第3节 storm高级应用：4、5、ack机制，以及其验证超时

4、  消息不丢失机制

4.1、ack是什么

ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。

通过Ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理， 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。

因此，通过Ack机制，很容易做到保证所有数据均被处理，一条都不漏。

另外需要注意的，当spout触发fail动作时，不会自动重发失败的tuple，需要spout自己重新获取数据，手动重新再发送一次

ack机制即， spout发送的每一条消息，

l  在规定的时间内，spout收到Acker的ack响应，即认为该tuple 被后续bolt成功处理

l  在规定的时间内，没有收到Acker的ack响应tuple，就触发fail动作，即认为该tuple处理失败，

l  或者收到Acker发送的fail响应tuple，也认为失败，触发fail动作

另外Ack机制还常用于限流作用： 为了避免spout发送数据太快，而bolt处理太慢，常常设置pending数，当spout有等于或超过pending数的tuple没有收到ack或fail响应时，跳过执行nextTuple， 从而限制spout发送数据。

通过conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, pending);设置spout pend数。

这个timeout时间可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS来设定。Timeout的默认时长为30秒

4.2、如何使用Ack机制

spout 在发送数据的时候带上msgid

设置acker数至少大于0；Config.setNumAckers(conf, ackerParal);

在bolt中完成处理tuple时，执行OutputCollector.ack(tuple), 当失败处理时，执行OutputCollector.fail(tuple);

推荐使用IBasicBolt， 因为IBasicBolt 自动封装了OutputCollector.ack(tuple), 处理失败时，抛出FailedException，则自动执行OutputCollector.fail(tuple)

4.3、如何关闭Ack机制

有2种途径

spout发送数据是不带上msgid

设置acker数等于0

4.4、基本实现

Storm 系统中有一组叫做"acker"的特殊的任务，它们负责跟踪DAG（有向无环图）中的每个消息。

acker任务保存了spout id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id，通过这个id，acker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字，我们称之为"ack val"， 它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。

<TaskId,<RootId,ackValue>>

Spoutid,<系统生成的id,ackValue>

Task-0,64bit,0

ack val表示了整棵树的的状态，无论这棵树多大，只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。 每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候，它就知道这棵树已经被完全处理了

4.5、spout与bolt的其他开发方式

对于spout，有ISpout，IRichSpout，BaseRichSpout

对于bolt，有IBolt，IRichBolt，BaseRichBolt，IBasicBolt，BaseBasicBolt

IBasicBolt，BaseBasicBolt不用每次execute完成都写ack/fail，因为已经帮你实现好了。

wordCount案例，验证超时调用fail方法，详见代码。