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    Storm入门之第四章Spouts

    本文翻译自《Getting Started With Storm》??译者:吴京润? ?编辑:方腾飞

    你将在本章了解到spout作为拓扑入口和它的容错机制相关的最常见的设计策略。

    可靠的消息 VS 不可靠的消息

    在设计拓扑结构时,始终在头脑中记着的一件重要事情就是消息的可靠性。当有无法处理的消息时,你就要决定该怎么办,以及作为一个整体的拓扑结构该做些什么。举个例子,在处理银行存款时,不要丢失任何事务报文就是很重要的事情。但是如果你要统计分析数以百万的tweeter消息,即使有一条丢失了,仍然可以认为你的结果是准确的。

    对于Storm来说,根据每个拓扑的需要担保消息的可靠性是开发者的责任。这就涉及到消息可靠性和资源消耗之间的权衡。高可靠性的拓扑必须管理丢失的消息,必然消耗更多资源;可靠性较低的拓扑可能会丢失一些消息,占用的资源也相应更少。不论选择什么样的可靠性策略,Storm都提供了不同的工具来实现它。

    要在spout中管理可靠性,你可以在分发时包含一个元组的消息ID(collector.emit(new Values(…),tupleId))。在一个元组被正确的处理时调用ack方法,而在失败时调用fail方法。当一个元组被所有的靶bolt和锚bolt处理过,即可判定元组处理成功(你将在第5章学到更多锚bolt知识)。

    发生下列情况之一时为元组处理失败:

    • 提供数据的spout调用collector.fail(tuple)
    • 处理时间超过配置的超时时间

    让我们来看一个例子。想象你正在处理银行事务,需求如下:

    • 如果事务失败了,重新发送消息
    • 如果失败了太多次,终结拓扑运行

    创建一个spout和一个bolt,spout随机发送100个事务ID,有80%的元组不会被bolt收到(你可以在例子ch04-spout查看完整代码)。实现spout时利用Map分发事务消息元组,这样就比较容易实现重发消息。

    public void nextTuple() {
        if(!toSend.isEmpty()){
            for(Map.Entry<Integer, String> transactionEntry : toSend.entrySet()){
                Integer transactionId = transactionEntry.getKey();
                String transactionMessage = transactionEntry.getValue();
                collector.emit(new Values(transactionMessage),transactionId);
            }
            toSend.clear();
        }
    }

    如果有未发送的消息,得到每条事务消息和它的关联ID,把它们作为一个元组发送出去,最后清空消息队列。值得一提的是,调用map的clear是安全的,因为nextTuple失败时,只有ack方法会修改map,而它们都运行在一个线程内。

    维护两个map用来跟踪待发送的事务消息和每个事务的失败次数。ack方法只是简单的把事务从每个列表中删除。

    public void ack(Object msgId) {
        messages.remove(msgId);
        failCounterMessages.remove(msgId);
    }

    fail方法决定应该重新发送一条消息,还是已经失败太多次而放弃它。

    NOTE:如果你使用全部数据流组,而拓扑里的所有bolt都失败了,spoutfail方法才会被调用。

    public void fail(Object msgId) {
        Integer transactionId = (Integer) msgId;
        //检查事务失败次数
        Integer failures = transactionFailureCount.get(transactionId) + 1;
    
        if(failes >= MAX_FAILS){
            //失败数太高了,终止拓扑
            throw new RuntimeException("错误, transaction id 【"+
    
             transactionId+"】 已失败太多次了 【"+failures+"】");
        }
    
        //失败次数没有达到最大数,保存这个数字并重发此消息
        transactionFailureCount.put(transactionId, failures);
        toSend.put(transactionId, messages.get(transactionId));
        LOG.info("重发消息【"+msgId+"】");
    }

    首先,检查事务失败次数。如果一个事务失败次数太多,通过抛出RuntimeException终止发送此条消息的工人。否则,保存失败次数,并把消息放入待发送队列(toSend),它就会再次调用nextTuple时得以重新发送。
    NOTE:Storm节点不维护状态,因此如果你在内存保存信息(就像本例做的那样),而节点又不幸挂了,你就会丢失所有缓存的消息。
    Storm是一个快速失败的系统。拓扑会在抛出异常时挂掉,然后再由Storm重启,恢复到抛出异常前的状态。

