Storm高级原语（一） — Transactional topology

来源：互联网发布：苹果电脑音乐制作软件编辑：程序博客网时间：2024/05/17 02:38

本文翻译自Apache storm主页上的Transactional-topologies 介绍一文，同时参考徐明明博客。

Transactional topology是一个0.9版本中被弃用的原语，取而代之的是trident框架。（关于trident请参考：《Storm高级原语（三） — Trident topology》）

Storm通过保证每个tuple至少被处理一次来提供可靠的数据处理。关于这一点最常被问到的问题就是“既然tuple可能会被再次发送(replay), 那么我们怎么在storm上面做统计个数之类的事情呢？storm有可能会重复计数(overcount)吧？”

Storm 0.7.0引入了Transactional Topology, 它可以保证每个tuple”被且仅被处理一次”(exactly once), 这样你就可以实现一种非常准确、易于扩展、并且高度容错方式来实现计数类应用。

跟Distributed RPC类似，transactional topology其实不能算是storm的一个特性，它其实是用storm的底层原语spout, bolt, topology, stream等等抽象出来的一个特性。

这篇文章解释了事务性topology是怎样的一种抽象，怎样使用它的api，同时也讨论了有关它实现的一些细节。

一些概念

本节内容我们将一步步地建立transactional topology的抽象。首先我们提出一种最简单的抽象方式，然后一步步的完善改进，最后介绍storm代码里面所使用的抽象方式。

第一个设计：一次只处理一个tuple

事务性topology背后的核心思想是要在处理数据时提供强顺序性。这种强顺序性最简单的表现、同时也是我们将要学习的第一个设计就是：我们每次只处理一个tuple，除非这个tuple处理成功，否则我们不去处理下一个tuple。

每一个tuple都跟一个transaction id相关联。如果一个tuple处理失败了，然后需要重新发送，那么该tuple会使用完全相同的transaction id被发送。这里说的trasaction id其实就是一个数字，来 1个tuple，它就递增1。所以第一个tuple的transaction id是1，第二个tuple的transaction id是2，等等。

tuple的强顺序性使得我们即使在tuple重发的时候也能够实现“一次而且只有一次”的语义。让我们看个例子：

比如你想统计一个stream里面tuple的总数。那么为了保证统计数字的准确性，你在数据库里面不但要保存tuple的个数，还要保存这个数字所对应的最新的transaction id。当你的代码中要更新数据库里tuple个数的时候，只有当新的transaction id跟数据库里面保存的transaction id不一样的时候才去更新。考虑两种情况：

1、数据库里面的transaction id跟当前的transaction id不一样：由于transaction的强顺序性，我们可以确定当前的tuple肯定没有统计在数据库里面。所以我们可以安全地递增这个数字，并且更新这个transaction id。

2、数据库里面的transaction id跟当前的transaction id一样：那么我们知道当前tuple已经统计在数据库里面了，那么可以忽略这个更新。这个tuple肯定之前在更新了数据库之后，反馈给storm的时候失败了（ack超时之类的）。

上面这个逻辑以及事务的强顺序性保证数据库里面tuple的个数(count)即使在tuple被重发的时候也是准确的。这个主意（保存count + transaction-id)是Kafka的开发者在这个设计文档里面（http://incubator.apache.org/kafka/07/design.html）提出来的。

更进一步来说，这个topology可以在一个事务里面更新很多不同的状态，并且可以到达“一次而且只有一次”的逻辑。如果有任何失败（failure），那么已经成功的更新你再去更新它会忽略，失败的更新你去再次更新它则会接受。比如，如果你在处理一个推文(tweet)流，你可以更新每个url下的推文(tweet)数，同时更新每个domain下的推文(tweet)数。

这个“每次只处理一个tuple”的设计有一个很大的问题，那就是你必须要等待一个tuple完全处理成功之后才能去处理下一个tuple，此时效率是非常低下的。这种设计需要大量的数据库调用（对每个tuple至少一次)，而且这个设计也没有利用到storm的并行计算能力，所以它的可扩展能力是非常差的。

第二个设计：一次处理一批tuple

与每次只处理一个tuple的简单方案相比，一个更好的方案是每个transaction里面处理一批tuple。所以如果你在做一个计数应用，那么你每次更新到总数里面的是整个batch里面的tuple数量。如果这个batch失败了，那么你重新发送这整个batch。相应地，我们不是给每个tuple一个transaction id而是给整个batch分配一个transaction id，batch与batch之间的处理是强顺序性的，而batch内部是可以并行的。下面这个是设计图：

design2-01

所以如果你每个batch处理1000个tuple的话，那么你的应用将会比第一种设计少1000倍的数据库调用。此外，它利用了storm的并行计算能力（每个batch内部可以并行)。

