Storm处理流程, 基本参数配置

文章来源：http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/4001275.html

配置选项名称

配置选项作用

topology.max.task.parallelism

每个Topology运行时最大的executor数目

topology.workers

每个Topology运行时的worker的默认数目，若在代码中设置，则此选项值被覆盖

storm.zookeeper.servers

zookeeper集群的节点列表

storm.local.dir

Storm用于存储jar包和临时文件的本地存储目录

storm.zookeeper.root

Storm在zookeeper集群中的根目录，默认是“/”

ui.port

Storm集群的UI地址端口号，默认是8080

nimbus.host:

Nimbus节点的host

supervisor.slots.ports

Supervisor 节点的worker占位槽，集群中的所有Topology公用这些槽位数，即使提交时设置了较大数值的槽位数，系统也会按照当前集群中实际剩余的槽位数来 进行分配，当所有的槽位数都分配完时，新提交的Topology只能等待，系统会一直监测是否有空余的槽位空出来，如果有，就再次给新提交的 Topology分配

supervisor.worker.timeout.secs

Worker的超时时间，单位为秒，超时后，Storm认为当前worker进程死掉，会重新分配其运行着的task任务

drpc.servers

在使用drpc服务时，drpc server的服务器列表

drpc.port

在使用drpc服务时，drpc server的服务端口

 

本地模式下， 基本并发度控制

conf.setMaxTaskParallelism(5);   本地模式下一个组件能够运行的最大线程数

builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 10);  最后的参数parallelism_hint 表示executor的数目，每个作为一个thread在work下工作,  但是如果超过setMaxTaskParallelism定义的上限，则使用setMaxTaskParallelism设置的TOPOLOGY_MAX_TASK_PARALLELISM

builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5).setNumTasks(2);  ，task的数目，默认和executor是1：1 的关系,就是每个task运行在一个物理线程上，

在这里设置的是taskNum为2，executor 是5，表示RandomSentenceSpout创建2次，实际只有两个2个executor,  executor不能超过NumTask

builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 2).setNumTasks(5);   

在这里设置的是taskNum为5，executor 是2， 表示RandomSentenceSpout创建5次，2个executor在两个物理线程上执行,  每个executor执行1/2的任务

这么写感觉意义都不大， 只是个人为了理解storm executor task概念, 在0.8以后，几个executor有可能是共用一个物理线程，由上面测试能看出。

突然想起这个其实还是有好处的，因为在storm中 TaskNum是静态的， executor是动态的， 比如tasknum是5，exector是2，这时候是在两个物理线程执行， 如果我们将executor改成3,  这时会变成在3个物理线程上执行，提高了并发性. 物理线程公式应该Min(executor, tasknum),  这个未在任何文档上见过，个人的一个推断.

动态调整参数

# Reconfigure the topology "mytopology" to use 5 worker processes,# the spout "blue-spout" to use 3 executors and# the bolt "yellow-bolt" to use 10 executors.$ storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10

builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).setNumTasks(1).shuffleGrouping("spout"); 这里和上面一样，会负载均衡地放入一个线程中运行

conf.setDebug(true);                         // 
conf.setMaxSpoutPending(2);          //  这个设置一个spout task上面最多有多少个没有处理(ack/fail)的tuple，防止tuple队列过大, 只对可靠任务起作用
conf.setMessageTimeoutSecs(1);    //  消息处理延时, 就是消息超过延时后， emit发射源会认为是fail , storm默认是30秒，如果实现的为Irichbolt接口，没有ack和ack延时都会触发，这个时间过短的话，如果自定义重发，bolt可能会多处理，tuple在发射过程中， 但是还没有到达bolt, 但是已经延时了，emit发射源会认为已经失败了，但是bolt还是收到这个tuple, 所以storm引入了事务拓扑，0.8以后叫trident. 如果实现的为IBaseBolt，则只会在延时情况下触发， 默认会调用ack，但是这个ack如果有再次发射， 这个ack就会自动锚定了.