    获取数据

    接下来你会了解到一些设计spout的技巧,帮助你从多数据源获取数据。

    直接连接

    在一个直接连接的架构中,spout直接与一个消息分发器连接(见图4-1)。

    图4-1直接连接的spout

    图4-1 直接连接的spout

    这个架构很容易实现,尤其是在消息分发器是已知设备或已知设备组时。已知设备满足:拓扑从启动时就已知道该设备,并贯穿拓扑的整个生命周期保持不变。未知设备就是在拓扑运行期添加进来的。已知设备组就是从拓扑启动时组内所有设备都是已知的。

    下面举个例子说明这一点。创建一个spout使用Twitter流API读取twitter数据流。spout把API当作消息分发器直接连接。从数据流中得到符合track参数的公共tweets(参考twitter开发页面)。完整的例子可以在链接https://github.com/storm-book/examples-ch04-spouts/找到。

    spout从配置对象得到连接参数(track,user,password),并连接到API(在这个例子中使用ApacheDefaultHttpClient)。它一次读一行数据,并把数据从JSON转化成Java对象,然后发布它。

    public void nextTuple() {
        //创建http客户端
        client = new DefaultHttpClient();
        client.setCredentialsProvider(credentialProvider);
        HttpGet get = new HttpGet(STREAMING_API_URL+track);
        HttpResponse response;
        try {
            //执行http访问
            response = client.execute(get);
            StatusLine status = response.getStatusLine();
            if(status.getStatusCode() == 200){
                InputStream inputStream = response.getEntity().getContent();
                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
                String in;
                //逐行读取数据
                while((in = reader.readLine())!=null){
                    try{
                        //转化并发布消息
                        Object json = jsonParser.parse(in);
                        collector.emit(new Values(track,json));
                    }catch (ParseException e) {
                        LOG.error("Error parsing message from twitter",e);
                    }
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            LOG.error("Error in communication with twitter api ["+get.getURI().toString()+"], 
               sleeping 10s");
            try {
                Thread.sleep(10000);
            } catch (InterruptedException e1) {}
        }
    }

    NOTE:在这里你锁定了nextTuple方法,所以你永远也不会执行ackfail方法。在真实的应用中,我们推荐你在一个单独的线程中执行锁定,并维持一个内部队列用来交换数据(你会在下一个例子中学到如何实现这一点:消息队列)。

    棒极了!
    现在你用一个spout读取Twitter数据。一个明智的做法是,采用拓扑并行化,多个spout从同一个流读取数据的不同部分。那么如果你有多个流要读取,你该怎么做呢?Storm的第二个有趣的特性(译者注:第一个有趣的特性已经出现过,这句话原文都是一样的,不过按照中文的行文习惯还是不重复使用措词了)是,你可以在任意组件内(spouts/bolts)访问TopologyContext。利用这一特性,你能够把流划分到多个spouts读取。

    public void open(Map conf, TopologyContext context,
              SpoutOutputCollector collector) {
        //从context对象获取spout大小
        int spoutsSize = 
    context.getComponentTasks(context.getThisComponentId()).size();
        //从这个spout得到任务id
        int myIdx = context.getThisTaskIndex();
        String[] tracks = ((String) conf.get("track")).split(",");
        StringBuffer tracksBuffer = new StringBuffer();
        for(int i=0; i< tracks.length;i++){
            //Check if this spout must read the track word
            if( i % spoutsSize == myIdx){
                tracksBuffer.append(",");
                tracksBuffer.append(tracks[i]);
            }
        }
        if(tracksBuffer.length() == 0) {
            throw new RuntimeException("没有为spout得到track配置" +
     " [spouts大小:"+spoutsSize+", tracks:"+tracks.length+"] tracks的数量必须高于spout的数量");
     this.track =tracksBuffer.substring(1).toString();
        }
     ...
     }

