理解Storm可靠性消息】的更多相关文章

看过一些别人写的, 感觉有些东西没太说清楚,个人主要以源代码跟踪,参考个人理解讲述,有错误请指正. 1基本名词 1.1 Tuple: 消息传递的基本单位.很多文章中介绍都是这么说的, 个人觉得应该更详细一点. 在spout发送的时候,函数原型 public List<Integer> emit(List<Object> tuple, Object messageId) {        return emit(Utils.DEFAULT_STREAM_ID, tuple, mess…
这篇文件翻译自 http://www.michael-noll.com/blog/2013/06/21/understanding-storm-internal-message-buffers/ 当进行Storm调优时,理解Storm内部消息队列的配置十分有帮助.这篇文件将说明在Storm 0.8/0.9版本中一个Worker内部的消息通信. Storm Worker进程内部消息传输 这里所说的“内部消息”是指单台节点上的一个Worker进程内部的消息.这种通信依赖于Storm内部各种 LMAX…
作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去…
 from:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/12081909 快速理解Kafka分布式消息队列框架 标签: kafkamessage queue消息队列 2013-09-27 10:05 32961人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: 00.Cloud(44)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http:…
Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 一个运行中的topology包括:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks) 配置拓扑的并行 Worker 数量 Executors(线程)数量…
概要:在使用storm分布式计算框架进行数据处理时,如何保证进入storm的消息的一定会被处理,且不会被重复处理.这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题.那么该如何设计出一个好的方案来解决上述问题? 现有架构背景:本人所在项目组的实时系统负责为XXX的实时产生的交易记录进行处理,根据处理的结果向用户推送不同的信息.实时系统平时接入量每秒1000条,双十一的时候,最大几十万条. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6219878…
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…
  本篇包含 1. RabbitMQ 的可靠性消息的发送 2. RabbitMQ 集群的原理与高可用架构的搭建 3. RabbitMQ 的实践经验   上篇包含 1.MQ 的本质,MQ 的作用 2.RabbitMQ 的特性,工作模型,交换机详解 3.Java API 编程,UI 管理界面 4.进阶知识:TTL.死信队列.延迟队列,服务端流控和消费端限流 5.Spring AMQP 核心组件 1. RabbitMQ 可靠性投递与高可用架构 1.1. 可靠性投递 在代码里面一定是先操作数据库再发送消…
什么是storm的并发度 一个topology(拓扑)在storm集群上最总是以executor和task的形式运行在suppervisor管理的worker节点上.而worker进程都是运行在jvm虚拟机上面的,每个拓扑都会被拆开多个组件分布式的运行在worker节点上. 1.worker 2.executor 3.task 这三个简单关系图: 一个worker工作进程运行一个拓扑的子集(其实就是拓扑的组件),每个组件的都会以executor(线程)在worker进程上执行,一个worker进…
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…