storm源码分析之topology提交过程

storm集群上运行的是一个个topology，一个topology是spouts和bolts组成的图。当我们开发完topology程序后将其打成jar包，然后在shell中执行storm jar xxxxxx.jar xxxxxxxClass就可以将jar包上传到storm集群的nimbus上，并执行topology。本文主要分析下topology的jar包是如何上传到nimbus上的。首先我们从storm的jar命令入手，jar命令的实现位于storm根目录的bin/storm文件里。定义如下：

def jar(jarfile, klass, *args):
   """Syntax: [storm jar topology-jar-path class ...]

Runs the main method of class with the specified arguments.
   The storm jars and configs in ~/.storm are put on the classpath.
   The process is configured so that StormSubmitter
   (http://nathanmarz.github.com/storm/doc/backtype/storm/StormSubmitter.html)
   will upload the jar at topology-jar-path when the topology is submitted.
   """
   exec_storm_class(
       klass,
       jvmtype="-client",
       extrajars=[jarfile, USER_CONF_DIR, STORM_DIR + "/bin"],
       args=args,
       jvmopts=[' '.join(filter(None, [JAR_JVM_OPTS, "-Dstorm.jar=" + jarfile]))])

jar命令是由python实现的，很奇怪为什么不用clojure实现呢？（不得而知）。jarfile表示jar包的位置；klass表示topology的入口，也就是有main函数的类；*args表示传递给main函数的参数。jvmtype="-client"表示指定jvm类型为client类型（jvm有两种类型client和server，服务器端默认为server类型）；extrajars集合用于存放编译topology的jar包时，所有依赖jar包的路径；jvmopts集合存放以jvm参数，这里比较重要的是-Dstorm.jar参数，这个参数的值是jarfile，这样在运行submitTopology方法时就可以通过storm.jar参数获得jar包的路径了（通过jvm参数进行方法参数传递）exec_storm_class函数的逻辑比较简单，具体实现如下：

def exec_storm_class(klass, jvmtype="-server", jvmopts=[], extrajars=[], args=[], fork=False):
   global CONFFILE
   all_args = [
       "java", jvmtype, get_config_opts(),
       "-Dstorm.home=" + STORM_DIR,
       "-Djava.library.path=" + confvalue("java.library.path", extrajars),
       "-Dstorm.conf.file=" + CONFFILE,
       "-cp", get_classpath(extrajars),
   ] + jvmopts + [klass] + list(args)
   print "Running: " + " ".join(all_args)
   if fork:
       os.spawnvp(os.P_WAIT, "java", all_args)
   else:
       os.execvp("java", all_args) # replaces the current process and never returns

get_config_opts()获取jvm的默认配置信息，confvalue("java.library.path", extrajars)获取storm使用的本地库JZMQ加载路径，get_classpath(extrajars)获取所有依赖jar包的完整路径，然后拼接一个java -cp命令运行topology的main方法。接下来程序执行流程转移到topology的main方法内，我们以storm-starter项目中的wordCountTopology的main方法为例：

);

) );

);

);

cluster.shutdown();
   }
 }

main方法构建topology后，调用StormSubmitter类的submitTopology方法提交topology。submitTopology方法如下：

/**
    * Submits a topology to run on the cluster. A topology runs forever or until
    * explicitly killed.
    *
    *
    * @param name the name of the storm.
    * @param stormConf the topology-specific configuration. See {@link Config}.
    * @param topology the processing to execute.
    * @throws AlreadyAliveException if a topology with this name is already running
    * @throws InvalidTopologyException if an invalid topology was submitted
    */
       public static void submitTopology(String name, Map stormConf, StormTopology topology)
           throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException {
               submitTopology(name, stormConf, topology, null);
           }
   