    利用这一技巧,你可以把collector对象均匀的分配给多个数据源,当然也可以应用到其它的情形。比如说,从web服务器收集日志文件见图4-2

    图4-2直连hash

    图4-2 直连hash

    通过上一个例子,你学会了从一个spout连接到已知设备。你也可以使用相同的方法连接未知设备,不过这时你需要借助于一个协同系统维护的设备列表。协同系统负责探察列表的变化,并根据变化创建或销毁连接。比如,从web服务器收集日志文件时,web服务器列表可能随着时间变化。当添加一台web服务器时,协同系统探查到变化并为它创建一个新的spout。见图4-3

    图4-3直连协同

    图4-3 直连协同

    消息队列

    第二种方法是,通过一个队列系统接收来自消息分发器的消息,并把消息转发给spout。更进一步的做法是,把队列系统作为spout和数据源之间的中间件,在许多情况下,你可以利用多队列系统的重播能力增强队列可靠性。这意味着你不需要知道有关消息分发器的任何事情,而且添加或移除分发器的操作比直接连接简单的多。这个架构的问题在于队列是一个故障点,另外你还要为处理流程引入新的环节。

    图4-4展示了这一架构模型

    图4-4使用队列系统

    图4-4 使用队列系统

    NOTE:你可以通过轮询队列或哈希队列(把队列消息通过哈希发送给spouts或创建多个队列使队列spouts一一对应)在多个spouts之间实现并行性。

    接下来我们利用Redis和它的java库Jedis创建一个队列系统。在这个例子中,我们创建一个日志处理器从一个未知的来源收集日志,利用lpush命令把消息插入队列,利用blpop命令等待消息。如果你有很多处理过程,blpop命令采用了轮询方式获取消息。

    我们在spoutopen方法创建一个线程,用来获取消息(使用线程是为了避免锁定nextTuple在主循环的调用):

    new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            try{
               Jedis client= new Jedis(redisHost, redisPort);
               List res = client.blpop(Integer.MAX_VALUE, queues);
               messages.offer(res.get(1));
            }catch(Exception e){
                LOG.error("从redis读取队列出错",e);
                try {
                    Thread.sleep(100);
                }catch(InterruptedException e1){}
            }
        }
    }).start();

    这个线程的惟一目的就是,创建redis连接,然后执行blpop命令。每当收到了一个消息,它就被添加到一个内部消息队列,然后会被nextTuple消费。对于spout来说数据源就是redis队列,它不知道消息分发者在哪里也不知道消息的数量。

    NOTE:我们不推荐你在spout创建太多线程,因为每个spout都运行在不同的线程。一个更好的替代方案是增加拓扑并行性,也就是通过Storm集群在分布式环境创建更多线程。

    nextTuple方法中,要做的惟一的事情就是从内部消息队列获取消息并再次分发它们。

    public void nextTuple(){
        while(!messages.isEmpty()){
            collector.emit(new Values(messages.poll()));
        }
    }

    NOTE:你还可以借助redis在spout实现消息重发,从而实现可靠的拓扑。(译者注:这里是相对于开头的可靠的消息VS不可靠的消息讲的)

    DRPC

    DRPCSpout从DRPC服务器接收一个函数调用,并执行它(见第三章的例子)。对于最常见的情况,使用backtype.storm.drpc.DRPCSpout就足够了,不过仍然有可能利用Storm包内的DRPC类创建自己的实现。

    小结

    现在你已经学习了常见的spout实现模式,它们的优势,以及如何确保消息可靠性。不存在适用于所有拓扑的架构模式。如果你知道数据源,并且能够控制它们,你就可以使用直接连接;然而如果你需要添加未知数据源或从多种数据源接收数据,就最好使用消息队列。如果你要执行在线过程,你可以使用DRPCSpout或类似的实现。

    你已经学习了三种常见连接方式,不过依赖于你的需求仍然有无限的可能。

    原创文章,转载请注明: 转载自并发编程网 – www.gofansmi6.com本文链接地址: Storm入门之第四章Spouts


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