流式计算之Storm简介
主要商业应用及案例：Twitter
Storm的优点
1. 简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。
2. 服务化,一个服务框架,支持热部署,即时上线或下线App.
3. 可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。
4. 容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。
5. 水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
6. 可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。
7. 快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用ZeroMQ作为其底层消息队列。
8. 本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。
Storm目前存在的问题
1. 目前的开源版本中只是单节点Nimbus，挂掉只能自动重启，可以考虑实现一个双nimbus的布局。
2. Clojure是一个在JVM平台运行的动态函数式编程语言,优势在于流程计算， Storm的部分核心内容由Clojure编写，虽然性能上提高不少但同时也提升了维护成本。
Storm架构
Storm集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点运行了一个名为“Nimbus”的守护进程，用于分配代码、布置任务及故障检测。每个工作节点都运行了一个名为“Supervisor”的守护进程，用于监听工作，开始并终止工作进程。Nimbus和Supervisor都能快速失败，而且是无状态的，这样一来它们就变得十分健壮，两者的协调工作是由Zookeeper来完成的。ZooKeeper用于管理集群中的不同组件，ZeroMQ是内部消息系统，JZMQ是ZeroMQMQ的Java Binding。有个名为storm-deploy的子项目，可以在AWS上一键部署Storm集群.
Storm术语解释
Storm的术语包括Stream、Spout、Bolt、Task、Worker、Stream Grouping和Topology。Stream是被处理的数据。Sprout是数据源。Bolt处理数据。Task是运行于Spout或Bolt中的 线程。Worker是运行这些线程的进程。Stream Grouping规定了Bolt接收什么东西作为输入数据。数据可以随机分配（术语为Shuffle），或者根据字段值分配（术语为Fields），或者 广播（术语为All），或者总是发给一个Task（术语为Global），也可以不关心该数据（术语为None），或者由自定义逻辑来决定（术语为 Direct）。Topology是由Stream Grouping连接起来的Spout和Bolt节点网络.下面进行详细介绍：
- Topologies 用于封装一个实时计算应用程序的逻辑，类似于Hadoop的MapReduce Job
- Stream 消息流，是一个没有边界的tuple序列，这些tuples会被以一种分布式的方式并行地创建和处理
- Spouts 消息源，是消息生产者，他会从一个外部源读取数据并向topology里面面发出消息：tuple
- Bolts 消息处理者，所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面，处理输入的数据流并产生输出的新数据流,可执行过滤，聚合，查询数据库等操作
- Task 每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行,每一个task对应到一个线程.
- Stream groupings 消息分发策略,定义一个Topology的其中一步是定义每个tuple接受什么样的流作为输入,stream grouping就是用来定义一个stream应该如果分配给Bolts们.
stream grouping分类
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的其中一个task.再具体一点就是分配给id值最低的那个task.
5. Non Grouping: 不分组，意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple.目前他和Shuffle grouping是一样的效果,有点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程去执行.
6. Direct Grouping: 直接分组,这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者举鼎由消息接收者的哪个task处理这个消息.只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法.而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射.消息处理者可以通过TopologyContext来或者处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)
Storm如何保证消息被处理
storm保证每个tuple会被topology完整的执行。storm会追踪由每个spout tuple所产生的tuple树(一个bolt处理一个tuple之后可能会发射别的tuple从而可以形成树状结构), 并且跟踪这棵tuple树什么时候成功处理完。每个topology都有一个消息超时的设置， 如果storm在这个超时的时间内检测不到某个tuple树到底有没有执行成功， 那么topology会把这个tuple标记为执行失败，并且过一会会重新发射这个tuple。
一个tuple能根据新获取到的spout而触发创建基于此的上千个tuple
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout(1, new KestrelSpout("kestrel.backtype.com",
22133,
"sentence_queue",
new StringScheme()));
builder.setBolt(2, new SplitSentence(), 10)
.shuffleGrouping(1);
builder.setBolt(3, new WordCount(), 20)
.fieldsGrouping(2, new Fields("word"));
这个topology从kestrel queue读取句子,并把句子划分成单词,然后汇总每个单词出现的次数,一个tuple负责读取句子,每一个tuple分别对应计算每一个单词出现的次数,大概样子如下所示:
一个tuple的生命周期:
public interface ISpout extends Serializable {
void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector);
void close();
void nextTuple();
void ack(Object msgId);
void fail(Object msgId);
}
首先storm通过调用spout的nextTuple方法来获取下一个tuple, Spout通过open方法参数里面提供的SpoutOutputCollector来发射新tuple到它的其中一个输出消息流, 发射tuple的时候spout会提供一个message-id, 后面我们通过这个tuple-id来追踪这个tuple。举例来说， KestrelSpout从kestrel队列里面读取一个消息，并且把kestrel提供的消息id作为message-id, 看例子：
collector.emit(new Values("field1", "field2", 3) , msgId);
接下来， 这个发射的tuple被传送到消息处理者bolt那里， storm会跟踪这个消息的树形结构是否创建,根据messageid调用Spout里面的ack函数以确认tuple是否被完全处理。如果tuple超时就会调用spout的fail方法。由此看出同一个tuple不管是acked还是fail都是由创建他的那个spout发出的,所以即使spout在集群环境中执行了很多的task,这个tule也不会被不同的task去acked或failed.