   /**
    * Submits a topology to run on the cluster. A topology runs forever or until
    * explicitly killed.
    *
    *
    * @param name the name of the storm.
    * @param stormConf the topology-specific configuration. See {@link Config}.
    * @param topology the processing to execute.
    * @param options to manipulate the starting of the topology
    * @throws AlreadyAliveException if a topology with this name is already running
    * @throws InvalidTopologyException if an invalid topology was submitted
    */
   public static void submitTopology(String name, Map stormConf, StormTopology topology, SubmitOptions opts)
       throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException {
       if(!Utils.isValidConf(stormConf)) {
           throw new IllegalArgumentException("Storm conf is not valid. Must be json-serializable");
       }
       stormConf = new HashMap(stormConf);
       stormConf.putAll(Utils.readCommandLineOpts());
       Map conf = Utils.readStormConfig();
       conf.putAll(stormConf);
       try {
           String serConf = JSONValue.toJSONString(stormConf);
           if(localNimbus!=null) {
               LOG.info("Submitting topology " + name + " in local mode");
               localNimbus.submitTopology(name, null, serConf, topology);
           } else {
               NimbusClient client = NimbusClient.getConfiguredClient(conf);
               if(topologyNameExists(conf, name)) {
                   throw new RuntimeException("Topology with name `" + name + "` already exists on cluster");
               }
               submitJar(conf);
               try {
                   LOG.info("Submitting topology " +  name + " in distributed mode with conf " + serConf);
                   if(opts!=null) {
                       client.getClient().submitTopologyWithOpts(name, submittedJar, serConf, topology, opts);                    
                   } else {
                       // this is for backwards compatibility
                       client.getClient().submitTopology(name, submittedJar, serConf, topology);                                            
                   }
               } catch(InvalidTopologyException e) {
                   LOG.warn("Topology submission exception", e);
                   throw e;
               } catch(AlreadyAliveException e) {
                   LOG.warn("Topology already alive exception", e);
                   throw e;
               } finally {
                   client.close();
               }
           }
           LOG.info("Finished submitting topology: " +  name);
       } catch(TException e) {
           throw new RuntimeException(e);
       }
   }

submitTopology方法主要完成三件工作：

1. 配置参数
把命令行参数放在stormConf, 从conf/storm.yaml读取配置参数到conf, 再把stormConf也put到conf, 可见命令行参数的优先级更高，将stormConf转化为Json, 因为这个配置是要发送到服务器的

2. 调用submitJar方法

submitJar(conf)
       private static void submitJar(Map conf) {
       if(submittedJar==null) {
           LOG.info("Jar not uploaded to master yet. Submitting jar...");
           String localJar = System.getProperty("storm.jar");
           submittedJar = submitJar(conf, localJar);
       } else {
           LOG.info("Jar already uploaded to master. Not submitting jar.");
       }
   }

System.getProperty("storm.jar")获取jvm参数storm.jar的值，即topology jar包的路径，然后调用重载方法submitJar。

) break;
               client.getClient().uploadChunk(uploadLocation, ByteBuffer.wrap(toSubmit));
           }
           client.getClient().finishFileUpload(uploadLocation);
           LOG.info("Successfully uploaded topology jar to assigned location: " + uploadLocation);
           return uploadLocation;
       } catch(Exception e) {
           throw new RuntimeException(e);            
       } finally {
           client.close();
       }
   }

StormSubmitter的本质是个Thrift Client，而Nimbus则是Thrift Server，所以所有的操作都是通过Thrift RPC来完成，submitJar首先创建client，然后调用nimbus thrift server的beginFileUpload()方法获取nimbus存放jar的目录。beginFileUpload函数如下：

(beginFileUpload [this]
       (let [fileloc (str (inbox nimbus) "/stormjar-" (uuid) ".jar")]
         (.put (:uploaders nimbus)
               fileloc
               (Channels/newChannel (FileOutputStream. fileloc)))
         (log-message "Uploading file from client to " fileloc)
         fileloc
    ))

(inbox nimbus)函数里面又调用了master-inbox函数，master-inbox主要创建storm.local.dir的值/inbox目录，并返回完整目录名，所以topology jar包的将会通过uploadChunk方法上传到nimbus上的storm.local.dir的值/inbox/stormjar-32位uuid.jar。

3. 生成thrift client并调用nimbus thrift server的submitTopologyWithOpts或submitTopology方法(submitTopologyWithOpts或submitTopology方法定义在Nimbus.clj中)，submitTopologyWithOpts如下：

