Storm中Spout用于读取并向计算拓扑中发送数据源,最近在调试一个topology时遇到了系统qps低,处理速度达不到要求的问题,经过排查后发现是由于对Spout的使用模式不当导致的多线程同步等待.这里罗列几点个人觉得编写Spout代码时需要特别注意的地方: 1. 最常用的模式是使用一个线程安全的queue,如BlockingQueue,spout主线程从queue中读取数据:另外的一个或多个线程负责从数据源(如各种消息中间件.db等)读取数据并放入queue中. 2. 如果不关心数据是否丢…

一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线…

业务描述: 统计从kafka spout中读取的数据条数,以及写入redis的数据的条数,写入hdfs的数据条数,写入kafaka的数据条数.并且每过5秒将数据按照json文件的形式写入日志.其中保存为json数据的格式为:时间戳 + 进程名称 + 读kafka数据条数 + 写入redis数据条数 + 写入hbase条数 + 写入kafka条数.time_stamp + process_name + from_kafka + to_redis + to_hdfs + to_kafka 给出实现的…

本文导读: Component全家谱结构图 Spout分析 ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的消息(推荐) Bolt分析  ——类图 ——分析(接口实现).结论 ——可靠的与不可靠的Bolt(推荐)     Component: Storm中,Spout和Bolt都是其Component,所以,Storm定义了一个名叫IComponent的总接口. 其全家谱结构图如下:  绿色部分是我们最常用.比较简单的部分.红色部分是与事务相关的,在以后的文章会具体讲解.   Base…

本文导读: 1 Worker.Executor.task详解 2 配置拓扑的并发度 3 拓扑示例 4 动态配置拓扑并发度 Worker.Executor.Task详解: Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker Process(工作进程)——Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程2. Executor(线程.执行器)——物理线程3. Task(任务)——具体的处理逻辑对象 下图简要描述了这3者之间的关系: sto…

一.简介 Storm 可以保证 spout 发出的每条消息都能被“完全处理” ,这也是直接区别于其他实时系统的地方,如 S4. 请注意,spout 发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息 ,可以形象的理解为一棵消息树, 其中 spout 发出的消息为树根, Storm会跟踪这棵消息树的处理情况, 只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了,Storm 才会认为 spout 发出的这个消息已经被“完全处理” .如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了, 或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理”…

Storm中涉及到了很多组件,例如nimbus,supervisor等等,在参考了这两篇文章之后,对这个有了更好的理解. Understanding the parallelism of a Storm topology https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology http://www.cnblogs.com/yufengof/p/storm-worker-e…

一.前述 Drpc(分布式远程过程调用)是一种同步服务实现的机制,在Storm中客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端.同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算. 二.具体原理 DRPC 是通过一个 DRPC 服务端(DRPC server)来实现分布式 RPC 功能的.DRPC Server 负责接收 RPC 请求,并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology,等待接收 Topology 发送的处理结果,并将该结果返回给发送请求的客户端.(其实,从客户…

1.topology 一个topolgy是spouts和bolts组成的图,通过stream groupings将图中的spout和bolts连接起来:如图所示: 一个topology会一直运行知道你手动kill掉,Storm自动重新分配执行失败的任务,并且Storm可以保证你不会有数据丢失(如果开启了高可靠性的话).如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上: 运行一个toplogy很简单,首先,把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar中.然后运行类似下面的命令: stor…

这里做一些补充: worker是一个进程,由supervisor启动,并只负责处理一个topology,所以不会同时处理多个topology. executor是一个线程,由worker启动,是运行task的物理容器,其和task是1 -> N关系. component是对spout/bolt/acker的抽象. task也是对spout/bolt/acker的抽象,不过是计算了并行度之后.component和task是1 -> N 的关系. supervisor会定时从zookeeper获取…