storm是如何保证at least once语义的?

storm中的一些原语:

要说明上面的问题,得先了解storm中的一些原语,比如:

tuple和message
tuple:在storm中,消息是通过tuple来抽象表示的,每个tuple知道它从哪里来,应往哪里去,包含了其在tuple-tree(如果是anchored的话)或者DAG中的位置,等等信息。

spout
spout充当了tuple的发送源,spout通过和其它消息源,比如kafka交互,将消息封装为tuple,发送到流的下游。

bolt
bolt是tuple的实际处理单元,通过从spout或者另一个bolt接收tuple,进行业务处理,将自己加入tuple-tree(通过在emit方法中设置anchors)或DAG,然后继续将tuple发送到流的下游。
acker
acker是一种特殊的bolt,其接收来自spout和bolt的消息,主要功能是追踪tuple的处理情况,如果处理完成,会向tuple的源头spout发送确认消息,否则,会发送失败消息,spout收到失败的消息,根据配置和自定义的情况会进行消息的丢弃、重放处理。


spout、bolt、acker的关系:
spout将tuple发送给流的下游的bolts.
bolt收到tuple,处理后发送给下游的bolts.
spout向acker发送请求ack的消息.
bolt向acker发送请求ack的消息.
acker向bolt和spout发送确认ack的消息.
简单的关系如下所示:

storm是如何保证at least once语义的?

 

 

 

上图展示了spout、bolts等形成了一个DAG,如何追踪这个DAG的执行过程,就是storm保证仅处理一次消息的语义的机制所在。

storm如何追踪消息(tuple)的处理

storm是如何保证at least once语义的?

spout在调用emit/emitDirect方法发送tuple时,会以单播或者广播的方式,将消息发送给流的下游的component/task/bolt,如果配置了acker,那么会在每次emit调用之后,向acker发送请求ack的消息:

 

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;; spout向acker发送请求ack消息
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

;; rooted?表示是否设置了acker
(if (and rooted?
        (not (.isEmpty out-ids)))
 (do
   (.put pending root-id [task-id
                          message-id
                          {:stream out-stream-id :values values}
                          (if (sampler) (System/currentTimeMillis))])
   (task/send-unanchored task-data
                         ;;表示这是一个流初始化的消息
                         ACKER-INIT-STREAM-ID 
                         ;;将下游组件的out-id和0组成一个异或链,发送给acker用于追踪
                         [root-id (bit-xor-vals out-ids) task-id] 
                         overflow-buffer))

 ;; 如果没有配置acker,则调用自身的ack方法
 (when message-id
   (ack-spout-msg executor-data task-data message-id
                  {:stream out-stream-id :values values}
                  (if (sampler) 0) "0:")))

 

从上面的代码可以看出,每次emit tuple后,spout会向acker发送一个流ID为ACKER-INIT-STREAM-ID的消息,用于将DAG或者tuple-tree中的节点信息交给acker,acker会利用这个信息来追踪tuple-tree或DAG的完成。

而spout调用emit/emitDirect方法,将tuple发到下游的bolts,也同时会发送用于追踪DAG完成情况的信息:

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;; spout向流的下游emit消息
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

(let [tuple-id (if rooted?
                ;; 如果有acker,tuple的MessageId会包含一个<root-id,id>的哈希表
                ;; root-id和id都是long型64位整数
                (MessageId/makeRootId root-id id)
                (MessageId/makeUnanchored))
     ;;实例化tuple
     out-tuple (TupleImpl. worker-context
                           values
                           task-id
                           out-stream-id
                           tuple-id)]

 ;; 发送至队列,最终发送给流的下游的task/bolt
 (transfer-fn out-task
              out-tuple
              overflow-buffer)
 ))

 

storm是如何保证at least once语义的?