当kestrelspout从kestrel队列中得到一个消息后会打开这个他,这意味着他并不会把此消息拿走,消息的状态会显示为pending,直到等待确认此消息已经处理完成,处于pending状态直到ack或者fail被调用,处于"Pending"的消息不会再被其他队列消费者使用.如果在这过程中spout中处理此消息的task断开连接或失去响应则此pending的消息会回到"等待处理"状态.
Storm的一些常用应用场景
1.流聚合
流聚合把两个或者多个数据流聚合成一个数据流 — 基于一些共同的tuple字段。
builder.setBolt(5, new MyJoiner(), parallelism)
.fieldsGrouping(1, new Fields("joinfield1", "joinfield2"))
.fieldsGrouping(2, new Fields("joinfield1", "joinfield2"))
.fieldsGrouping(3, new Fields("joinfield1", "joinfield2"))
2.批处理
有时候为了性能或者一些别的原因， 你可能想把一组tuple一起处理， 而不是一个个单独处理。
3.BasicBolt
1. 读一个输入tuple
2. 根据这个输入tuple发射一个或者多个tuple
3. 在execute的方法的最后ack那个输入tuple
遵循这类模式的bolt一般是函数或者是过滤器, 这种模式太常见，storm为这类模式单独封装了一个接口: IbasicBolt
4.内存内缓存+Fields grouping组合
在bolt的内存里面缓存一些东西非常常见。缓存在和fields grouping结合起来之后就更有用了。比如，你有一个bolt把短链接变成长链接(bit.ly, t.co之类的)。你可以把短链接到长链接的对应关系利用LRU算法缓存在内存里面以避免重复计算。比如组件一发射短链接，组件二把短链接转化成长链接并缓存在内存里面。看一下下面两段代码有什么不一样：
builder.setBolt(2, new ExpandUrl(), parallelism)
.shuffleGrouping(1);
builder.setBolt(2, new ExpandUrl(), parallelism)
.fieldsGrouping(1, new Fields("url"));
5.计算top N
比如你有一个bolt发射这样的tuple: "value", "count"并且你想一个bolt基于这些信息算出top N的tuple。最简单的办法是有一个bolt可以做一个全局的grouping的动作并且在内存里面保持这top N的值。
这个方式对于大数据量的流显然是没有扩展性的， 因为所有的数据会被发到同一台机器。一个更好的方法是在多台机器上面并行的计算这个流每一部分的top N, 然后再有一个bolt合并这些机器上面所算出来的top N以算出最后的top N, 代码大概是这样的:
builder.setBolt(2, new RankObjects(), parallellism)
.fieldsGrouping(1, new Fields("value"));
builder.setBolt(3, new MergeObjects())
.globalGrouping(2);
这个模式之所以可以成功是因为第一个bolt的fields grouping使得这种并行算法在语义上是正确的。
用TimeCacheMap来高效地保存一个最近被更新的对象的缓存
6.用TimeCacheMap来高效地保存一个最近被更新的对象的缓存
有时候你想在内存里面保存一些最近活跃的对象，以及那些不再活跃的对象。 TimeCacheMap 是一个非常高效的数据结构，它提供了一些callback函数使得我们在对象不再活跃的时候我们可以做一些事情.
7.分布式RPC:CoordinatedBolt和KeyedFairBolt
用storm做分布式RPC应用的时候有两种比较常见的模式:它们被封装在CoordinatedBolt和KeyedFairBolt里面. CoordinatedBolt包装你的bolt,并且确定什么时候你的bolt已经接收到所有的tuple,它主要使用Direct Stream来做这个.
KeyedFairBolt同样包装你的bolt并且保证你的topology同时处理多个DRPC调用，而不是串行地一次只执行一个。