(^void submitTopologyWithOpts
       [this ^String storm-name ^String uploadedJarLocation ^String serializedConf ^StormTopology topology
        ^SubmitOptions submitOptions]
       (try
         (assert (not-nil? submitOptions))
         (validate-topology-name! storm-name)
         (check-storm-active! nimbus storm-name false)
         (let [topo-conf (from-json serializedConf)]
           (try
             (validate-configs-with-schemas topo-conf)
             (catch IllegalArgumentException ex
               (throw (InvalidTopologyException. (.getMessage ex)))))
           (.validate ^backtype.storm.nimbus.ITopologyValidator (:validator nimbus)
                      storm-name
                      topo-conf
                      topology))
         (swap! (:submitted-count nimbus) inc)
         (let [storm-id (str storm-name "-" @(:submitted-count nimbus) "-" (current-time-secs))
               storm-conf (normalize-conf
                           conf
                           (-> serializedConf
                               from-json
                               (assoc STORM-ID storm-id)
                             (assoc TOPOLOGY-NAME storm-name))
                           topology)
               total-storm-conf (merge conf storm-conf)
               topology (normalize-topology total-storm-conf topology)
               storm-cluster-state (:storm-cluster-state nimbus)]
           (system-topology! total-storm-conf topology) ;; this validates the structure of the topology
           (log-message "Received topology submission for " storm-name " with conf " storm-conf)
           ;; lock protects against multiple topologies being submitted at once and
           ;; cleanup thread killing topology in b/w assignment and starting the topology
           (locking (:submit-lock nimbus)
             (setup-storm-code conf storm-id uploadedJarLocation storm-conf topology)
             (.setup-heartbeats! storm-cluster-state storm-id)
             (let [thrift-status->kw-status {TopologyInitialStatus/INACTIVE :inactive
                                             TopologyInitialStatus/ACTIVE :active}]
               (start-storm nimbus storm-name storm-id (thrift-status->kw-status (.get_initial_status submitOptions))))
             (mk-assignments nimbus)))
         (catch Throwable e
           (log-warn-error e "Topology submission exception. (topology name='" storm-name "')")
           (throw e))))

storm-name表示topology的名字，uploadedJarLocation表示jar包在nimbus上的位置，serializedConf表示topology的序列化的配置信息，topology参数表示thrift结构的topology，topology结构定义在storm.thrift中，如下：

: required map<string, StateSpoutSpec> state_spouts;
}

spouts存放spout id和spout的键值对，bolts存放bolt id和bolt的键值对，StateSpoutSpec暂未实现。SpoutSpec定义如下：

}

Bolt定义如下：

: required ComponentCommon common;
}

Bolt和Spout的结构相同，都是由1个ComponentObject结构和1个ComponentCommon结构组成。ComponentObject定义如下：

: JavaObject java_object;
}

ComponentObject即是bolt的实现实体，它可以是以下三个类型之一：

1、1个序列化的java对象（这个对象实现IBolt接口）
2、1个ShellComponent对象，意味着bolt是由其他语言实现的。如果以这种方式来定义1个bolt，Storm将会实例化1个ShellBolt对象来
     负责处理基于JVM的worker进程与非JVM的component(即该bolt)实现体之间的通讯。
3、1个JavaObject结构，这个结构告诉Storm实例化这个bolt所需要的classname和构造函数参数。这一点在你想用非JVM语言来定义topology时比较有用。这样，在你使用非JVM语言来定义topology时就可以做到既使用基于　　   JVM的spout或bolt，同时又不需要创建并序列化它们的Java对象。

ComponentCommon定义如下：

: optional string json_conf;
}

GlobalStreamId定义如下：

: required string streamId;
 #Going to need to add an enum for the stream type (NORMAL or FAILURE)
}

ComponentCommon定义了这个component的其他所有属性。包括：

1、这个component接收什么stream（被定义在1个component_id到stream_id的map里，在stream做分组时用到）
2、这个component发射什么stream以及stream的元数据（是否是direct stream，stream中field的声明）
3、这个component的并行度
4、这个component的配置项configuration

