了。

2. 增加并发：可以简单增加并发，查看是否能够增加处理能力
3. 让task分配更加均匀：当使用fieldGrouping方式时，有可能造成有的task任务重，有的task任务轻，因此让整个数据流变慢， 尽量让task之间压力均匀。
4. 使用MetaQ或Kafka时：对于MetaQ和Kafka， 一个分区只能一个线程消费，因此有可能简单的增加并发无法解决问题， 可以尝试增加MetaQ和Kafka的分区数。

4、常见问题：

• 开发经验总结
• 运维经验总结

4.1 性能问题

　　参考上面3中JStorm性能优化

4.2 资源不够

　　当报告 ”No supervisor resource is enough for component “， 则意味着资源不够 如果是仅仅是测试环境，可以将supervisor的cpu 和memory slot设置大，

　　在jstorm中， 一个task默认会消耗一个cpu slot和一个memory slot， 而一台机器上默认的cpu slot是(cpu 核数 -1）， memory slot数（物理内存大小 * 75%/1g）, 如果一个worker上运行task比较多时，需要将memory slot size设小（默认是1G）， 比如512M, memory.slot.per.size: 535298048

1 #if it is null, then it will be detect by system
2  supervisor.cpu.slot.num: null
3 
4  #if it is null, then it will be detect by system
5  supervisor.mem.slot.num: null
6 
7 # support disk slot
8 # if it is null, it will use $(storm.local.dir)/worker_shared_data
9  supervisor.disk.slot: null

4.3 序列化问题

　　所有spout，bolt，configuration， 发送的消息（Tuple）都必须实现Serializable， 否则就会出现序列化错误.

　　如果是spout或bolt的成员变量没有实现Serializable时，但又必须使用时， 可以对该变量申明时，增加transient 修饰符， 然后在open或prepare时，进行实例化

 

4.4 Log4j 冲突

　　0.9.0 开始，JStorm依旧使用Log4J，但storm使用Logbak，因此应用程序如果有依赖log4j-over-slf4j.jar， 则需要exclude 所有log4j-over-slf4j.jar依赖，下个版本将自定义classloader，就不用担心这个问题。

 1 SLF4J: Detected both log4j-over-slf4j.jar AND slf4j-log4j12.jar on the class path, preempting StackOverflowError. 
 2 SLF4J: See also 
 3 http://www.slf4j.org/codes.html#log4jDelegationLoop for more details.
 4 Exception in thread "main" java.lang.ExceptionInInitializerError
 5         at org.apache.log4j.Logger.getLogger(Logger.java:39)
 6         at org.apache.log4j.Logger.getLogger(Logger.java:43)
 7         at com.alibaba.jstorm.daemon.worker.Worker.<clinit>(Worker.java:32)
 8 Caused by: java.lang.IllegalStateException: Detected both log4j-over-slf4j.jar AND slf4j-log4j12.jar on the class path, preempting StackOverflowError. See also 
 9 http://www.slf4j.org/codes.html#log4jDelegationLoop for more details.
10         at org.apache.log4j.Log4jLoggerFactory.<clinit>(Log4jLoggerFactory.java:49)
11         ... 3 more
12 Could not find the main class: com.alibaba.jstorm.daemon.worker.Worker.  Program will exit.

4.5 类冲突

　　如果应用程序使用和JStorm相同的jar 但版本不一样时，建议打开classloader， 修改配置文件

1 topology.enable.classloader: true　

　　或者

1 ConfigExtension.setEnableTopologyClassLoader(conf, true);　

　　JStorm默认是关掉classloader，因此JStorm会强制使用JStorm依赖的jar

4.6 提交任务后，等待几分钟后，web ui始终没有显示对应的task

　　有3种情况：

　　4.6.1用户程序初始化太慢

　　如果有用户程序的日志输出，则表明是用户的初始化太慢或者出错，查看日志即可。 另外对于MetaQ 1.x的应用程序，Spout会recover ~/.meta_recover/目录下文件，可以直接删除这些消费失败的问题，加速启动。

　　4.6.2通常是用户jar冲突或初始化发生问题

　　　　打开supervisor 日志，找出启动worker命令，单独执行，然后检查是否有问题。类似下图：

 

　　4.6.3检查是不是storm和jstorm使用相同的本地目录

　　　　检查配置项 ”storm.local.dir“， 是不是storm和jstorm使用相同的本地目录，如果相同，则将二者分开

4.7 提示端口被绑定

　　有2种情况：

　　4.7.1多个worker抢占一个端口

　　　　假设是6800 端口被占， 可以执行命令 “ps -ef|grep 6800” 检查是否有多个进程， 如果有多个进程，则手动杀死他们

　　4.7.2系统打开太多的connection

　　　　Linux对外连接端口数限制，TCP client对外发起连接数达到28000左右时，就开始大量抛异常，需要

1 # echo "10000 65535" > /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range

 

5、TODO list

1. Quato，每个group配额
2. Storm on yarn
3. 应用自定义Hook
4. 权限管理 
5. logview
6. classloader
7. upgrade Netty to netty4

 

参考链接：

Github源码：https://github.com/alibaba/jstorm/

中文文档：https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/JStorm-Chinese-Documentation