Twitter Storm源代码分析之Topology的执行过程

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我们通过前面的文章(Twitter Storm源代码分析之ZooKeeper中的目录结构)知道了storm集群里面nimbus是通过zookeeper来给supervisor发送指令的，并且知道了通过zookeeper到底交换了哪些信息。 那么一个topology从提交到执行到底是个什么样的过程？nimbus和supervisor到底做了什么样的事情呢？本文将带你去探寻这些答案。

代码列表

• nimbus.clj
• supervisor.clj
• worker.clj
• task.clj

如何提交一个topology?

要提交一个topology给storm的话， 我们在命令行里面是这么做的:

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1	storm jar allmycode.jar org.me.MyTopology arg1 arg2 arg3

那么在这个命令的背后，storm集群里面发生了什么呢？

storm里的幕后英雄:nimbus,supervisor

看似简单的topology提交， 其实背后充满着血雨腥风(好吧，我夸张了), 我们来看看我们的幕后英雄nimbus, supervisor都做了什么。

上传topology的代码

首先由Nimbus$Iface的beginFileUpload, uploadChunk以及finishFileUpload方法来把jar包上传到nimbus服务器上的/inbox目录

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/{storm-local-dir} | |-/nimbus | |-/inbox -- 从nimbus客户端上传的jar包 | 会在这个目录里面 | |-/stormjar-{uuid}.jar -- 上传的jar包其中{uuid}表示 生成的一个uuid

运行topology之前的一些校验

topology的代码上传之后Nimbus$Iface的submitTopology方法会负责对这个topology进行处理， 它首先要对storm本身，以及topology进行一些校验:

• 它要检查storm的状态是否是active的
• 它要检查是否已经有同名的topology已经在storm里面运行了
• 因为我们会在代码里面给spout, bolt指定id, storm会检查是否有两个spout和bolt使用了相同的id。
• 任何一个id都不能以”__”开头， 这种命名方式是系统保留的。

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(check-storm-active! nimbus storm-name false)   (defn validate-topology! [topology] (let [bolt-ids (keys (.get_bolts topology)) spout-ids (keys (.get_spouts topology)) state-spout-ids (keys (.get_state_spouts topology)) ; 三种id之间有没有交集？ common (any-intersection bolt-ids spout-ids state-spout-ids)] ; 这些id之间是不能有交集的: spout的id和bolt的id是不能一样的 (when-not (empty? common) (throw (InvalidTopologyException. (str "Cannot use same component id for both spout and bolt: " (vec common)) ))) ; 用户定义的id不能以__开头, 这些是系统保留的 (when-not (every? (complement system-component?) (concat bolt-ids spout-ids state-spout-ids)) (throw (InvalidTopologyException. "Component ids cannot start with '__'"))) ;; TODO: validate that every declared stream is not a system stream ))

如果以上检查都通过了，那么就进入下一步了。

建立topology的本地目录

然后为这个topology建立它的本地目录:

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/{storm-local-dir} | |-/nimbus | |-/inbox -- 从nimbus客户端上传的jar包 | | 会在这个目录里面 | | | |-/stormjar-{uuid}.jar -- 上传的jar包其中{uuid}表示 | 生成的一个uuid | |-/stormdist | |-/{topology-id} | |-/stormjar.jar -- 包含这个topology所有代码 | 的jar包(从nimbus/inbox | 里面挪过来的) | |-/stormcode.ser -- 这个topology对象的序列化 | |-/stormconf.ser -- 运行这个topology的配置

对应的代码：

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(defn- setup-storm-code [conf storm-id tmp-jar-location storm-conf topology] (let [stormroot (master-stormdist-root conf storm-id)] (FileUtils/forceMkdir (File. stormroot)) (FileUtils/cleanDirectory (File. stormroot)) (setup-jar conf tmp-jar-location stormroot) (FileUtils/writeByteArrayToFile (File. (master-stormcode-path stormroot)) (Utils/serialize topology)) (FileUtils/writeByteArrayToFile (File. (master-stormconf-path stormroot)) (Utils/serialize storm-conf)) ))

建立topology在zookeeper上的心跳目录

nimbus老兄是个有责任心的人， 它虽然最终会把任务分成一个个task让supervisor去做， 但是他时刻都在关注着大家的情况， 所以它要求每个task每隔一定时间就要给它打个招呼(心跳信息), 以让它知道事情还在正常发展， 如果有task超时不打招呼， nimbus会认为这个task不行了， 然后进行重新分配。zookeeper上面的心跳目录:

