Storm 的流量控制和多线程并发处理

• 面临问题：

storm多线程的时候，会遇到并发修改的问题，会报concurrentModificationException，如下图所示

• 解决方法：
  
  • 第一种治标不治本的方法：

一方面，对发送到kafka的数据进行控制，将线程sleep的时间变长

if(count==18000)            {                try {                    Thread.sleep(1000);                    time++;                } catch (InterruptedException e) {                    // TODO Auto-generated catch block                    e.printStackTrace();                }                count=0;            }

另一方面，可以从处理的线程入手，即不允许并发修改（单线程不会报这种错误）；
可以将线程数设低，控制比较快的处理，即前一部分的数据处理过快，导致后面数据处理成为瓶颈，也就是要找到一个平衡点。

• 第二种网络上的其他人写的方法（试过，都不管用）：
  1.hasNext()是不会抛出ConcurrentModificationException的,将next()换成hasNext()，但是还是会用到next()对ArrayList进行遍历
  2.使用并发容器CopyOnWriteArrayList代替ArrayList
  下面是原先代码。

public static void modify(ArrayList<frequent> afr, double count,String time, PatternTree tree) {    for (frequent fr : afr)         {            ArrayList<String> item = fr.getItem();            double value = fr.getCount();        }}

做了如下修改

public static void modify(List<frequent> afr, double count,String time, PatternTree tree) {    for(Iterator it = afr.iterator(); it.hasNext();)         {            List<String> item=new CopyOnWriteArrayList<String>();            item = ((frequent) it.next()).getItem();            double value = ((frequent) it.next()).getCount();        } }

最终还是报这个错，不管是修改遍历方法，还是换成CopyOnWriteArrayList，当一个线程执行modify方法的时候，另一个线程修改了modify中的afr，就会抛出ConcurrentModificationException。

• 最终方案
  将ConcurrentModificationException的异常catch住，这样导致了发送数据会fail掉，storm有出错重发的机制，所以会不断重发，拖慢了处理速度，在后面的博客中，我会介绍storm的Qos的方法，减少fail的数据，加快处理的速度。