虽然这个设计比第一个设计好多了，它仍然不是一个完美的方案。topology里面的worker会花费大量的时间等待计算的其它部分完成，比如看下面的这个计算。

design2-02

在bolt 1完成它的处理部分之后，它需要等待剩下的bolt去处理当前batch，直到发射下一个batch。

第三个设计：Storm采用的设计

一个我们需要意识到的比较重要的问题是，在处理一批tuples的时候，不是所有的工作都需要强顺序性的。比如，当做一个全局计数应用的时候，整个计算可以分为两个部分。

1、计算一个batch的数量（称局部数量）。

2、把这个batch对应的局部数量更新到数据库里面去。

其中第二步在多个batch之间需要保证强的顺序性，但是第一步并不需要，所以我们可以把第一步并行化。所以当batch 1在更新它的个数进入数据库的时候，batch 2~10可以开始计算它们的局部数量了。

Storm通过把一个batch的计算分成两个阶段来实现上面所说的原理：

1、processing阶段：这个阶段很多batch可以并行计算。

2、commit阶段：这个阶段各个batch之间需要有强顺序性的保证。所以第二个batch必须要在第一个batch成功提交之后才能提交。

这两个阶段合起来称为一个transaction。在一个给定的时刻，可以有很多batch处于processing阶段，但是只有一个batch可以处在commit阶段。如果一个batch在processing或者commit阶段有任何错误，那么整个transaction需要被重新进行。

设计细节

当使用Transactional Topologies的时候， storm为你做下面这些事情：

1) 管理状态：Storm把所有实现Transactional Topologies所必须的状态保存在zookeeper里面，这包括当前的transaction id以及定义每个batch的一些元数据。

2) 协调事务：Storm帮你管理所有事情，以便决定在某个个时间点，哪些事务处于proccessing阶段，那个事务正在committing。

3) 错误检测：Storm利用acking框架来高效地检测什么时候一个batch被成功处理了，被成功提交了，或者失败了。Storm然后会相应地replay对应的batch。你不需要自己手动做任何acking或者anchoring — storm帮你搞定所有事情。

4) 内置的批处理API：Storm在普通bolt之上包装了一层API来提供对tuple的批处理支持。Storm管理所有的协调工作，包括决定什么时候一个bolt接收到一个特定transaction的所有tuple。Storm同时也会自动清理每个transaction所产生的中间数据。

最后，需要注意的一点是Transactional Topologies需要一个可以完全重发(replay)一个特定batch的消息的队列系统(Message Queue)。Kestrel之类的技术做不到这一点，而Apache的Kafka对于这个需求来说是正合适的，同时storm-contrib里面的storm-kafka为Kafka实现了一个事务性的spout。

一个基本的例子

你可以通过使用TransactionalTopologyBuilder来创建transactional topology. 下面就是一个transactional topology的定义，它的作用是计算输入流里面的tuple的个数。这段代码来自storm-starter里面的TransactionalGlobalCount。

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MemoryTransactionalSpout spout = newMemoryTransactionalSpout(DATA, newFields("word"), PARTITION_TAKE_PER_BATCH);
TransactionalTopologyBuilder builder = newTransactionalTopologyBuilder("global-count","spout", spout, 3);
builder.setBolt("partial-count",newBatchCount(), 5)
        .shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("sum",newUpdateGlobalCount())
        .globalGrouping("partial-count");

TransactionalTopologyBuilder构造器中接受如下的参数：

一个transaction topology的id
spout在整个topology里面的id。
一个transactional spout。
一个可选的这个transactional spout的并行度。

topology的id是用来在zookeeper里面保存这个topology的当前进度状态的，所以如果你重启这个topology，它可以接着前面的进度继续执行。

一个transaction topology里面有一个唯一的TransactionalSpout, 这个spout是通过TransactionalTopologyBuilder的构造函数来指定的。在这个例子里面，MemoryTransactionalSpout被用来从一个内存变量里面读取数据(DATA)。第二个参数指定spout发送的tuple的字段，第三个参数指定每个batch的最大tuple数量。关于如何自定义TransactionalSpout我们会在后面介绍。

现在说说 bolts。这个topology并行地计算tuple的总数量。第一个bolt：BatchBolt，随机地把输入tuple分给各个task，然后各个task各自统计局部数量。第二个bolt：UpdateGlobalCount, 用全局grouping来汇总这个batch中tuple的数量，然后再更新到数据库里面的全局数量。

下面是BatchCount的定义：

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publicstatic class BatchCount extendsBaseBatchBolt {
    Object _id;
    BatchOutputCollector _collector;
    int_count = 0;
 