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|-/taskbeats -- 所有task的心跳 | |-/{topology-id} -- 这个目录保存这个topology的所 | 有的task的心跳信息 | |-/{task-id} -- task的心跳信息，包括心跳的时 间，task运行时间以及一些统计 信息

计算topology的工作量

nimbus是个精明人， 它对每个topology都会做出详细的预算：需要多少工作量(多少个task)。它是根据topology定义中给的parallelism hint参数， 来给spout/bolt来设定task数目了，并且分配对应的task-id。并且把分配好task的信息写入zookeeper上的/task目录下:

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|-/tasks -- 所有的task | |-/{topology-id} -- 这个目录下面id为 | {topology-id}的topology | 所对应的所有的task-id | |-/{task-id} -- 这个文件里面保存的是这个 task对应的component-id： 可能是spout-id或者bolt-id

从上图中注释中看到{task-id}这个文件里面存储的是它所代表的spout/bolt的id， 这其实就是一个细化工作量的过程。
打比方说我们的topology里面一共有一个spout, 一个bolt。 其中spout的parallelism是2, bolt的parallelism是4, 那么我们可以把这个topology的总工作量看成是6， 那么一共有6个task，那么/tasks/{topology-id}下面一共会有6个以task-id命名的文件，其中两个文件的内容是spout的id, 其它四个文件的内容是bolt的id。

看代码：

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(.setup-heartbeats! storm-cluster-state storm-id) (setup-storm-static conf storm-id storm-cluster-state) (defn- setup-storm-static [conf storm-id storm-cluster-state] (doseq [[task-id component-id] (mk-task-component-assignments conf storm-id)] (.set-task! storm-cluster-state storm-id task-id (TaskInfo. component-id)) )) (defn mk-task-maker [max-parallelism parallelism-func id-counter] (fn [[component-id spec]] (let [parallelism (parallelism-func spec) parallelism (if max-parallelism (min parallelism max-parallelism) parallelism) num-tasks (max 1 parallelism)] (for-times num-tasks [(id-counter) component-id]) )))

把计算好的工作分配给supervisor去做

然后nimbus就要给supervisor分配工作了。工作分配的单位是task(上面已经计算好了的，并且已经给每个task编号了), 那么分配工作意思就是把上面定义好的一堆task分配给supervisor来做， 在nimbus里面，Assignment表示一个topology的任务分配信息：

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1 2	(defrecord Assignment [master-code-dir node->host task->node+port task->start-time-secs])

其中核心数据就是task->node+port, 它其实就是从task-id到supervisor-id+port的映射， 也就是把这个task分配给某台机器的某个端口来做。 工作分配信息会被写入zookeeper的如下目录:

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/-{storm-zk-root} -- storm在zookeeper上的根 | 目录 | |-/assignments -- topology的任务分配信息 | |-/{topology-id} -- 这个下面保存的是每个 topology的assignments 信息包括： 对应的 nimbus上的代码目录,所有 task的启动时间, 每个task与机器、端口的映射

TODO: 补充工作分配的细节

正式运行topology

到现在为止，任务都分配好了，那么我们可以正式启动这个topology了，在源代码里面，启动topology其实就是向zookeeper上面该topology所对应的目录写入这个topology的信息:

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|-/storms -- 这个目录保存所有正在运行 | 的topology的id | |-/{topology-id} -- 这个文件保存这个topology 的一些信息，包括topology的 名字，topology开始运行的时 间以及这个topology的状态 (具体看StormBase类)

看代码:

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(defn- start-storm [storm-name storm-cluster-state storm-id] (log-message "Activating " storm-name ": " storm-id) (.activate-storm! storm-cluster-state storm-id (StormBase. storm-name (current-time-secs) {:type :active})))   (activate-storm! [this storm-id storm-base] ; 把这个topology的信息(StormBase) ; 写入/storms/{topology-id}这个文件 (set-data cluster-state (storm-path storm-id) (Utils/serialize storm-base)) )

好！nimbus干的不错，到这里为止nimbus的工作算是差不多完成了，它对topology进行了一些检查，发现没什么问题， 然后又评估了一下工作量， 然后再看看它的小弟们(supervisor)哪些有空，它进行了合理的分配，所有的事情都安排妥当了，nimbus终于可以松一口气了。下面就看supervisor的了。