(assert (not-nil? submitOptions))如果submitOptions为nil，那么assert将会抛出java.lang.AssertionError，(validate-topology-name! storm-name)验证topology的名字，validate-topology-name!定义如下：

(defn validate-topology-name! [name]
 (if (some #(.contains name %) DISALLOWED-TOPOLOGY-NAME-STRS)
   (throw (InvalidTopologyException.
           (str "Topology name cannot contain any of the following: " (pr-str DISALLOWED-TOPOLOGY-NAME-STRS))))
 (if (clojure.string/blank? name)
   (throw (InvalidTopologyException.
           ("Topology name cannot be blank"))))))

DISALLOWED-TOPOLOGY-NAME-STRS定义如下：

(def DISALLOWED-TOPOLOGY-NAME-STRS #{"/" "." ":" "\\"})

包含了不允许出现在topology名字中的特殊字符，some函数的第一个参数是一个匿名函数，对DISALLOWED-TOPOLOGY-NAME-STRS集合中的每个元素应用该匿名函数，遇到第一个true则返回true。validate-topology-name!函数主要检查topology的名字中是否包含"非法字符"。check-storm-active!函数用于检查该topology的状态是否是"active"。定义如下：

(defn check-storm-active! [nimbus storm-name active?]
 (if (= (not active?)
        (storm-active? (:storm-cluster-state nimbus)
                       storm-name))
   (if active?
     (throw (NotAliveException. (str storm-name " is not alive")))
     (throw (AlreadyAliveException. (str storm-name " is already active"))))
   ))

nimbus是一个保存了nimbus thrift server当前状态的map，这个map是由nimbus-data函数生成的，nimbus-data函数如下：

()
    "Error when processing an event")
                                ))
    :scheduler (mk-scheduler conf inimbus)
    }))

conf保存了storm集群的配置信息，inimbus表示当前nimbus实例，cluster/mk-storm-cluster-state返回一个实现了StormClusterState协议的实例。storm-active?函数定义如下：

(defn storm-active? [storm-cluster-state storm-name]
 (not-nil? (get-storm-id storm-cluster-state storm-name)))

通过调用get-storm-id函数获取指定topology名字的topology id，如果id存在则返回true，否则返回false。get-storm-id函数如下：

(defn get-storm-id [storm-cluster-state storm-name]
 (let [active-storms (.active-storms storm-cluster-state)]
   (find-first
     #(= storm-name (:storm-name (.storm-base storm-cluster-state % nil)))
     active-storms)
   ))

active-storms函数获取zookeeper中/storms/的所有children，/storms/{topology-id}中存放当前正在运行的topology信息。保存的内容参考common.clj中的类StormBase。

(defrecord StormBase [storm-name launch-time-secs status num-workers component->executors])

find-first函数返回名字等于storm-name的第一个topology的id。当我们正确提交topology时，由于zookeeper中的/storms中不存在与之对应的{topology-id}文件，所以check-storm-active!函数的第一个if的条件表达式为(= true true)。进而通过check-storm-active!函数的检查。将topology的配置信息绑定到topo-conf，validate-configs-with-schemas函数验证配置信息的正确性，validate-configs-with-schemas定义如下：

(defn validate-configs-with-schemas
 [conf]
 (doseq [[k v] conf
         :let [schema (CONFIG-SCHEMA-MAP k)]]
   (if (not (nil? schema))
     (.validateField schema k v))))

CONFIG-SCHEMA-MAP定义如下：

;; Create a mapping of config-string -> validator
;; Config fields must have a _SCHEMA field defined
(def CONFIG-SCHEMA-MAP
 (->> (.getFields Config)
      (filter #(not (re-matches #".*_SCHEMA$" (.getName %))))
      (map (fn [f] [(.get f nil)
                    (get-FieldValidator
                      (-> Config
                          (.getField (str (.getName f) "_SCHEMA"))
                          (.get nil)))]))
      (into {})))

