storm(二) 事务机制

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storm(二) 事务机制

前言为了保证tuple的强有序和exactly-once语义,storm提供了事务机制,为每个tuple提供一个id 设计方法1 为每个tuple设置一个事务id,在数据库保存事务id和当前处理的id做比较. 1.两个id不一样,由于事务的强有序特点,判断出该tuple没有出现过,所以更新id 2.id一样,重复出现,可以不用处理问题: 这样做会导致新能很低,每个tuple都必须处理完后才能处理下一个tuple(否则会影响和下一个tuple的顺序),并且每个tuple还得至少访问一次数据库…

Storm（三）Storm的原理机制

一.Storm的数据分发策略 1. Shuffle Grouping 随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同. 轮询,平均分配 2. Fields Grouping 按字段分组,比如,按"user-id"这个字段来分组,那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task, 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task. 3. All G…

Redis学习笔记~Redis事务机制与Lind.DDD.Repositories.Redis事务机制的实现

回到目录 Redis本身支持事务,这就是SQL数据库有Transaction一样,而Redis的驱动也支持事务,这在ServiceStack.Redis就有所体现,它也是目前最受业界认可的Redis驱动,而它将Redis的事务机制(MULTI,Exec,Watch等)封装成了比较友好的实现方式,如下面的代码 using (IRedisClient RClient = prcm.GetClient()) { using (IRedisTransaction IRT = RClient.Creat…

理解storm的ACKER机制原理

一.简介: storm中有一个很重要的特性: 保证发出的每个tuple都会被完整处理.一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所产生的所有的子tuple都被成功处理. 如果任一个消息在timeout所指定的时间内没有完成处理,那这个tuple就失败了. 二.原理: acker并不会为每个tuple都分配内存空间来完成跟踪,而是利用了一个非常巧妙的算法,这个算法只需使用恒定的20字节就可以完成整个tuple树的…

Storm的ack机制在项目应用中的坑

正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了.好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧. 先说一下ACK机制: 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处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有Tuple都被成功处理, 会调用spout的ack方法: 如果失败是指这个Tuple或这个Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调…

Kafka设计解析（八）- Exactly Once语义与事务机制原理

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义操作的原子性有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1…

学习RabbitMQ(三)：AMQP事务机制

本文转自:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=54315940 在使用RabbitMQ的时候,我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失,除此之外我们还会遇到一个问题,当消息的发布者在将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢?如果不进行特殊配置的话,默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的,也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的,如果在消息到达broker之前已经…