根据具体业务需求选择合适的Bolt
conf.setNumAckers(2);                     //  消息处理的acker数量.默认1，可以根据实际处理情况调大

真实环境

conf.setNumWorkers(5); // 设置工作进程 ,  如果不添加端口， 默认会是4个worker进程

需要在storm.yaml下添加端口

supervisor.slots.ports:
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703
- 6704

每个worker使用一个端口. 

 在uI窗口是spout bolt acker几个的累加.

storm.yaml参数参考  

配置项配置说明storm.zookeeper.serversZooKeeper服务器列表storm.zookeeper.portZooKeeper连接端口storm.local.dirstorm使用的本地文件系统目录(必须存在并且storm进程可读写)storm.cluster.modeStorm集群运行模式([distributed|local])storm.local.mode.zmqLocal模式下是否使用ZeroMQ作消息系统，如果设置为false则使用java消息系统。默认为falsestorm.zookeeper.rootZooKeeper中Storm的根目录位置storm.zookeeper.session.timeout客户端连接ZooKeeper超时时间storm.id运行中拓扑的id,由storm name和一个唯一随机数组成。nimbus.hostnimbus服务器地址nimbus.thrift.portnimbus的thrift监听端口nimbus.childopts通过storm-deploy项目部署时指定给nimbus进程的jvm选项nimbus.task.timeout.secs心跳超时时间，超时后nimbus会认为task死掉并重分配给另一个地址。nimbus.monitor.freq.secsnimbus检查心跳和重分配任务的时间间隔.注意如果是机器宕掉nimbus会立即接管并处理。nimbus.supervisor.timeout.secssupervisor的心跳超时时间,一旦超过nimbus会认为该supervisor已死并停止为它分发新任务.nimbus.task.launch.secstask启动时的一个特殊超时设置.在启动后第一次心跳前会使用该值来临时替代nimbus.task.timeout.secs.nimbus.reassign当发现task失败时nimbus是否重新分配执行。默认为真，不建议修改。nimbus.file.copy.expiration.secsnimbus判断上传/下载链接的超时时间，当空闲时间超过该设定时nimbus会认为链接死掉并主动断开ui.portStorm UI的服务端口drpc.serversDRPC服务器列表，以便DRPCSpout知道和谁通讯drpc.portStorm DRPC的服务端口supervisor.slots.portssupervisor上能够运行workers的端口列表.每个worker占用一个端口,且每个端口只运行一个worker.通过这项配置可以调整每台机器上运行的worker数.(调整slot数/每机)supervisor.childopts在storm-deploy项目中使用,用来配置supervisor守护进程的jvm选项supervisor.worker.timeout.secssupervisor中的worker心跳超时时间,一旦超时supervisor会尝试重启worker进程.supervisor.worker.start.timeout.secssupervisor初始启动时，worker的心跳超时时间，当超过该时间supervisor会尝试重启worker。