Config.java中主要有两类静态变量：一类是配置信息，一类是配置信息对应的校验器，校验器属性以_SCHEMA结尾。CONFIG-SCHEMA-MAP中存放了配置信息变量名和对应校验器的键值对config-string -> validator。
validate-configs-with-schemas函数就是根据配置信息名获取对应校验器，然后对配置信息值进行校验。相关校验器请查看ConfigValidation类的内部类FieldValidator。(:validator nimbus)返回一个实现了backtype.storm.nimbus.ITopologyValidator接口的实例(backtype.storm.nimbus.DefaultTopologyValidators实例)并调用其validate方法。backtype.storm.nimbus.DefaultTopologyValidators类如下：

public class DefaultTopologyValidator implements ITopologyValidator {
   @Override
   public void prepare(Map StormConf){
   }
   @Override
   public void validate(String topologyName, Map topologyConf, StormTopology topology) throws InvalidTopologyException {        
   }    
}

默认情况下validate方法是一个空实现。
swap!函数用于将atom(原子类型，与java中的原子类型相同)类型的(:submitted-count nimbus)加1，保存已提交topology的个数。storm-id绑定了topology的id。storm-conf绑定topology配置信息和集群配置信息合并后序列化器、需要序列化的类、acker的个数和最大任务并行度配置信息。total-storm-conf绑定全部配置信息。normalize-topology函数主要功能就是为topology添加"topology.tasks"（task总数）配置信息。

normalize-topology定义如下：

(defn normalize-topology [storm-conf ^StormTopology topology]
 (let [ret (.deepCopy topology)]
   (doseq [[_ component] (all-components ret)]
     (.set_json_conf
       (.get_common component)
       (->> {TOPOLOGY-TASKS (component-parallelism storm-conf component)}
            (merge (component-conf component))
            to-json )))
   ret ))

ret绑定一个topology的深度复制，all-components函数返回该topology的所有组件的id和spout/bolt对象的键值对，然后通过调用get_common方法获取spot/bolt对象的ComponentCommon属性，->>是clojure中的一个宏，作用就是将{......}作为merge函数的最后一个参数，然后将merge函数的返回值作为to-json函数的最后一个参数，component-parallelism函数定义如下:

(defn- component-parallelism [storm-conf component]
 (let [storm-conf (merge storm-conf (component-conf component))
       num-tasks (or (storm-conf TOPOLOGY-TASKS) (num-start-executors component))
       max-parallelism (storm-conf TOPOLOGY-MAX-TASK-PARALLELISM)
       ]
   (if max-parallelism
     (min max-parallelism num-tasks)
     num-tasks)))

component-parallelism是个私有函数，主要功能就是确定"topology.tasks"的值，num-start-executors函数获取spout/bolt的并行度，没有设置并行度时默认值为1，num-tasks绑定该topology的任务数，max-parallelism绑定最大任务数，最后num-tasks和max-parallelism中较小的。normalize-topology函数会将添加了"topology.tasks"的配置信息保存到spout/bolt的ComponentCommon属性的json_conf中，并返回修改后的topology。
system-topology!函数定义如下：

(defn system-topology! [storm-conf ^StormTopology topology]
 (validate-basic! topology)
 (let [ret (.deepCopy topology)]
   (add-acker! storm-conf ret)
   (add-metric-components! storm-conf ret)    
   (add-system-components! storm-conf ret)
   (add-metric-streams! ret)
   (add-system-streams! ret)
   (validate-structure! ret)
   ret
   ))