    @Override
    publicvoid prepare(Map conf, TopologyContext context, BatchOutputCollector collector, Object id) {
        _collector = collector;
        _id = id;
    }
 
    @Override
    publicvoid execute(Tuple tuple) {
        _count++;
    }
 
    @Override
    publicvoid finishBatch() {
        _collector.emit(newValues(_id, _count));
    }
 
    @Override
    publicvoid declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(newFields("id","count"));
    }
}

storm会为每个正在处理的batch创建一个BatchCount对象，这个BatchCount是运行在BatchBoltExecutor里面的。而BatchBoltExecutor负责创建以及清理这个对象的实例。

BatchCount对象的prepare方法接收如下参数:

Storm config
Topology context
Output collector
这个batch的id (txid)，在Transactional Topology中，这个id则是一个TransactionAttempt对象。

这个batch bolt的抽象在DRPC里面也可以用，只是txid的类型不一样而已。实际上，BatchBolt可以接收一个txid类型的参数，所以如果你只是想在transactioinal topology里面使用这个BatchBolt，你可以去继承BaseTransactionalBolt类，如下定义：

public abstract class BaseTransactionalBolt extends BaseBatchBolt {
}

在transaction topology里面发射的所有的tuple都必须以TransactionAttempt作为第一个field，然后storm可以根据这个field来判断哪些tuple属于一个batch。所以你在发射tuple的时候需要满足这个条件。

TransactionAttempt包含两个值：一个transaction id，一个attempt id。transaction id的作用就是我们上面介绍的对于每个batch是唯一的，而且不管这个batch 被replay多少次都是一样的。attempt id是对于每个batch唯一的一个id，但是对于同一个batch，它replay之后的attempt id跟replay之前就不一样了，我们可以把attempt id理解成replay-times, storm利用这个id来区别一个batch发射的tuple的不同版本。

transaction id对于每个batch加一，所以第一个batch的transaction id是”1″, 第二个batch是”2″，依次类推。

每收到一个batch中的tuple，execute方法便被调用一次。每次当该方法被调用时，你应该把这个batch里面的状态保持在一个本地变量里面。对于这个例子来说，它在execute方法里面递增tuple的个数。

最后， 当这个bolt接收到某个batch的所有的tuple之后， finishBatch方法会被调用。这个例子里面的BatchCount类会在这个时候发射它的局部数量到它的输出流里面去。

下面是UpdateGlobalCount类的定义：

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publicstatic class UpdateGlobalCount extendsBaseTransactionalBolt implementsICommitter {
    TransactionAttempt _attempt;
    BatchOutputCollector _collector;
    int_sum = 0;
 
    @Override
    publicvoid prepare(Map conf, TopologyContext context, BatchOutputCollector collector, TransactionAttempt attempt) {
        _collector = collector;
        _attempt = attempt;
    }
 
    @Override
    publicvoid execute(Tuple tuple) {
        _sum+=tuple.getInteger(1);
    }
 
    @Override
    publicvoid finishBatch() {
        Value val = DATABASE.get(GLOBAL_COUNT_KEY);
        Value newval;
        if(val == null|| !val.txid.equals(_attempt.getTransactionId())) {
            newval = newValue();
            newval.txid = _attempt.getTransactionId();
            if(val==null) {
                newval.count = _sum;
            }else{
                newval.count = _sum + val.count;
            }
            DATABASE.put(GLOBAL_COUNT_KEY, newval);
        }else{
            newval = val;
        }
        _collector.emit(newValues(_attempt, newval.count));
    }
 
    @Override
    publicvoid declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(newFields("id","sum"));
    }
}

UpdateGlobalCount是Transactional Topologies相关的类，所以它继承自BaseTransactionalBolt。在execute方法里面， UpdateGlobalCount累积这个batch的计数，比较有趣的是finishBatch方法。

首先，注意这个bolt实现了ICommitter接口，这告诉storm要在这个事务的commit阶段调用finishBatch方法，所以对于finishBatch的调用会保证强顺序性（顺序就是transaction id的升序)，另一方面execute方法在processing或者commit阶段都可以执行。另外一种把bolt标识为commiter的方法是调用TransactionalTopologyBuilder的setCommiterBolt来添加Bolt（而不是setBolt）。

UpdateGlobalCount里面finishBatch方法的逻辑是首先从数据库中获取当前的值，并且把数据库里面的transaction id与当前这个batch的transaction id进行比较。如果他们一样，那么忽略这个batch。否则把这个batch的结果加到总结果里面去，并且更新数据库。

关于transactional topology的更深入的例子可以看看storm-starter里面的TransactionalWords类，这个例子会在一个事务里面更新多个数据库。

0 0