因为JVM初始启动和配置会带来的额外消耗，从而使得第一次心跳会超过supervisor.worker.timeout.secs的设定supervisor.enablesupervisor是否应当运行分配给他的workers.默认为true,该选项用来进行Storm的单元测试,一般不应修改.supervisor.heartbeat.frequency.secssupervisor心跳发送频率(多久发送一次)supervisor.monitor.frequency.secssupervisor检查worker心跳的频率worker.childoptssupervisor启动worker时使用的jvm选项.所有的”%ID%”字串会被替换为对应worker的标识符worker.heartbeat.frequency.secsworker的心跳发送时间间隔task.heartbeat.frequency.secstask汇报状态心跳时间间隔task.refresh.poll.secstask与其他tasks之间链接同步的频率.(如果task被重分配,其他tasks向它发送消息需要刷新连接).一般来讲，重分配发生时其他tasks会理解得到通知。该配置仅仅为了防止未通知的情况。topology.debug如果设置成true，Storm将记录发射的每条信息。topology.optimizemaster是否在合适时机通过在单个线程内运行多个task以达到优化topologies的目的.topology.workers执行该topology集群中应当启动的进程数量.每个进程内部将以线程方式执行一定数目的tasks.topology的组件结合该参数和并行度提示来优化性能topology.ackerstopology中启动的acker任务数.Acker保存由spout发送的tuples的记录，并探测tuple何时被完全处理.当Acker探测到tuple被处理完毕时会向spout发送确认信息.通常应当根据topology的吞吐量来确定acker的数目，但一般不需要太多.当设置为0时,相当于禁用了消息可靠性,storm会在spout发送tuples后立即进行确认.topology.message.timeout.secstopology中spout发送消息的最大处理超时时间.如果一条消息在该时间窗口内未被成功ack,Storm会告知spout这条消息失败。而部分spout实现了失败消息重播功能。topology.kryo.register注册到Kryo(Storm底层的序列化框架)的序列化方案列表.序列化方案可以是一个类名,或者是com.esotericsoftware.kryo.Serializer的实现.topology.skip.missing.kryo.registrationsStorm是否应该跳过它不能识别的kryo序列化方案.如果设置为否task可能会装载失败或者在运行时抛出错误.topology.max.task.parallelism在一个topology中能够允许的最大组件并行度.该项配置主要用在本地模式中测试线程数限制.topology.max.spout.pending一个spout task中处于pending状态的最大的tuples数量.该配置应用于单个task,而不是整个spouts或topology.topology.state.synchronization.timeout.secs组件同步状态源的最大超时时间(保留选项,暂未使用)topology.stats.sample.rate用来产生task统计信息的tuples抽样百分比topology.fall.back.on.java.serializationtopology中是否使用java的序列化方案zmq.threads每个worker进程内zeromq通讯用到的线程数zmq.linger.millis当连接关闭时,链接尝试重新发送消息到目标主机的持续时长.这是一个不常用的高级选项,基本上可以忽略.java.library.pathJVM启动(如Nimbus,Supervisor和workers)时的java.library.path设置.该选项告诉JVM在哪些路径下定位本地库.

