jStorm 流分发-订阅机制测试

来源：互联网发布：读博士知乎编辑：程序博客网时间：2024/05/21 08:47

摘要

在 Storm 的拓扑中，存在若干种流分发策略；而在拓扑的创建中，也容许一个拓扑中接收消息的为不同类型的 bolt。那么在复杂拓扑结构中，流分发机制是否可靠？本文以实验的方式模拟稍微复杂的网络拓扑，并发送数据流进行了验证，得出 jStorm 可以很好地识别 bolt 类型，不同组 bolt 订阅相同流互相不影响的结论。随后将对 jStorm 如何做到这种类似消息队列的消费者 offset 维护将进行浅析。

拓扑结构

如下图所示，TestSpout 通过 static Atomic Integer 原子操作类型进行线程安全的多线程计数，并将该值发送至两个不同处理逻辑的 Bolt。之后对两个 Bolt 的输入日志进行分析。
模拟两种类型bolt的流订阅

测试结论

不同的 Bolt 组订阅消息满足不同 groupping 的预期，即流量分发均可拿到全量数据而互不干扰；
只要有流出异常，如果两边都有 ack 机制，那么任务会被停止；
否则，如果未出异常，那么两边均正常 ack 后，继续发送下一个 tuple（从这里猜测，应该是 spout 内部维护了一个同步发送队列，即所有需要 ack 的流都被应答后，才同时广播给所有 Bolt 下一个数据）。
变换 worker 数目后发现，不同的 task（bolt/spout均被按顺序编号task-id）几乎会均匀的分配到不同的 worker（同一个worker间的task之间数据收发通过队列，不同的worker的task之间数据收发通过netty），未产生流丢失的现象，且日志分别在不同的两个worker所在机器上。

测试代码

/*** @Description 测试spout的流订阅机制* @param spoutSize* @param boltSize* @param workers* @return* @throws Exception */    private boolean testSample(Integer spoutSize, Integer boltSize, Integer workers) throws Exception {            TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();            builder.setSpout("testSpout", new TestSpout(), spoutSize);            builder.setBolt("TestBoltOrig", new TestBoltOrig(), 2).fieldsGrouping("testSpout",new Fields("modVal"));                        builder.setBolt("TestBoltDouble", new TestBoltDouble(), 3).fieldsGrouping("testSpout",new Fields("modVal"));                     conf.put(backtype.storm.Config.TOPOLOGY_WORKERS, 2); // 设置Worker的数量            try {                //提交测试拓扑                StormSubmitManager.getInstance().submitTopology(builder, "testSample", conf);                LOGGER.info("submit success!");                return true;            } catch (Exception e) {                LOGGER.error("submit failed : " + e.getMessage(), e);                throw e;            }        }/** * @Description 测试 wordCount * @author cathar * @Date 2017年1月4日 下午8:25:07 */public class TestSpout extends BaseRichSpout {    private SpoutOutputCollector collector;       private boolean completed = false;    private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(TestSpout.class);    //全局共享的，在spout初始化的时候，每个线程获取一次作为自己的编号    static AtomicInteger sAtomicInteger = new AtomicInteger(0);    //多线程共享的变量    static AtomicInteger pendNum = new AtomicInteger(0);    private int sqnum;    @Override    public void open(Map conf, TopologyContext context,            SpoutOutputCollector collector) {      //spout 线程编号         sqnum = sAtomicInteger.incrementAndGet();      //初始化发射器          this.collector = collector;      }    @Override    public void nextTuple() {   //模拟一直发送递增的全局数字        while (true) {            int a = pendNum.incrementAndGet();            //如果有多个线程，这里输出的数字是连续的，共同改变            LOGGER.info(String.format("spout %d, send pendNum %d", sqnum, a));            this.collector.emit(new Values(a%10, a));            try {                Thread.sleep(10000);            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            }        }    }    @Override    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {        // TODO Auto-generated method stub        //declarer.declare(new Fields("word"));          declarer.declare(new Fields("modVal","val"));    }    /**     * 启用 ack 机制，详情参考：https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/Ack-%E6%9C%BA%E5%88%B6     * @param msgId     */    @Override    public void ack(Object msgId) {        super.ack(msgId);    }    /**     * 消息处理失败后需要自己处理     * @param msgId     */    @Override    public void fail(Object msgId) {        super.fail(msgId);        LOGGER.info("ack fail,msgId"+msgId);    }}public class TestBoltOrig implements IRichBolt {//...@Override    public void execute(Tuple input) {        Integer partition = input.getIntegerByField("modVal");        Integer val = input.getIntegerByField("val");        LOGGER.error(String.format("TestBoltOrig received partition %d:  val %d", partition,val));        this.collector.ack(input);        try {            Thread.sleep(10000);        } catch (InterruptedException e) {            e.printStackTrace();        }    }//...}public class TestBoltDouble implements IRichBolt {//...@Override    public void execute(Tuple input) {        Integer partition = input.getIntegerByField("modVal");        Integer val = input.getIntegerByField("val");        LOGGER.error(String.format(" TestBoltDouble received partition %d:  val %d", partition,val*10));        this.collector.ack(input);        try {            Thread.sleep(10000);        } catch (InterruptedException e) {            e.printStackTrace();        }    }//...}

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