storm ack机制流程详解

storm ack机制现在网上一堆资料。根据我的理解，对可靠版的word count进行了流程分析。

spout每发出一条信息，会根据用户指定的message id生成root id(假设为111)，用于标记本次数据流；不论bolt还是spout，ack val = (输入tuple id) ^ (所有输出tuple id的异或结果)，只不过ack val的输入tuple不存在。acker bolt会根据root id去更新对应数据流的ack value。详解如下：

1. 第①步，spout发出一个tuple给下游，生成root id、tuple id、taskid（标记spout的本次任务，用户acker bolt通过emitDirect方式发送ack结果时使用，假设为222）。此时发送给acker bolt的ack消息为，acker bolt中记录的ack信息为
2. 第②步split bolt接收到句子后，切割出三个单词，发送三个tuple。三个tuple发送完成后，调用ack函数，ack val = (输入tuple id) ^ (所有输出tuple id的异或结果)。则发送给acker bolt的ack消息为，acker bolt中记录的ack信息更新为
3. 第③④⑤步，实际上没有先后顺序，与第②步类似，每一个bolt分别输出的ack消息分别是、、，acker bolt中记录的ack信息更新为为
4. 第⑥步，report bolt没有输出，其ack val = (输入tuple id)。则当count bolt的三个tuple都到达并处理完成时，会向acker bolt发送三次消息，三次的ack消息分别为、、，acker bolt中记录的ack信息更新为 =
5. 第⑦步，acker bolt检测到ack value为0，ack bolt通过其对应的root id拿到对应的spout task id（222），通过emitDirect方式将ack的消息发送给对应的spout task。从而完成整个消息流的处理。

上述ack机制，可以在以下异常情况保证数据不丢失：

1. 由于对应的task挂掉了，一个tuple没有被ack：  storm的超时机制在超时之后会把这个tuple标记为失败，从而可以重新处理。
2. Acker挂掉了：  这种情况下由这个acker所跟踪的所有spout tuple都会超时，也就会被重新处理。
3. Spout挂掉了：  在这种情况下给spout发送消息的消息源负责重新发送这些消息。比如Kestrel和RabbitMQ在一个客户端断开之后会把所有”处理中“的消息放回队列。