storm内默认参数

java.library.path:"/usr/local/lib:/opt/local/lib:/usr/lib"   ### storm.* configs are general configurations # the local dir is where jars are kept storm.local.dir: "storm-local" storm.zookeeper.servers: - "localhost" storm.zookeeper.port: 2181 storm.zookeeper.root: "/storm" storm.zookeeper.session.timeout: 20000 storm.zookeeper.connection.timeout: 15000 storm.zookeeper.retry.times: 5 storm.zookeeper.retry.interval: 1000 storm.zookeeper.retry.intervalceiling.millis: 30000 storm.cluster.mode: "distributed" # can be distributed or local storm.local.mode.zmq: false storm.thrift.transport: "backtype.storm.security.auth.SimpleTransportPlugin" storm.messaging.transport: "backtype.storm.messaging.netty.Context" storm.meta.serialization.delegate: "backtype.storm.serialization.DefaultSerializationDelegate"   ### nimbus.* configs are for the master nimbus.host: "localhost" nimbus.thrift.port: 6627 nimbus.thrift.max_buffer_size: 1048576 nimbus.childopts: "-Xmx1024m" nimbus.task.timeout.secs: 30 nimbus.supervisor.timeout.secs: 60 nimbus.monitor.freq.secs: 10 nimbus.cleanup.inbox.freq.secs: 600 nimbus.inbox.jar.expiration.secs: 3600 nimbus.task.launch.secs: 120 nimbus.reassign: true nimbus.file.copy.expiration.secs: 600 nimbus.topology.validator: "backtype.storm.nimbus.DefaultTopologyValidator"   ### ui.* configs are for the master ui.port: 8080 ui.childopts: "-Xmx768m"   logviewer.port: 8000 logviewer.childopts: "-Xmx128m" logviewer.appender.name: "A1"     drpc.port: 3772 drpc.worker.threads: 64 drpc.queue.size: 128 drpc.invocations.port: 3773 drpc.request.timeout.secs: 600 drpc.childopts: "-Xmx768m"   transactional.zookeeper.root: "/transactional" transactional.zookeeper.servers: null transactional.zookeeper.port: null   ### supervisor.* configs are for node supervisors # Define the amount of workers that can be run on this machine. Each worker is assigned a port to use for communication supervisor.slots.ports: - 6700 - 6701 - 6702 - 6703 supervisor.childopts: "-Xmx256m" #how long supervisor will wait to ensure that a worker process is started supervisor.worker.start.timeout.secs: 120 #how long between heartbeats until supervisor considers that worker dead and tries to restart it supervisor.worker.timeout.secs: 30 #how frequently the supervisor checks on the status of the processes it's monitoring and restarts if necessary supervisor.monitor.frequency.secs: 3 #how frequently the supervisor heartbeats to the cluster state (for nimbus) supervisor.heartbeat.frequency.secs: 5 supervisor.enable: true   ### worker.* configs are for task workers worker.childopts: "-Xmx768m" worker.heartbeat.frequency.secs: 1   # control how many worker receiver threads we need per worker topology.worker.receiver.thread.count: 1   task.heartbeat.frequency.secs: 3 task.refresh.poll.secs: 10   zmq.threads: 1 zmq.linger.millis: 5000 zmq.hwm: 0     storm.messaging.netty.server_worker_threads: 1 storm.messaging.netty.client_worker_threads: 1 storm.messaging.netty.buffer_size: 5242880 #5MB buffer # Since nimbus.task.launch.secs and supervisor.worker.start.timeout.secs are 120, other workers should also wait at least that long before giving up on connecting to the other worker. storm.messaging.netty.max_retries: 300 storm.messaging.netty.max_wait_ms: 1000 storm.messaging.netty.min_wait_ms: 100   # If the Netty messaging layer is busy(netty internal buffer not writable), the Netty client will try to batch message as more as possible up to the size of storm.messaging.netty.transfer.batch.size bytes, otherwise it will try to flush message as soon as possible to reduce latency. storm.messaging.netty.transfer.batch.size: 262144   # We check with this interval that whether the Netty channel is writable and try to write pending messages if it is. storm.messaging.netty.flush.check.interval.ms: 10   ### topology.* configs are for specific executing storms topology.enable.message.timeouts: true topology.debug: false topology.workers: 1 topology.acker.executors: null topology.tasks: null # maximum amount of time a message has to complete before it's considered failed topology.message.timeout.secs: 30 topology.multilang.serializer: "backtype.storm.multilang.JsonSerializer" topology.skip.missing.kryo.registrations: false topology.max.task.parallelism: null topology.max.spout.pending: null topology.state.synchronization.timeout.secs: 60 topology.stats.sample.rate: 0.05 topology.builtin.metrics.bucket.size.secs: 60 topology.fall.back.on.java.serialization: true topology.worker.childopts: null topology.executor.receive.buffer.size: 1024 #batched topology.executor.send.buffer.size: 1024 #individual messages topology.receiver.buffer.size: 8 # setting it too high causes a lot of problems (heartbeat thread gets starved, throughput plummets) topology.transfer.buffer.size: 1024 # batched topology.tick.tuple.freq.secs: null topology.worker.shared.thread.pool.size: 4 topology.disruptor.wait.strategy: "com.lmax.disruptor.BlockingWaitStrategy" topology.spout.wait.strategy: "backtype.storm.spout.SleepSpoutWaitStrategy" topology.sleep.spout.wait.strategy.time.ms: 1 topology.error.throttle.interval.secs: 10 topology.max.error.report.per.interval: 5 topology.kryo.factory: "backtype.storm.serialization.DefaultKryoFactory" topology.tuple.serializer: "backtype.storm.serialization.types.ListDelegateSerializer" topology.trident.batch.emit.interval.millis: 500 topology.classpath: null topology.environment: null   dev.zookeeper.path: "/tmp/dev-storm-zookeeper"