storm 架構和原理

1. Storm 是一個 分散式 的，可靠的，容錯的資料流處理系統

   storm中伺服器節點分為主節點和從節點,Nimbus為主節點和 Supervisor 為從節點。以及若干元件構成。下面為對一些術語進行簡單的介紹: 

   Nimbus：主節點，是一個排程中心，負責分發任務 

   Supervisor：從節點，任務執行的地方 

2. Worker：任務工作程式，一個Supervisor中可以有多個Worker。 

3. Executor：Worker程式在執行任務時，會啟動多個Executor執行緒 

     4. Topology：任務的抽象概念。由於storm是流式計算的框架，它的資料流和拓撲圖很像，所以它的任務就叫topology。

Spout：從資料來源獲取資料並進行分發。 

Bolt：得到Spout或者上一個Bolt的資料,然後進行處理後交給下一個Bolt處理。

Tuple：在storm中，一條資料可以理解為是一個Tuple。

二、storm的 架構

任務提交處理流程

當客戶端向storm叢集提交一個Topology時，這裡的提交就是在叢集上通過命令 storm jar xxx啟動topology。如果我們是在Supervisor節點上執行 storm jar xxx，那麼Supervisor會將jar包拷貝到Nimbus,之後Nimbus對Topology進行排程。

Nimbus會根據Topology所需要的Worker進行分配，將其分配到各個Supervisor的節點上執行。

 

storm中的資料流

啟動完Topology後,相關元件就開始執行起來了。在Storm中，Spout元件主要用來從資料來源拉取資料,形成一個Tuple後轉交給Bolt處理。Bolt接受到Tuple處理完後,可以選擇繼續交給下一個Bolt處理，也可以選擇不往下傳。這樣資料以Tuple的形式一個接一個的往下執行,就形成了一個拓撲資料流。

storm資料在元件間的流向如下圖所示: 

三、Storm的併發度

在Storm中，Worker不是元件執行的最小單位。Executor才是，Executor可以理解為是一個執行緒。我們在建立topology的時候，可以設定執行spout的執行緒數和bolt的執行緒數。

假設spout和bolt的執行緒數加起來設定了8個，然後設定了2個worker，那麼這8個執行緒可能就會隨機分配到2個worker中，可能一個worker3個，一個worker5個。也有可能各自分配4個。如下圖所示: 

四、資料的Grouping策略

在實際應用中,Bolt元件的例項可能有多個,Tuple在流向Bolt時，選擇哪個Bolt例項的策略就是grouping策略。 

下面是Storm中的6種Grouping策略: 

1. Shuffle Grouping: 隨機分組， 隨機派發stream裡面的tuple， 保證每個bolt接收到的tuple數目相同。輪詢，平均分配。 

2. Fields Grouping：按欄位分組， 比如按userid來分組， 具有同樣userid的tuple會被分到相同的Bolts， 而不同的userid則會被分配到不同的Bolts。 

3. All Grouping： 廣播傳送， 對於每一個tuple， 所有的Bolts都會收到。 

4. Global Grouping: 全域性分組， 這個tuple被分配到storm中的一個bolt的其中一個task。再具體一點就是分配給id值最低的那個task。 

5. Non Grouping: 不分組， 這個分組的意思是說stream不關心到底誰會收到它的tuple。目前這種分組和Shuffle grouping是一樣的效果，不平均分配。 

6. Direct Grouping: 直接分組， 這是一種比較特別的分組方法，用這種分組意味著訊息的傳送者舉鼎由訊息接收者的哪個task處理這個訊息。 只有被宣告為Direct Stream的訊息流可以宣告這種分組方法。而且這種訊息tuple必須使用emitDirect方法來發射。訊息處理者可以通過TopologyContext來或者處理它的訊息的taskid(OutputCollector.emit方法也會返回taskid)

五、訊息的可靠性保證 —— ack機制

一條資料在Spout中形成一個Tuple，然後交給一個個Bolt執行,那我們怎麼保證這個Tuple被完整的執行了呢？這裡的完整執行說的是這個Tuple必須在後面的每一個Bolt都成功處理，假設在一個Bolt中發生異常導致失敗，這就不能算完整處理。

為了保證訊息處理過程中的可靠性,storm使用了ack機制。storm會專門啟動若干acker執行緒，來追蹤tuple的處理過程。acker執行緒數量可以設定。

每一個Tuple在Spout中生成的時候,都會分配到一個64位的messageId。通過對messageId進行雜湊我們可以執行要對哪個acker執行緒傳送訊息來通知它監聽這個Tuple。

acker執行緒收到訊息後,會將發出訊息的Spout和那個messageId繫結起來。然後開始跟蹤該tuple的處理流程。如果這個tuple全部都處理完，那麼acker執行緒就會呼叫發起這個tuple的那個spout例項的ack()方法。如果超過一定時間這個tuple還沒處理完，那麼acker執行緒就會呼叫對應spout的fail()方法,通知spout訊息處理失敗。spout元件就可以重新傳送這個tuple。

六、Storm的HA保證——高可用性保證

1. 資料方面的高可用

使用ack機制保證資料處理的高可用

Supervisor會自動重啟worker執行緒。

3. Supervisor節點失效了怎麼辦？

可以在其他節點重啟該supervisor任務。

4. Nimbus掛了怎麼辦？

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