 

 

 

如果是spout -> bolt或者bolt -> bolt,这个信息就是tuple的MessageId,其内部维护一个哈希表:

// map anchor to id
private Map<Long, Long> _anchorsToIds;

键为root-id,表示spout,值表示tuple在tuple-tree或者DAG的根(spout)或者经过的边(bolt),但这里没有利用任何常规意义上的“树”的算法,而是采用异或的方式来存储这个值:

spout -> bolt,值被初始化为一个long型64位整数.
bolt -> bolt,值被初始化为一个long型64位整数,并和_anchorsToIds中的旧值进行按位异或,将结果更新到_anchorsToIds中.
如果是spout -> acker,或者bolt -> acker,那么用于追踪的是tuple的values:

spout -> acker : [root-id (bit-xor-vals out-ids) task-id]
bolt -> acker : [root (bit-xor id ack-val) ..]
下面给出上面调用的bit-xor-vals和bit-xor方法的代码:

(defn bit-xor-vals
  [vals]
  (reduce bit-xor 0 vals))

(defn bit-xor
  "Bitwise exclusive or"
  {:inline (nary-inline 'xor)
   :inline-arities >1?
   :added "1.0"}
  ([x y] (. clojure.lang.Numbers xor x y))
  ([x y & more]
    (reduce1 bit-xor (bit-xor x y) more)))

示例
说起来有点抽象,看个例子。

假设我们有1个spout,n个bolt,1个acker:

1.spout
spout发送tuple到下游的bolts:

;; id_1是发送到bolt_1的tuple-id,依此类推
spout :
->bolt_1 : id_1
->bolt_2 : id_2
..
->bolt_n : id_n

2.bolt
bolt收到tuple,在execute方法中进行必要的处理,然后调用emit方法,最后调用ack方法:

;; bolt_1调用emit方法,追踪消息的这样一个值:让id_1和bid_1按位进行异或.
;; bid_1和id_1类似,是个long型的64位随机整数,在emit这一步生成
bolt_1 emit : id_1 ^ bid_1

;; bolt_1调用ack方法,并将值表达为如下方式的异或链的结果
bolt_1 ack : 0 ^ bid_1 ^ id_1 ^ bid_1 = 0 ^ id_1

以上,可以看出bolt进行了emit-ack组合后,其自身在异或链中的作用消失了,也就是说tuple在此bolt得到了处理。

(当然,此时的ack还没有得到acker的确认,假设acker确认了,那么上面所说的tuple在bolt得到了处理就成立了。)

来看看acker的确认。

3.acker
acker收到来自spout的tuple:

;; spout发消息给acker,tuple的MessageId包含下面的异或链的结果
spout -> acker : 0 ^ id_1 ^ id_2 ^ .. ^ id_n

;; acker收到来spout的消息,对tuple的ackVal进行处理,如下所示:
acker : 0 ^ (0 ^ id_1 ^ id_2 ^ .. ^ id_n) = 0 ^ id_1 ^ id_2 ^ .. ^ id_n


acker收到来自bolt的tuple:

;; bolt_1发消息给acker:
bolt_1 -> acker : 0 ^ id_1

;; acker维护的对应此tuple的源spout的ackVal :
ackVal : 0 ^ id_1 ^ id_2 ^ .. ^ id_n

;; acker进行确认,也就是拿上面的两个值进行异或:
acker : (0 ^ id_1) ^ (0 ^ id_1 ^ id_2 ^ .. ^ id_n) = 0 ^ id_2 ^ .. ^ id_n

可以看出,bolt_1向acker请求ack,acker收到请求ack,异或之后,id_1的作用消失。也就是说,bolt_1已处理完毕这个tuple。

所以,在acker看来,如果某个bolt的处理完成,则此bolt在异或链中的作用就消失了。

如果所有的bolt 都得到处理,那么acker将会观察到ackVal值变成了0:

ackVal = 0
= (0 ^ id_1) ^ (0 ^ id_1 ^ .. ^ id_n) ^ .. (0 ^ id_n)
= (0 ^ 0) ^ (id_1 ^ id_1) ^ (id_2 ^ id_2) ^ .. ^ (id_n ^ id_n)

如果出现了ackVal = 0,说明两个可能:

spout发送的tuple都处理完成,tuple-tree或者DAG已完成。
概率性出错,也就是说在极小的概率下,即使不按上面的确认流程来走,异或链的结果也可能出现0.但这个概率极小,小到什么程度呢?
用官方的话说就是,如果每秒发送1万个ack消息,50,000,000年时才可能发生这种情况。
如果ackVal不为0,说明tuple-tree或DAG没有完成。如果长时间不为0,通过超时,可以触发一个超时回调,在这个回调中调用spout的fail方法,来进行重放。

如此,就保证了消息处理不会漏掉,但可能会重复。

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 转自:https://blog.csdn.net/gsky1986/article/details/46984229

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