Storm架构和编程模型总结

1. 编程模型
　　DataSource：外部数据源
　　Spout：接受外部数据源的组件，将外部数据源转化成Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt
　　Bolt:接受Spout发送的数据，或上游的bolt的发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上。介质可以是Redis可以是mysql，或者其他。
　　Tuple：Storm内部中数据传输的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据。
　　StreamGrouping:数据分组策略
7种：shuffleGrouping(Random函数),Non Grouping(Random函数),FieldGrouping(Hash取模)、Local or ShuffleGrouping 本地或随机，优先本地。
2. 并发度
　　用户指定的一个任务，可以被多个线程执行，并发度的数量等于线程的数量。一个任务的多个线程，会被运行在多个Worker（JVM）上，有一种类似于平均算法的负载均衡策略。尽可能减少网络IO，和Hadoop中的MapReduce中的本地计算的道理一样。
3. 架构
　　Nimbus：任务分配
　　Supervisor：接受任务，并启动worker。worker的数量根据端口号来的。
　　Worker:执行任务的具体组件（其实就是一个JVM）,可以执行两种类型的任务，Spout任务或者bolt任务。
　　Task：Task=线程=executor。 一个Task属于一个Spout或者Bolt并发任务。
　　Zookeeper：保存任务分配的信息、心跳信息、元数据信息。
4. Worker与topology
　　一个worker只属于一个topology,每个worker中运行的task只能属于这个topology。 反之，一个topology包含多个worker，其实就是这个topology运行在多个worker上。
　　一个topology要求的worker数量如果不被满足，集群在任务分配时，根据现有的worker先运行topology。如果当前集群中worker数量为0，那么最新提交的topology将只会被标识active，不会运行，只有当集群有了空闲资源之后，才会被运行。

5. 如何指定驱动类中每个组件的并发度数量？如何设置worker的数量？
　　(1) 根据上游的数据量来设置Spout的并发度。
　　(2) 根据业务复杂度和execute方法执行时间来设置Bolt并发度。
　　(3) 根据集群的可用资源来配置，一般情况下70%的资源使用率。
    (4) Worker的数量理论上根据程序并发度总的Task数量来均分，在实际的业务场景中，需要反复调整

6. Ack-fail机制

　　(1) 需要ack-fail时，请为每个tuple生成一个messageID,这个messagetId是用来标识你关心的tuple。当这个tuple被完全处理时，storm框架会调用Spout的ack方法，否则调用fail。至于你的消息是否重发，完全由自己处理。

MySpout{
        private Map buffer = new HashMap();
        spout.open()
        spout.nextTuple(){
            collector.emit()
            buffer.put(msgId,messValue)

        }
        spout.outputFields()
        spout.ack(msgId){
        //消息移除
        buffer.remove(msgId);

        }
        spout.fail(msgId){
        //消息重发
         String messValue = buffer.get(msgId)
         collector.emit();
        }
    }

    MyBolt{
        bolt.execute(){
        //先判断消息是否被处理过
        // 在redis或mysql中保存一个处理过的消息列表
        //需要手动的调用ack方法
        collector.ack(tuple)
        }
    }

　　(2) 在Spout有并发度的情况下，storm会根据tuple最开始的所属的spout taskId，通知相应的spoutTask

　　 (3) 在流式计算中topology的bolt组件是可以配置多个的，在每个环节中，都需要bolt组件显式告诉storm框架，自己对当前接受的这个tuple处理完成。
<spoutTaskId,<RootID,ackaValue=0>>

spout1----->tuple1(msgId,rootId)-----bolt1-----collector.ack(tuple)
                               bolt1-----tuple1------>bolt2------ack(tuple1-)
                               bolt1-----tuple1------>bolt2------ack(tuple1-)
                               bolt1-----tuple1------>bolt2------ack(tuple1-)
                               bolt1-----tuple1------>bolt2------ack(tuple1-)
                                                       bolt2-----tuple2------>bolt3------ack(tuple2-)
                                                          bolt2-----tuple2------>bolt3------ack(tuple2-)
                                                          bolt2-----tuple2------>bolt3------ack(tuple2-)
                                                          bolt2-----tuple2------>bolt3------ack(tuple2-)

　　(4) ack机制里面，发送两种类型的tuple。一种是原始消息(DataTuple)，另外一种是ackTuple<RootID，tupleID>，DataTuple中会包含一个MessageId的对象，

spout.emit(DataTuple(MessageId(ackTuple)))------->bolt1.execute(dataTuple)---->collector.ack(dataTuple)
ackTuple--------------------->Acker.execute(tuple)
dataTuple--->MessageId--->ackTuple
Acker.execute(tuple)