Storm消息容错机制(ack-fail机制)】的更多相关文章

storm消息容错机制(ack-fail) 1.介绍 在storm中,可靠的信息处理机制是从spout开始的. 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple,当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给SpoutOutputCollector的emit()方法:collector.e…
Storm学习笔记 - 消息容错机制 文章来自「随笔」 http://jsynk.cn/blog/articles/153.html 1. Storm消息容错机制概念 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录自己emit(发射)的tuple(消息元祖),当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给So…
概念,见博客 Storm概念学习系列之storm的可靠性  什么业务场景需要storm可靠性的ACK确认机制? 答:想要保住数据不丢,或者保住数据总是被处理.即若没被处理的,得让我们知道. public void nextTuple() { num++; System.out.println("spout:"+num); int messageid = num; //开启消息确认机制,就是在发送数据的时候发送一个messageid,一般情况下,messageid可以理解为mysql数据…
对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi…
在很多应用场景中,分布式系统的可靠性保障尤其重要.比如电商平台中,客户的购买请求需要可靠处理,不能因为节点故障等原因丢失请求:比如告警系统中,产生的核心告警必须及时完整的知会监控人员,不能因为网络故障而丢失数据. Storm消息可靠性保障是Storm核心特性之一,其中消息树的跟踪管理机制是Storm核心算法之一,本文将详细介绍Storm消息可靠处理机制.我们从Storm初探中的例子入手. 一.消息处理流程 1. Spout节点 (1) Spout接收到一个文本消息: msg1 刘备 关羽 张飞…
worker进程死掉 在一个节点 kill work进程 比方 kill 2509  对work没有影响 由于会在其它节点又一次启动进程运行topology任务 supervisor进程死掉 supervisor进程kill掉 对work进程没有影响  由于他们是互相独立的! . nimbus进程死掉(存在HA的问题) nimbus假设死掉 整个任务挂掉 存在单点故障问题!(hadoop2有ha!.!!.! storm没有ha高可用) 节点宕机(和supervisor是一样的) ack/fail…
一.简介 消息消费者有没有接收到消息,需要有一种机制让消息提供者知道,这个机制就是消息确认机制. ACK(Acknowledgement)即确认字符,在数据通信中,接收站发给发送站的一种传输类控制字符.表示发来的数据已确认接收无误. 二.ACK_MODE有几类 我们在开发JMS应用程序的时候,会经常使用到上述ACK_MODE,其中"INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE "只有ActiveMQ支持,当然开发者也可以使用它. ACK_MODE描述了Consumer与broker确认…
在前面一章介绍了在.Net Core中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ,然后Consumer接收消息处理任务,如果我们发现一个Consumer…
原文:(六)RabbitMQ消息队列-消息任务分发与消息ACK确认机制(PHP版) 在前面一章介绍了在PHP中如何使用RabbitMQ,至此入门的的部分就完成了,我们内心中一定还有很多疑问:如果多个消费者消费同一个队列怎么办?如果这几个消费者分任务的权重不同怎么办?怎么把同一个队列不同级别的任务分发给不同的消费者?如果消费者异常离线怎么办?不要着急,后面将慢慢解开面纱.我们将结合实际的应用场景来讲解更多的高级用法. 任务分发机制 设想如果把每个消息当做一个任务,生产者把任务发布到RabbitMQ…
当我们发送消息的时候,会出现发送失败的情况,此时我们需要用到activemq为我们提供了消息重发机制,进行消息的重新发送.那么我们怎么知道消息有没有发送失败呢?activemq还有消息确认机制,消费者在接收到消息的时候可以进行确认.本节将确认机制和重发机制一起在原有的代码中学习. 消息确认机制有四种:定义于在session对象中 AUTO_ACKNOWLEDGE= 1 :自动确认 CLIENT_ACKNOWLEDGE= 2:客户端手动确认 UPS_OK_ACKNOWLEDGE= 3: 自动批量确…