Storm常见模式——分布式RPC<转>

分布式RPC（distributed RPC，DRPC）用于对Storm上大量的函数调用进行并行计算过程。对于每一次函数调用，Storm集群上运行的拓扑接收调用函数的参数信息作为输入流，并将计算结果作为输出流发射出去。


DRPC本身算不上Storm的特性，它是通过Storm的基本元素：streams，spouts，bolts，topologies而衍生的一个模式。DRPC可以单独作为一个独立于Storm的库发布，但由于其重要性还是和Storm捆绑在了一起。


总体概述
DRPC通过DRPC Server来实现，DRPC Server的整体工作过程如下：


接收到一个RPC调用请求；
发送请求到Storm上的拓扑；
从Storm上接收计算结果；
将计算结果返回给客户端。
以上过程，在client客户端看来，一个DRPC调用看起来和一般的RPC调用没什么区别。下面代码是client通过DRPC调用“reach”函数，参数为“http://twitter.com”：


DRPCClient client = new DRPCClient("drpc-host", 3772);
String result = client.execute("reach", "http://twitter.com");
DRPC内部工作流程如下：






Client向DRPC Server发送被调用执行的DRPC函数名称及参数。
Storm上的topology通过DRPCSpout实现这一函数，从DPRC Server接收到函数调用流；
DRPC Server会为每次函数调用生成唯一的id；
Storm上运行的topology开始计算结果，最后通过一个ReturnResults的Bolt连接到DRPC Server，发送指定id的计算结果；
DRPC Server通过使用之前为每个函数调用生成的id，将结果关联到对应的发起调用的client，将计算结果返回给client。
LinearDRPCTopologyBuilder
Storm提供了一个topology builder——LinearDRPCTopologyBuilder，它可以自动完成几乎所有的DRPC步骤。包括：


构建spout；
向DRPC Server返回结果；
为Bolt提供函数用于对tuples进行聚集。
下面是一个简单的例子，这个DRPC拓扑只是简单的在输入参数后追加“!”后返回：


复制代码
public static class ExclaimBolt extends BaseBasicBolt {
    public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
        String input = tuple.getString(1);
        collector.emit(new Values(tuple.getValue(0), input + "!"));
    }


    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("id", "result"));
    }
}


public static void main(String[] args) throws Exception {
    LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("exclamation");
    builder.addBolt(new ExclaimBolt(), 3);
    // ...
}
复制代码
由上述例子可见，我们只需很少的工作即可完成拓扑。当创建LinearDRPCTopologyBuilder的时候，需要指定拓扑中DRPC函数的名称“exclamation”。一个DRPC Server可以协调多个函数，每个函数有不同的函数名称。拓扑中的第一个bolt的输入是两个字段：第一个是请求的id号；第二个是请求的参数。


LinearDRPCTopologyBuilder同时需要最后一个bolt发射一个包含两个字段的输出流：第一个字段是请求id；第二个字段是计算结果。因此，所有的中间tuples必须包含请求id作为第一个字段。


例子中，ExclaimBolt在输入tuple的第二个字段后面追加“!”，LinearDRPCTopologyBuilder负责处理其余的协调工作：与DRPC Server建立连接，发送结果给DRPC Server。


本地模式DRPC
DRPC可以以本地模式运行，下面的代码是如何在本地模式运行上面的例子：


复制代码
LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();
LocalCluster cluster = new LocalCluster();


cluster.submitTopology("drpc-demo", conf, builder.createLocalTopology(drpc));


System.out.println("Results for 'hello':" + drpc.execute("exclamation", "hello"));


cluster.shutdown();
drpc.shutdown();
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首先创建一个LocalDRPC对象，该对象在本地模拟一个DRPC Server，正如LocalCluster在本地模拟一个Storm集群一样。然后创建一个LocalCluster对象在本地模式下运行拓扑。LinearDRPCTopologyBuilder含有单独的方法用于创建本地拓扑和远程拓扑。


本地模式下，LocalDRPC并不绑定任何端口，因此Storm的拓扑需要了解要通讯的对象——这就是为什么createLocalTopology方法需要以LocalDRPC对象作为输入。


加载完拓扑之后，通过对LocalDRPC调用execute方法，就可以执行DRPC函数调用了。


远程模式DRPC
在实际的Storm集群上运行DRPC也一样很简单。只需完成以下步骤：


启动DRPC Server(s)；
配置DRPC Server(s)地址；
向Storm集群提交DRPC拓扑。
首先，通过storm脚本启动DRPC Server：


bin/storm drpc
然后，在Storm集群中配置DRPC Server地址，这就是DRPCSpout读取函数调用请求的地方。这一步的配置可以通过storm.yaml文件或者拓扑的配置来完成。通过storm.yaml文件的配置方式如下：


drpc.servers:
  - "drpc1.foo.com"
  - "drpc2.foo.com"
最后，通过StormSubmitter启动DRPC拓扑。为了以远程模式运行上面的例子，代码如下：


