如何理解Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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概念：

Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程。一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology

Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程。一个executor线程可以执行一个或多个tasks。但一般默认每个executor只执行一个task。一个worker可以包含一个或多个executor, 每个component (spout或bolt)至少对应于一个executor, 所以可以说executor执行一个compenent的子集, 同时一个executor只能对应于一个component。

Tasks(bolt/spout instances)：Task就是具体的处理逻辑对象，每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行。每一个task对应到一个线程，而stream grouping则是定义怎么从一堆task发射tuple到另外一堆task。你可以调用TopologyBuilder.setSpout和TopBuilder.setBolt来设置并行度 — 也就是有多少个task。

 

配置并行度

对于并发度的配置, 在storm里面可以在多个地方进行配置, 优先级为：defaults.yaml < storm.yaml < topology-specific configuration < internal component-specific configuration < external component-specific configuration

worker processes的数目, 可以通过配置文件和代码中配置, worker就是执行进程, 所以考虑并发的效果, 数目至少应该大亍machines的数目

executor的数目, component的并发线程数，只能在代码中配置(通过setBolt和setSpout的参数), 例如, setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)

tasks的数目, 可以不配置, 默认和executor1:1, 也可以通过setNumTasks()配置

Topology的worker数通过config设置，即执行该topology的worker（java）进程数。它可以通过 storm rebalance 命令任意调整。

Config conf = new Config();
conf.setNumWorkers(2); // use two worker processes
topologyBuilder.setSpout("blue-spout", new BlueSpout(), 2); // set parallelism hint to 2
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2).setNumTasks(4).shuffleGrouping("blue-spout"); //set tasks number to 4
topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", new YellowBolt(), 6).shuffleGrouping("green-bolt");
StormSubmitter.submitTopology("mytopology", conf, topologyBuilder.createTopology());

 

动态的改变并行度

Storm支持在不 restart topology 的情况下, 动态的改变(增减) worker processes 的数目和 executors 的数目, 称为rebalancing. 通过Storm web UI，或者通过storm rebalance命令实现：

storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10

流分组策略----Stream Grouping

Stream Grouping，告诉topology如何在两个组件之间发送tuple
定义一个topology的其中一步是定义每个bolt接收什么样的流作为输入。stream grouping就是用来定义一个stream应该如果分配数据给bolts上面的多个tasks

Storm里面有7种类型的stream grouping，你也可以通过实现CustomStreamGrouping接口来实现自定义流分组
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。

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 Grouping
广播发送，对亍每一个tuple，所有的bolts都会收到

4. Global Grouping
全局分组，整个stream被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。

5. None Grouping
不分组，这个分组的意思是说stream不关心到底怎样分组。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果， 有一点不同的是storm会把使用none grouping的这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行（如果可能的话）。

6. Direct Grouping
指向型分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息（tuple）的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为 Direct Stream 的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用 emitDirect 方法来发射。消息处理者可以通过 TopologyContext 来获取处理它的消息的task的id (OutputCollector.emit方法也会返回task的id) 

7. Local or shuffle grouping
本地或随机分组。如果目标bolt有一个或者多个task与源bolt的task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发送给这些同进程中的tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致。

 

消息的可靠处理机制

    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SoputOutputCollector的emit()方法：collector.emit(new Values("value1","value2"), msgId); 给tuple指定ID告诉Storm系统，无论处理成功还是失败，spout都要接收tuple树上所有节点返回的通知。如果处理成功，spout的ack()方法将会对编号是msgId的消息应答确认；如果处理失败或者超时，会调用fail()方法。

    bolt要实现可靠的信息处理机制包含两个步骤：1.当发射衍生的tuple时，需要锚定读入的tuple；2.当处理消息成功或失败时分别确认应答或者报错。

    锚定一个tuple的意思是，建立读入tuple和衍生出的tuple之间的对应关系，这样下游的bolt就可以通过应答确认、报错或超时来加入到tuple树结构中。可以通过调用OutputCollector的emit()的一个重载函数锚定一个或一组tuple：collector.emit(tuple, new Values(word))

    非锚定（collector.emit(new Values(word));）的tuple不会对数据流的可靠性起作用。如果一个非锚定的tuple在下游处理失败，原始的根tuple不会重新发送。
 
    超时时间可以通过任务级参数Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS进行配置，默认超时值为30秒。

     Storm 系统中有一组叫做"acker"的特殊的任务，它们负责跟踪DAG（有向无环图）中的每个消息。acker任务保存了spout消息id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id，通过这个id，acker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字，我们称之为"ack val"， 它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。ack val表示了整棵树的的状态，无论这棵树多大，只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。

    每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候，它就知道这棵树已经被完全处理了。因为消息的随机ID是一个64bit的值，因此ack val在树处理完之前被置为0的概率非常小。假设你每秒钟发送一万个消息，从概率上说，至少需要50,000,000年才会有机会发生一次错误。即使如此，也只有在这个消息确实处理失败的情况下才会有数据的丢失！

 有三种方法可以去掉消息的可靠性：
1、将参数Config.TOPOLOGY_ACKERS设置为0，通过此方法，当Spout发送一个消息的时候，它的ack方法将立刻被调用；
2、Spout发送一个消息时，不指定此消息的messageID。当需要关闭特定消息可靠性的时候，可以使用此方法；
3、最后，如果你不在意某个消息派生出来的子孙消息的可靠性，则此消息派生出来的子消息在发送时不要做锚定，即在emit方法中不指定输入消息。因为这些子孙消息没有被锚定在任何tuple tree中，因此他们的失败不会引起任何spout重新发送消息。 

看完上述内容，你们掌握如何理解Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

文章标题：如何理解Storm的并行度、Grouping策略以及消息可靠处理机制
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