一.Storm的数据分发策略

1. Shuffle Grouping

随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task接收到的tuple数目大致相同。 轮询，平均分配

2. Fields Grouping

按字段分组，比如，按"user-id"这个字段来分组，那么具有同样"user-id"的 tuple 会被分到相同的Bolt里的一个task， 而不同的"user-id"则可能会被分配到不同的task。

3. All Grouping

广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会收到

4. Global Grouping

全局分组，把tuple分配给task id最低的task 。

5. None Grouping

不分组，这个分组的意思是说stream不关心到底怎样分组。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果。 有一点不同的是storm会把使用none grouping的这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行（未来Storm如果可能的话会这样设计）。

6. Direct Grouping

指向型分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息（tuple）的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为 Direct Stream 的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用 emitDirect 方法来发射。消息处理者可以通过 TopologyContext 来获取处理它的消息的task的id (OutputCollector.emit方法也会返回task的id)

7. Local or shuffle grouping

本地或随机分组。如果目标bolt有一个或者多个task与源bolt的task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发送给这些同进程中的tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致

8.customGrouping

自定义，相当于mapreduce那里自己去实现一个partition一样。

二.Storm的并发机制

Worker – 进程

一个Topology拓扑会包含一个或多个Worker（每个Worker进程只能从属于一个特定的Topology） 这些Worker进程会并行跑在集群中不同的服务器上，即一个Topology拓扑其实是由并行运行在Storm集群中多台服务器上的进程所组成

Executor – 线程

Executor是由Worker进程中生成的一个线程 每个Worker进程中会运行拓扑当中的一个或多个Executor线程 一个Executor线程中可以执行一个或多个Task任务（默认每个Executor只执行一个Task任务），但是这些Task任务都是对应着同一个组件（Spout、Bolt）。

Task

实际执行数据处理的最小单元 每个task即为一个Spout或者一个Bolt Task数量在整个Topology生命周期中保持不变，Executor数量可以变化或手动调整 （默认情况下，Task数量和Executor是相同的，即每个Executor线程中默认运行一个Task任务）

设置Worker进程数

Config.setNumWorkers(int workers)

设置Executor线程数

TopologyBuilder.setSpout(String id, IRichSpout spout, Number parallelism_hint) ，TopologyBuilder.setBolt(String id, IRichBolt bolt, Number parallelism_hint) ：其中， parallelism_hint即为executor线程数

设置Task数量

ComponentConfigurationDeclarer.setNumTasks(Number val)

例：

Rebalance – 再平衡

即，动态调整Topology拓扑的Worker进程数量、以及Executor线程数量

支持两种调整方式： 1、通过Storm UI 2、通过Storm CLI

通过Storm CLI动态调整： storm help rebalance

例：storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10 将mytopology拓扑worker进程数量调整为5个， “ blue-spout ” 所使用的线程数量调整为3个 ，“ yellow-bolt ”所使用的线程数量调整为10个。

三.Storm的通信机制

Worker进程间的数据通信

ZMQ ZeroMQ 开源的消息传递框架，并不是一个MessageQueue Netty Netty是基于NIO的网络框架，更加高效。（之所以Storm 0.9版本之后使用Netty，是因为ZMQ的license和Storm的license不兼容。）

Worker内部的数据通信

Disruptor 实现了“队列”的功能。 可以理解为一种事件监听或者消息处理机制，即在队列当中一边由生产者放入消息数据，另一边消费者并行取出消息数据处理。

Worker内部的消息传递机制

四.Storm的容错机制

1、集群节点宕机

Nimbus服务器 单点故障？ 非Nimbus服务器 故障时，该节点上所有Task任务都会超时，Nimbus会将这些Task任务重新分配到其他服务器上运行

2、进程挂掉

Worker 挂掉时，Supervisor会重新启动这个进程。如果启动过程中仍然一直失败，并且无法向Nimbus发送心跳，Nimbus会将该Worker重新分配到其他服务器上 Supervisor 无状态（所有的状态信息都存放在Zookeeper中来管理） 快速失败（每当遇到任何异常情况，都会自动毁灭） Nimbus 无状态（所有的状态信息都存放在Zookeeper中来管理） 快速失败（每当遇到任何异常情况，都会自动毁灭）