StormSubmitter.submitTopology("exclamation-drpc", conf, builder.createRemoteTopology());
createRemoteTopology被用于为Storm集群创建合适的拓扑。


一个复杂的例子
上面的exclamation只是一个简单的DRPC例子。下面通过一个复杂的例子介绍如何在Storm集群内进行DRPC——计算Twitter上每个URL的到达度（reach），也就是每个URL暴露给的不同人的个数。


为了完成这一计算，需要完成以下步骤：


获取所有点选了（tweet）该URL的人；
获取步骤1中所有人的关注者（followers，粉丝）；
对所有关注者followers进行去重；
对步骤3中的关注者人数进行求和。
一个简单的URL到达度计算可能涉及成千上万次数据库调用以及数以百万的followers记录，计算量非常大。有了Storm，将很容易实现这一计算过程。单机上可能需要运行几分钟才能完成，在Storm集群上，即使是最难计算的URL也只需要几秒钟。


这个例子的代码在storm-starter：点击这里。这里是如何创建拓扑的代码：


复制代码
LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("reach");
builder.addBolt(new GetTweeters(), 3);
builder.addBolt(new GetFollowers(), 12)
        .shuffleGrouping();
builder.addBolt(new PartialUniquer(), 6)
        .fieldsGrouping(new Fields("id", "follower"));
builder.addBolt(new CountAggregator(), 2)
        .fieldsGrouping(new Fields("id"));
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拓扑的执行分为以下四步：
GetTweeters：获取所有tweet了指定URL的用户列表，这个Bolt将输入流[id, url]转换成输出流[id, tweeter]，每个url元组被映射为多个tweeter元组。
GetFollowers：获取步骤1中所有用户列表的followers，这个Bolt将输入流[id, twetter]转换成输出流[id, follower]，当某个人同时是多个人的关注者follower，而且这些人都tweet了指定的URL，那么将产生重复的follower元组。
PartialUniquer：将所有followers按照follower id分组，使得同一个follower在同一个task中被处理。这个Bolt接收follower并进行去重计数。
CountAggregator：从各个PartialUniquer中接收各部分的计数结果，累加后完成到达度计算。
下面是PartialUniquer这个Bolt的代码实现：


复制代码
public class PartialUniquer extends BaseBatchBolt {
    BatchOutputCollector _collector;
    Object _id;
    Set<String> _followers = new HashSet<String>();
    
    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, BatchOutputCollector collector, Object id) {
        _collector = collector;
        _id = id;
    }


    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        _followers.add(tuple.getString(1));
    }
    
    @Override
    public void finishBatch() {
        _collector.emit(new Values(_id, _followers.size()));
    }


    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("id", "partial-count"));
    }
}
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PartialUniquer通过继承BaseBatchBolt实现了IBatchBolt接口，batch bolt提供了API用于将一批tuples作为整体来处理。每个请求id会创建一个新的batch bolt实例，同时Storm负责这些实例的清理工作。


当PartialUniquer接收到一个follower元组时执行execute方法，将follower添加到请求id对应的HashSet集合中。


Batch bolt同时提供了finishBatch方法用于当这个task已经处理完所有的元组时调用。PartialUniquer发射一个包含当前task所处理的follower ids子集去重后个数的元组。


在内部实现上，CoordinatedBolt用于检测指定的bolt是否已经收到指定请求id的所有tuples元组。CoordinatedBolt使用direct streams管理实现这一协作过程。


拓扑的其他部分易于理解。到达度的每一步的计算过程都是并行进行的，通过DRPC实现也是非常容易的。


Non-linear DRPC拓扑
LinearDRPCTopologyBuilder只能处理“线性的”DRPC拓扑——正如到达度这样可以通过一系列步骤序列来完成的计算。不难想象，DRPC调用中包含有更复杂的带有分支和合并Bolt的拓扑。目前，必须自己直接使用CoordinatedBolt来完成这种非线性拓扑的计算。


LinearDRPCTopologyBuilder工作过程
DRPCSpout发射[args, return-info]，其中return-info包含DRPC Server的主机和端口号，以及DRPC Server为该次请求生成的唯一id号；
构造一个Storm拓扑包含以下部分：
DRPCSpout
PrepareRequest(生成一个请求id，为return info创建一个流，为args创建一个流)
CoordinatedBolt wrappers以及direct groupings
JoinResult(将结果与return info拼接起来)
ReturnResult(连接到DRPC Server，返回结果)
LinearDRPCTopologyBuilder是建立在Storm基本元素之上的高层抽象。
高级进阶
KeyedFairBolt用于组织同一时刻多请求的处理过程；
如何直接使用CoordinatedBolt。