1.Shuffle Grouping:随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt接收到的tuple数目相同.2.Fields Grouping:按字段分组,比如按userid来分组,具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts,而不同的userid则会被分配到不同的Bolts.3.All Grouping:广播发送,对于每一个tuple,所有的Bolts都会收到.4.Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其…

8. Storm的分发策略 Storm当中的分组策略,一共有八种: 所谓的grouping策略就是在Spout与Bolt.Bolt与Bolt之间传递Tuple的方式.总共有八种方式: 1)shuffleGrouping(随机分组)随机分组:将tuple随机分配到bolt中,能够保证各task中处理的数据均衡: 2)fieldsGrouping(按照字段分组,在这里即是同一个单词只能发送给一个Bolt) 按字段分组: 根据设定的字段相同值得tuple被分配到同一个bolt进行处理: 举例:buil…

当我们使用kafka向指定Topic发送消息时,如果该Topic具有多个partition,无论消费者有多少,最终都会保证一个partition内的消息只会被一个Consumer group中的一个Consumer消费,也就是说同一Consumer group中的多个Consumer自动会起到负载均衡的效果. 1.消息构造 下面我们就针对调用kafka API发送消息到Topic时partition的分配策略,分析下其内部具体的源码码实现. 首先看下kafka API中消息体ProducerRe…

1.在storm中,实时的计算出瞬间出现的热点. 某个storm task,上面算出了1万个商品的访问次数,LRUMap 频率高一些,每隔5秒,去遍历一次LRUMap,将其中的访问次数进行排序,统计出往后排的95%的商品访问次数的平均值 比如说,95%的商品,访问次数的平均值是100 从最前面开始,往后遍历,去找有没有瞬间出现的热点数据 1000,95%的平均值(100)的10倍,这个时候要设定一个阈值,比如说超出95%平均值得n倍,5倍 我们就认为是瞬间出现的热点数据,判断其可能在短时间内继续…

kafka版本0.8.2.1 Java客户端版本0.9.0.0 为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的Partition.Kafka保证在partition中的消息是有序的.Kafka Java客户端有默认的Partitioner.实现如下: public int partition(ProducerRecord<byte[], byte[]> record, Cluster cluster) { List partitions = cl…

这边首先介绍下大众点评CAT消息分发大概的架构如下: 图4 消息分发架构图 分析管理器的初始化 我们在第一章讲到服务器将接收到的消息交给解码器(MessageDecoder)去做解码最后交给具体的消费者(RealtimeConsumer)去消费消息. RealtimeConsumer 是在什么时候被创建初始化? 在第一章我们讲到,CatHomeModule通过调用setup安装完成之后,会调用 execute 进行初始化的工作, 在execute方法中调用ctx.lookup(MessageCo…

目录 storm的分组策略 根据实例来分析分组策略 common配置: Shuffle grouping shuffle grouping的实例代码 ShuffleGrouping 样例分析 Fields grouping Fields grouping 的实例 FieldGrouping 样例分析 storm的分组策略 洗牌分组(Shuffle grouping): 随机分配元组到Bolt的某个任务上,这样保证同一个Bolt的每个任务都能够得到相同数量的元组. 字段分组(Fields grou…

Kafka 分片存储机制 Broker:消息中间件处理结点,一个 Kafka 节点就是一个 broker,多个 broker 可以组成一个 Kafka集群. Topic:一类消息,例如 page view 日志.click 日志等都可以以 topic 的形式存在,Kafka 集群能够同时负责多个 topic 的分发. Partition:topic 物理上的分组,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列. Segment:partition…

五邑隐侠,本名关健昌,10年游戏生涯,现隐居五邑.本系列文章以TypeScript为介绍语言. 本篇开始介绍游戏业务架构相关的内容.在游戏业务层,所有需要隔离的系统和模块间通信都可以通过消息分发解耦.例如网络返回通知.数据更新同步到界面等. 消息分发基于观察者模式设计.需要处理消息的地方向消息中心注册监听回调,派发消息时,调用消息中心的派发接口遍历该消息的监听队列,调用对应的回调方法. 先定义监听回调类型 /** * 消息监听回调方法 */ export type NotifyListener…

storm消息容错机制(ack-fail) 1.介绍 在storm中,可靠的信息处理机制是从spout开始的. 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple,当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给SpoutOutputCollector的emit()方法:collector.e…