3、消息的完整性

从Spout中发出的Tuple，以及基于他所产生Tuple（例如上个例子当中Spout发出的句子，以及句子当中单词的tuple等） 由这些消息就构成了一棵tuple树 当这棵tuple树发送完成，并且树当中每一条消息都被正确处理，就表明spout发送消息被“完整处理”，即消息的完整性

Acker -- 消息完整性的实现机制 Storm的拓扑当中特殊的一些任务 负责跟踪每个Spout发出的Tuple的DAG（有向无环图）

五.Storm的DRPC

DRPC (Distributed RPC) 分布式远程过程调用

DRPC 是通过一个 DRPC 服务端(DRPC server)来实现分布式 RPC 功能的。 DRPC Server 负责接收 RPC 请求，并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology，等待接收 Topology 发送的处理结果，并将该结果返回给发送请求的客户端。 （其实，从客户端的角度来说，DPRC 与普通的 RPC 调用并没有什么区别。）

DRPC设计目的： 为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。 （Storm接收若干个数据流输入，数据在Topology当中运行完成，然后通过DRPC将结果进行输出。）

客户端通过向 DRPC 服务器发送待执行函数的名称以及该函数的参数来获取处理结果。实现该函数的拓扑使用一个DRPCSpout 从 DRPC 服务器中接收一个函数调用流。DRPC 服务器会为每个函数调用都标记了一个唯一的 id。随后拓扑会执行函数来计算结果，并在拓扑的最后使用一个名为 ReturnResults 的 bolt 连接到 DRPC 服务器，根据函数调用的 id 来将函数调用的结果返回。

定义DRPC拓扑：

方法1： 通过LinearDRPCTopologyBuilder （该方法也过期，不建议使用） 该方法会自动为我们设定Spout、将结果返回给DRPC Server等，我们只需要将Topology实现

方法2： 直接通过普通的拓扑构造方法TopologyBuilder来创建DRPC拓扑 需要手动设定好开始的DRPCSpout以及结束的ReturnResults

运行模式：

1、本地模式

2.远程模式（集群模式）

修改配置文件conf/storm.yaml drpc.servers: - "node21“ 启动DRPC Server bin/storm drpc & 通过StormSubmitter.submitTopology提交拓扑

六.Storm的事务

事务性拓扑（Transactional Topologies）

保证消息（tuple）被且仅被处理一次

Design 1

强顺序流（强有序） 引入事务（transaction）的概念，每个transaction（即每个tuple）关联一个transaction id。 Transaction id从1开始，每个tuple会按照顺序+1。 在处理tuple时，将处理成功的tuple结果以及transaction id同时写入数据库中进行存储。

两种情况：

1、当前transaction id与数据库中的transaction id不一致

2、两个transaction id相同

缺点： 一次只能处理一个tuple，无法实现分布式计算

Design 2

强顺序的Batch流

事务（transaction）以batch为单位，即把一批tuple称为一个batch，每次处理一个batch。 每个batch（一批tuple）关联一个transaction id ，每个batch内部可以并行计算

缺点

Design 3

Storm's design

将Topology拆分为两个阶段：

1、Processing phase 允许并行处理多个batch

2、Commit phase 保证batch的强有序，一次只能处理一个batch

Design details

Manages state - 状态管理

Storm通过Zookeeper存储所有transaction相关信息（包含了：当前transaction id 以及batch的元数据信息）

Coordinates the transactions - 协调事务

Storm会管理决定transaction应该处理什么阶段（processing、committing）

Fault detection - 故障检测

Storm内部通过Acker机制保障消息被正常处理（用户不需要手动去维护）

First class batch processing API

Storm提供batch bolt接口

三种事务：

1、普通事务

2、Partitioned Transaction - 分区事务

3、Opaque Transaction - 不透明分区事务