storm是一款开源的、分布式的、低延迟的、可扩展的、容错的实时计算框架,采用clojure和java的混合编程,总体两者的代码总量是55开的,但clojure语言具有很强的表现力,所以storm的核心基本都是使用clojure语言实现的。jstorm是阿里对storm的java改写版本,阿里团队也对其做了一些优化,使得jstorm更加强大,而且jstorm是完全对storm兼容的,只是有一些细微的差别,但是基本都是内部的差别,对外的API不会有什么区别,所以学习的成本也不会增加太多。 
我们对开源的、分布式的、低延迟的、可扩展的、容错的做一下解释:

开源的:感觉这个应当是不用讲的,开源不光意味着代码的开放,同样意味着其具有强大的生命力,因为jstorm不是属于一个团队的,而是大家都可以对其进行改造,生命力源自于此。

分布式的:一台物理机器的CPU、内存、磁盘终究是有限度的,当数据量巨大的情况下,利用多台廉价的机器来协同完成计算成为了上上策,而jstorm也就是用于协同多台机器完成计算的框架,当然这里的计算是指实时计算。其实分布式也是容错性的一部分。

低延迟的:低延迟一方面得益于他是分布式的,计算能力可以通过机器数量的扩展得到提升。传统的计算框架中也有很多分布式的,比如hadoop,但是那是批量处理的模式,对数据进行缓存后再进行一个批处理,比如计算网站的访问量,批处理的方式是一个小时内的数据进行计算,得到访问量。而实时计算的做法有两种,一种是一条一条记录的计算,这样讲处理的延迟就会降低,这也是jstorm采用的方案,另一种便是将批处理的“批”的时间间隔大小减少,比如一个batch时间定为200ms,这样他的处理延迟也会比传统的离线批处理快很多,这是另一款实时处理框架spark streaming的处理方法。

可扩展:通过源代码的阅读,发现jstorm采用的是thrift的server/client的模式,rpc通过thrift定义接口,代码的各个大板块之前都可以使用不同的语言开发,但是提供给我们使用的API的语言貌似只有java,也可以有一些扩展,但是支持的版本比较低。

容错:不同的应用程序对容错性的要求不同,如银行的交易,对容错性较高,网站访问数量的计算,其容错性要求就比较低。总的来数,核心业务的容错性要求较高。jstorm的容错性体现在两方面,一是其为集群的、分布式的系统,而且jstorm是一个无状态的模型,其所有的状态都保存在一个集群的zookeeper中,在机器、进程死掉后,可以通过zookeeper中记录的信息进行重启。二是其具有ack机制,对每一条信息,都可以进行ack告知上游处理完成,或者fail,告诉上游处理不成功,没能手动的ack,便会触发timeout,上游也会fail,根据我们容错性要求的不同,其处理办法也不同。

1个worker进程执行的是1个topology的子集(注:不会出现1个worker为多个topology服务)。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此,1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的。

executor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component(spout或bolt)的task(注:task可以是1个或多个,storm默认是1个component只生成1个task,executor线程里会在每次循环里顺序调用所有task实例)。

task是最终运行spout或bolt中代码的单元(注:1个task即为spout或bolt的1个实例,executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法)。topology启动后,1个component(spout或bolt)的task数目是固定不变的,但该component使用的executor线程数可以动态调整(例如:1个executor线程可以执行该component的1个或多个task实例,当执行多个task实例时executor的数量就减少了)。这意味着,对于1个component存在这样的条件:#threads<=#tasks(即:线程数小于等于task数目)。默认情况下task的数目等于executor线程数目,即1个executor线程只运行1个task。

如果一个topology里面一共有一个spout, 一个bolt。 其中spout的parallelism是2, bolt的parallelism是4, 那么我们可以把这个topology的总工作量(即task的数量)看成是6, 那么一共有6个task,那么/tasks/{topology-id}下面一共会有6个以task-id命名的文件,其中两个文件的内容是spout的id, 其它四个文件的内容是bolt的id。

topology里面的组件(spout/bolt)都根据parallelism被分成多个task, 而这些task被分配给supervisor的多个worker来执行。

task都会跟一个componment-id关联, componment是spout和bolt的一个统称。

总结:一个topology可以通过setNumWorkers来设置worker的数量,通过设置parallelism来规定executor的数量(一个component(spout/bolt)可以由多个executor来执行),通过setNumTasks来设置每个executor跑多少个task(默认为一对一)。

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