validate-basic!验证topology的基本信息，add-acker!添加acker bolt，add-acker!函数定义如下：

(defn add-acker! [storm-conf ^StormTopology ret]
 (let [num-executors (if (nil? (storm-conf TOPOLOGY-ACKER-EXECUTORS)) (storm-conf TOPOLOGY-WORKERS) (storm-conf TOPOLOGY-ACKER-EXECUTORS))
       acker-bolt (thrift/mk-bolt-spec* (acker-inputs ret)
                                        (new backtype.storm.daemon.acker)
                                        {ACKER-ACK-STREAM-ID (thrift/direct-output-fields ["id"])
                                         ACKER-FAIL-STREAM-ID (thrift/direct-output-fields ["id"])
                                         }
                                        :p num-executors
                                        :conf {TOPOLOGY-TASKS num-executors
                                               TOPOLOGY-TICK-TUPLE-FREQ-SECS (storm-conf TOPOLOGY-MESSAGE-TIMEOUT-SECS)})]
   (dofor [[_ bolt] (.get_bolts ret)
           :let [common (.get_common bolt)]]
          (do
            (.put_to_streams common ACKER-ACK-STREAM-ID (thrift/output-fields ["id" "ack-val"]))
            (.put_to_streams common ACKER-FAIL-STREAM-ID (thrift/output-fields ["id"]))
            ))
   (dofor [[_ spout] (.get_spouts ret)
           :let [common (.get_common spout)
                 spout-conf (merge
                              (component-conf spout)
                              {TOPOLOGY-TICK-TUPLE-FREQ-SECS (storm-conf TOPOLOGY-MESSAGE-TIMEOUT-SECS)})]]
     (do
       ;; this set up tick tuples to cause timeouts to be triggered
       (.set_json_conf common (to-json spout-conf))
       (.put_to_streams common ACKER-INIT-STREAM-ID (thrift/output-fields ["id" "init-val" "spout-task"]))
       (.put_to_inputs common
                       (GlobalStreamId. ACKER-COMPONENT-ID ACKER-ACK-STREAM-ID)
                       (thrift/mk-direct-grouping))
       (.put_to_inputs common
                       (GlobalStreamId. ACKER-COMPONENT-ID ACKER-FAIL-STREAM-ID)
                       (thrift/mk-direct-grouping))
       ))
   (.put_to_bolts ret "__acker" acker-bolt)
   ))

根据是否配置"topology.acker.executors"获取acker线程的个数，如果没有配置num-executors绑定"topology.workers"的值，否则绑定"topology.acker.executors"的值。acker-bolt绑定生成的acker bolt对象。acker-inputs函数定义如下：

(defn acker-inputs [^StormTopology topology]
 (let [bolt-ids (.. topology get_bolts keySet)
       spout-ids (.. topology get_spouts keySet)
       spout-inputs (apply merge
                           (for [id spout-ids]
                             {[id ACKER-INIT-STREAM-ID] ["id"]}
                             ))
       bolt-inputs (apply merge
                          (for [id bolt-ids]
                            {[id ACKER-ACK-STREAM-ID] ["id"]
                             [id ACKER-FAIL-STREAM-ID] ["id"]}
                            ))]
   (merge spout-inputs bolt-inputs)))

bolt-ids绑定topology所有bolt的id，spout-ids绑定所有spout的id，spout-inputs绑定来自spout的输入流，bolt-inputs绑定来自bolt的输入流，最后返回合并后的输入流(一个map对象)。ACKER-ACK-STREAM-ID和ACKER-FAIL-STREAM-ID表示acker的输出流。TOPOLOGY-TICK-TUPLE-FREQ-SECS表示tick tuple的频率，初始值为消息超时的时间。第一个dofor语句为每个bolt添加ACKER-ACK-STREAM-ID和ACKER-FAIL-STREAM-ID输出流用于将ack value发送个acker bolt，第二个dofor为每个spout设置了tick tuple的发送频率，并且设置了发送给acker bolt的ACKER-INIT-STREAM-ID输出流和来自ackerblot的两个输入流。这样acker bolt就可以与spout和bolt进行ack信息通信了。add-metric-components!函数主要功能就是将metric bolts添加到topology定义中。metric bolt主要用于统计线程executor相关的信息。add-metric-components!函数定义如下：

())])
   
    (metrics-consumer-register-ids storm-conf)
    (get storm-conf TOPOLOGY-METRICS-CONSUMER-REGISTER))))

component-ids-that-emit-metrics绑定包括system bolt在内的所有spout和bolt的id，inputs绑定了metric bolt的输入流，并且使用shuffle grouping。mk-bolt-spec绑定一个匿名函数，metrics-consumer-register-ids函数为每个metric consumer对象产生一个component id列表，get函数返回所有metric consumer对象，map函数返回component id和metric consumer对象集合的列表([component-id metric-consumer] [component-id metric-consumer]......)。add-system-components!函数主要功能是将system bolt添加到topology定义中。system bolt用于统计与进程worker相关的信息，如内存使用率，gc情况，网络吞吐量等。每个进程worker中只有一个system bolt。add-system-components!函数定义如下：

