storm的ack和fail<转>

为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪, 这里面涉及到ack/fail的处理, 如果一个tuple处理成功, 会调用spout的ack方法, 如果失败, 会调用fail方法. 而在处理tuple的每一个bolt都会通过OutputCollector来告知storm, 当前bolt处理是否成功. 为了了解OutputCollector的ack/fail与Spout的ack/fail之间的关系, 我调试跟踪了一下storm代码. 

IBasicBolt 实现类不关心ack/fail, spout的ack/fail完全由后面的bolt的ack/fail来决定. 其execute方法的BasicOutputCollector参数也没有提供ack/fail方法给你调用. 相当于忽略了该bolt的ack/fail行为. 所以IBasicBolt用来做filter或者简单的计算比较合适. 

可以参考BasicBoltExecutor代码里面的实现就可以明白了: 

 public void execute(Tuple input) {
     _collector.setContext(input);
     try {
         _bolt.execute(input, _collector);
         _collector.getOutputter().ack(input);
     } catch(FailedException e) {
         LOG.warn("Failed to process tuple", e);
         _collector.getOutputter().fail(input);
     }
 }

在IRichBolt实现类中, 如果OutputCollector.emit(oldTuple, newTuple)这样调用来发射tuple(在storm中称之为anchoring), 那么后面的bolt的ack/fail会影响spout的ack/fail, 如果collector.emit(newTuple)这样来发射tuple(在storm称之为unanchoring), 则相当于断开了后面bolt的ack/fail对spout的影响.spout将立即根据当前bolt前面的ack/fail的情况来决定调用spout的ack/fail. 所以某个bolt后面的bolt的成功失败对你来说不关心, 你可以直接通过这种方式来忽略 

中间的某个bolt fail了, 不会影响后面的bolt执行, 但是会立即触发spout的fail. 相当于短路了, 后面bolt虽然也执行了, 但是ack/fail对spout已经无意义了. 也就是说, 只要bolt集合中的任何一个fail了, 会立即触发spout的fail方法. 而ack方法需要所有的bolt调用为ack才能触发. 

另外一点, storm只是通过ack/fail机制来告诉应用方bolt中间的处理情况, 对于成功/失败该如何处理, 必须由应用自己来决定, 因为storm内部也没有保存失败的具体数据, 但是也有办法知道失败记录, 因为spout的ack/fail方法会附带一个msgId对象, 我们可以在最初发射tuple的时候将将msgId设置为tuple, 然后在ack/fail中对该tuple进行处理. 

这里有个问题, 就是每个bolt执行完之后要显式的调用ack/fail, 否则会出现tuple不释放导致oom. 不知道storm在最初设计的时候, 为什么不将bolt的ack设置为默认调用