Storm+zookeeper+metaq 消息处理过程详解

通过学习研究总结了Storm+zookeeper+metaq 消息处理的的整个过程以及zookeeper怎样做消息的分发与订阅，通过以下说明相信对学习storm的用户来说是一个质的回升。
MetaQ主要作为数据传输的工具，Storm是数据获取&处理的工具，Zookeeper是一个协调管理的角色。
数据存储，经Zookeeper协调，消息（数据）发到MetaQ中；
数据获取，Storm-toplogy的Spout经Zookeeper协调到MetaQ，取出消息（数据）；
数据处理，Storm-toplogy的Bolt经Zookeeper协调到某一个Supervisor，开始处理。
如图：

 

 通过上图大家会产生疑问：

①怎样利用metaQ客户端代码发送消息与接收消息  

②storm基本的代码逻辑是什么  

③storm-spout源源不断的接收消息&发送数据

Metaq 客户端的使用

发送消息：

发送消息由消息生产者MessageProducer触发，MessageProducer从MessageSessionFactory中创建，具体环节如图。

 接收消息：

接收消息由消息消费者MessageConsumer触发，MessageConsumer同样从MessageSessionFactory中创建，具体环节如图。

 Storm 的基础API 详解：

我们知道，storm编码主要就是topology的编码&发布，topology=Spout（数据源）+Bolt（数据处理），那么简单分析下，这3部分的基本代码是怎么样的？

**Spout两个主要动作:取消息和发射。继承于BaseRichSpout，实现open()、declareOutputFields()、nextTuple()。

nextTuple()包括了取消息和发射动作，取消息=上述MetaQ接收消息的方法，发射则需要SpoutOutputCollector的emit(消息中的数据)来进行。

SpoutOutputCollector则是从open()中获得。

declareOutputFields()主要是declarer.declare(new Fields("***"));可以简单理解为发送数据时所赋予的key标识。

 **Bolt继承于BaseRichBolt，实现execute()获取发射过来的数据，进行处理。数据以Tuple为单位，通过key标识获取。

  **Topology则主要由TopologyBuilder和StormSubmitter组成。将**Spout、**Bolt设置于TopologyBuilder中，赋予运行线程的个数；最终通过StormSubmitter提交Topology，展开实时计算。

  通过以上两点的叙述，我们明白了消息怎么发送，storm怎么接收消息，strom处理环节的大致逻辑，但是有一个问题就是：storm怎么能源源不断的接收消息&发送数据呢？这个就主要在于storm-spout的编程了。

Storm作者在官方网站的示例表明，引入一个storm-metaq-spout.jar来解释的这个问题，这个jar里仅有3个类：MetaMessageWrapper、MetaSpout、StringScheme。所以我们主要明白这3个类的作用，很多问题就迎刃而解了。

3个类中，个人认为最主要的就是MetaMessageWrapper，因为MetaSpout的nextTuple()取出的消息是从MetaMessageWrapper而来。

 但是MetaMessageWrapper却很简单，只是含有消息本身和CountDownLatch，因此，CountDownLatch的理解至关重要。

CountDownLatch类是一个同步计数器(倒计数的锁存器),构造时传入int参数,该参数就是计数器的初始值，每调用一次countDown()方法，计数器减1。计数器大于0时，await()方法会阻塞程序继续执行；当计数减至0时，触发特定的事件。利用这种特性，可以让主线程等待子线程的结束。

MetaSpout，和上述**Spout的代码结构当然是一致的，不同点就是代码的实现。自定义两个数据结构messageQueue和map，它们用在setUpMeta()[由open()调用]中，理解为：消息消费者得到消息，然后将消息交给MetaMessageWrapper，同时将wrapper置入messageQueue和map，这就与nextTuple()对应了起来。

更为关键的是，CountDownLatch进入await()状态，这里就是重点！这里就是与我们基础demo的最大不同点，理解它就击破一切。