Supervisor领任务

我们的supervisor同志无时无刻不想着为大哥nimbus分忧， 它每隔几秒钟就去看看大哥有没有给它分配新的任务，这些逻辑主要在supervisor.clj里面的synchronize-supervisor和sync-processes两个方法里面它：

• 首先它看看storm里面有没有新提交的它没有下载的topology的代码， 如果有的话， 它就把这个新topology的代码下载下来。它可不管这个topology由不由它负责哦(这一点是可以优化的)
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  (doseq [[storm-id master-code-dir] storm-code-map] (when-not (downloaded-storm-ids storm-id) (log-message "Downloading code for storm id " storm-id " from " master-code-dir) ; 从nimbus上下载这个topology的代码 (download-storm-code conf storm-id master-code-dir) (log-message "Finished downloading code for storm id " storm-id " from " master-code-dir) ))

• 然后它会删除那些已经不再运行的topology的代码
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  (doseq [storm-id downloaded-storm-ids] (when-not (assigned-storm-ids storm-id) (log-message "Removing code for storm id " storm-id) (rmr (supervisor-stormdist-root conf storm-id)) ))

• 然后他根据老大哥nimbus给它指派的任务信息(task-id对应到的topology的spout或者bolt), 来让它自己的小弟：worker来做这个事情
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  (dofor [[port assignment] reassign-tasks] (let [id (new-worker-ids port)] (log-message "Launching worker with assignment " (pr-str assignment) " for this supervisor " supervisor-id " on port " port " with id " id ) ; 启动一个worker(supervisor+port) ; 来处理assignments (launch-worker conf shared-context (:storm-id assignment) supervisor-id port id worker-thread-pids-atom) id))

Worker执行

worker是个苦命的人， 上面的nimbus, supervisor只会指手画脚， 它要来做所有的脏活累活。

• 1. 它首先去zookeeper上去看看老大哥们都给他分配了哪些task(task-ids)
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  (defn read-worker-task-ids [storm-cluster-state storm-id supervisor-id port] (let [assignment (:task->;node+port (.assignment-info storm-cluster-state storm-id nil))] (doall (mapcat (fn [[task-id loc]] ; 找出这个worker(supervisor+port)的tasks (if (= loc [supervisor-id port]) [task-id] )) assignment)) ))

• 2. 然后根据这些task-id来找出所对应的topology的spout/bolt
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  1 2	task->;component (storm-task-info storm-cluster-state storm-id)

• 3. 计算出它所代表的这些spout/bolt会给哪些task发送消息
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  ; task-ids是这个worker所负责的那些task， 那么 ; worker-outbound-tasks函数的结果就是这些task ; 的消息要发送的task(supervisor+port) outbound-tasks (worker-outbound-tasks task->component mk-topology-context task-ids)

• 4. 建立到3里面所提到的那些task的连接(socket), 然后在需要发送消息的时候就通过这些socket来发送
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  (swap! node+port->;socket merge (into {} (dofor [[node port :as endpoint] new-connections] [endpoint ; msg/connect函数返回的就是从这个worker的端口 ; 到目的地主机、端口的socket (msg/connect mq-context ((:node->host assignment) node) port) ] )))

到这里为止，topology里面的组件(spout/bolt)都根据parallelism被分成多个task, 而这些task被分配给supervisor的多个worker来执行。大家各司其职，整个topology已经运行起来了。

Topology的终止

除非你显式地终止一个topology, 否则它会一直运行的，可以用下面的命令去终止一个topology：

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1	storm kill {stormname}

在这个命令的背后, storm-cluster-state的remove-storm!命令会被调用:

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(remove-storm! [this storm-id] (delete-node cluster-state (storm-task-root storm-id)) (delete-node cluster-state (assignment-path storm-id)) (remove-storm-base! this storm-id))

上面的代码会把zookeeper上面/tasks, /assignments, /storms下面有关这个topology的数据都删除了。这些数据(或者目录）之前都是nimbus创建的。还剩下/taskbeats以及/taskerrors下的数据没有清除， 这块数据会在supervisor下次从zookeeper上同步数据的时候删除的（supervisor会删除那些已经不存在的topology相关的数据)。这样这个topology的数据就从storm集群上彻底删除了。

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