storm spout的速度抑制问题
转发请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6031398.html
最近协助同事优化一个并发消费kafka数据用来计算的任务,压测过程中发现有两个spout对应的topic消费速度明显低于其他topic的指标,每个spout分配10个并发消费速度到了1w左右完全就上不去了,通过监控埋点分析出spout以及下游的bolt代码块里面的业务代码执行耗时完全不高于其余可以正常消费的topic对应的spout组件。
最后只能摘出有问题的代码新做一个demo进行测试,发现把nextTuple中 collector.emit()这个方法的调用注销,只保留读取kafka的逻辑后demo程序的消费kafka速度也同样卡在了一个很低的速度,查看问题程序代码nextTuple的调用逻辑大概如下
if(booleanfunction)
{
collector.emit(....)
}
其中booleanfunction指代一个执行了业务代码并返回boolean值的方法,推测这个方法在实际线上并没有每次都返回true进入调用emit方法的环节,
修改代码如下
if(booleanfunction)
{
collector.emit(....)
}
else
{
collector.emit(....)
}
相当于每次nextTuple调用都会运行emit方法,任务重新上线后10个spout消费轻松突破30W+。
产生问题的原因是由于storm的spout在nextTuple代码执行的时候,emit方法每次执行后会在内存里更新一个emitted-count的变量值,如果spout的发现emitted-count跟上次调用完毕后的值一致,表明nextTuple函数没有发送出去消息,此时会调用spout-wait-strategy的的emitEmpty方法,默认这个方法会sleep一毫秒。所以在没有emit的情况下nextTuple理论上最大的调用频率就是1000/s
。
参考资料
2 《Storm 源码分析》 第10章 10.3.5 消息循环
p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0px Monaco; color: #0326cc }
span.s1 { color: #000000 }
storm spout的速度抑制问题的更多相关文章
- Storm Spout
本文主要介绍了Storm Spout,并以KafkaSpout为例,进行了说明. 概念 数据源(Spout)是拓扑中数据流的来源.一般 Spout 会从一个外部的数据源读取元组然后将他们发送到拓扑中. ...
- Storm-源码分析- spout (backtype.storm.spout)
1. ISpout接口 ISpout作为实现spout的核心interface, spout负责feeding message, 并且track这些message. 如果需要Spout track发出 ...
- storm备忘
[命令]storm rebalance topology-name [-w wait-time-secs] [-n new-num-workers] [-e component=parallelism ...
- Storm构建分布式实时处理应用初探
最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop, ...
- Storm可靠性实例解析——ack机制
对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——ack ...
- Storm构建分布式实时处理应用初探(转)
最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop, ...
- Storm日志分析调研及其实时架构
1.Storm第一个Demo 2.Windows下基于eclipse的Storm应用开发与调试 3.Storm实例+mysql数据库保存 4.Storm原理介绍 5. flume+kafka+stor ...
- 大数据处理框架之Strom:Flume+Kafka+Storm整合
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 ...
- Storm 系列(二)实时平台介绍
Storm 系列(二)实时平台介绍 本章中的实时平台是指针对大数据进行实时分析的一整套系统,包括数据的收集.处理.存储等.一般而言,大数据有 4 个特点: Volumn(大量). Velocity(高 ...
随机推荐
- Eyeshot Ultimate 学习笔记(2)
导入模型 一般情况下,我们自己搭建模型的功力还不够,大多都是在3Dmax中做好模型,导出成模型文件,然后再导入Eyeshot视图中.导入的代码包括: OpenFileDialog openFileDi ...
- WPF的依赖属性
Windows Presentation Foundation (WPF) 提供了一组服务,这些服务可用于扩展公共语言运行时 (CLR)属性的功能,这些服务通常统称为 WPF 属性系统.由 WPF 属 ...
- vi 编辑器的使用
1) vi的自动对齐功能 我从window的网页上拷贝了一段代码到vi中,结果是不对齐的.见下图 此时为了对齐,我的做法是: ESC-v 进入视图模式,然后全选 再然后直接按 = 号. 然 ...
- C#中的委托用法
当一个函数有返回值的时候用,用Func委托方法. 例如: static int sum(int x) { return x+x; } Func<int> a = sum; 当一个函数没有返 ...
- 不可忽视的 .NET 应用5大性能问题
[编者按]本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 翻译自 Steven Haines 的文章.Steven Haines 是 Pisksel 技术架构师,目前在奥兰多迪士尼乐园工作.他是在线教育 ...
- Android 联系人信息的读取注意判断是否为NULL Android联系人的删除实质
在Android系统联系人界面删除一条短信实际上并不是真正的删除,而是在数据库中标记raw_contacts表中Contact_id为null以及data表中raw_contact_id为空,这是为了 ...
- 【HDU 5184】 Brackets (卡特兰数)
Brackets Problem Description We give the following inductive definition of a “regular brackets” sequ ...
- ANDROID_MARS学习笔记_S04_003_用HttpClent发http请求
一.代码 1.xml(1)activity_main.xml <TextView android:layout_width="wrap_content" android:la ...
- delphi-json组件,速度非常快,要比superobject快好几倍
delphi-json组件,速度非常快,要比superobject快好几倍https://github.com/ahausladen/JsonDataObjectshttp://bbs.2ccc.co ...
- 翻译文章“AST 模块:用 Python 修改 Python 代码”---!!注意ironpathyon未实现此功能
https://github.com/upsuper/blog/commit/0214fdd084c4adf2de2ed9912d644fb59ce13a1c +Title: [翻译] AST 模块: ...