(
                         })]
   (.put_to_bolts topology SYSTEM-COMPONENT-ID system-bolt-spec)))

从thrift/mk-bolt-spec*函数的第一个参数{}我们可以发现system bolt没有输入流，从第三个参数可以发现它有两个输出流用于发送tick tuple，它的并行度为0，因为system bolt是与进程worker相关的，所以没有必要指定并行度。同时他也不需要执行任何task。add-metric-streams!函数主要功能用于给topology添加metric streams定义，add-metric-streams!定义如下：

(defn add-metric-streams! [^StormTopology topology]
 (doseq [[_ component] (all-components topology)
         :let [common (.get_common component)]]
   (.put_to_streams common METRICS-STREAM-ID
                    (thrift/output-fields ["task-info" "data-points"]))))

给spout和bolt添加METRICS-STREAM-ID标示的metric stream。add-system-streams!函数与add-metric-streams!相似，给spout和bolt添加SYSTEM-STREAM-ID标示的system stream。submitTopologyWithOpts函数在调用system-topology!函数后，首先加锁，然后调用setup-storm-code函数，该函数的主要功能就是将上传给nimbus的jar包、topology和配置信息拷贝到{storm.local.dir}/nimbus/stormdist/{topology id}目录中，定义如下：

(defn- setup-storm-code [conf storm-id tmp-jar-location storm-conf topology]
 (let [stormroot (master-stormdist-root conf storm-id)]
  (FileUtils/forceMkdir (File. stormroot))
  (FileUtils/cleanDirectory (File. stormroot))
  (setup-jar conf tmp-jar-location stormroot)
  (FileUtils/writeByteArrayToFile (File. (master-stormcode-path stormroot)) (Utils/serialize topology))
  (FileUtils/writeByteArrayToFile (File. (master-stormconf-path stormroot)) (Utils/serialize storm-conf))
  ))

setup-jar函数将{storm.local.dir}/nimbus/inbox/中的jar包拷贝到{storm.local.dir}/nimbus/stormdist/{topology id}目录，并重命名为stormjar.jar。FileUtils/writeByteArrayToFile将topology对象和storm-conf序列化后分别保存到stormcode.ser和stormconf.ser。setup-heartbeats!函数定义在cluster.clj文件中，是StormClusterState协议的一个函数，主要功能就是在zookeeper上创建该topology用于存放心跳信息的目录。心跳目录：
/storm/workerbeats/{topology id}/。
start-storm函数的主要功能读取整个集群的配置信息、nimbus的配置信息、从stormconf.ser反序列化topology配置信息和从stormcode.ser反序列化出topology，然后通过调用activate-storm!函数将topology的元数据StormBase对象写入zookeeper的/storm/storms/{topology id}文件中。定义如下：

(defn- start-storm [nimbus storm-name storm-id topology-initial-status]
 {:pre [(#{:active :inactive} topology-initial-status)]}                
 (let [storm-cluster-state (:storm-cluster-state nimbus)
       conf (:conf nimbus)
       storm-conf (read-storm-conf conf storm-id)
       topology (system-topology! storm-conf (read-storm-topology conf storm-id))
       num-executors (->> (all-components topology) (map-val num-start-executors))]
   (log-message "Activating " storm-name ": " storm-id)
   (.activate-storm! storm-cluster-state
                     storm-id
                     (StormBase. storm-name
                                 (current-time-secs)
                                 {:type topology-initial-status}
                                 (storm-conf TOPOLOGY-WORKERS)
                                 num-executors))))

submitTopologyWithOpts函数最后调用mk-assignments函数进行任务分配。任务分配是stom架构的重要组成部分。鉴于篇幅问题，有关任务分配的源码分析会在之后的文章中讲解。