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storm中的ack机制

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-03-13 18:11 出处:网络 作者:运维开发网整理
我们知道storm一个很重要的特性是它能够保证你发出的每条消息都会被完整处理, 完整处理的意思是指: 一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所导致的所有的tuple都被成功处理。而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理。 也就是说对于任何一个spout-tuple以及它的所有子孙到底处理成功失败与否我们都会得到通知。关

我们知道storm一个很重要的特性是它能够保证你发出的每条消息都会被完整处理, 完整处理的意思是指:

一个tuple被完全处理的意思是: 这个tuple以及由这个tuple所导致的所有的tuple都被成功处理。而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理。

也就是说对于任何一个spout-tuple以及它的所有子孙到底处理成功失败与否我们都会得到通知。关于如果做到这一点的原理,可以看看Twitter Storm如何保证消息不丢失这篇文章。从那篇文章里面我们可以知道,storm里面有个专门的acker来跟踪所有tuple的完成情况。这篇文章就来讨论acker的详细工作流程。

源代码列表

这篇文章涉及到的源代码主要包括:

  1. backtype.storm.daemon.acker
  2. backtype.storm.daemon.task
  3. backtype.storm.task.OutputCollectorImpl

算法简介

acker对于tuple的跟踪算法是storm的主要突破之一, 这个算法使得对于任意大的一个tuple树, 它只需要恒定的20字节就可以进行跟踪了。原理很简单:acker对于每个spout-tuple保存一个ack-val的校验值,它的初始值是0, 然后每发射一个tuple/ack一个tuple,那么tuple的id都要跟这个校验值异或一下,并且把得到的值更新为ack-val的新值。那么假设每个发射出去的tuple都被ack了, 那么最后ack-val一定是0(因为一个数字跟自己异或得到的值是0)。

进入正题

那么下面我们从源代码层面来看看哪些组件在哪些时候会给acker发送什么样的消息来共同完成这个算法的。acker对消息进行处理的主要是下面这块代码:

帮助
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 ( let [ id (.getValue tuple 0)     ^TimeCacheMap pending @pending     curr (.get pending id)     curr (condp = (.getSourceStreamId tuple)          ACKER-INIT-STREAM-ID (-> curr                 (update-ack id)                 (assoc :spout-task (.getValue tuple 1)))          ACKER-ACK-STREAM-ID (update-ack                           curr (.getValue tuple 1))          ACKER-FAIL-STREAM-ID (assoc curr :failed true)) ]              ...)

Spout创建一个新的tuple的时候给acker发送消息

消息格式(看上面代码的第1行和第7行对于tuple.getValue()的调用)

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1 (spout-tuple-id, task-id)

消息的streamId是__ack_init(ACKER-INIT-STREAM-ID)

这是告诉acker, 一个新的spout-tuple出来了, 你跟踪一下,它是由id为task-id的task创建的(这个task-id在后面会用来通知这个task:你的tuple处理成功了/失败了)。处理完这个消息之后, acker会在它的pending这个map(类型为TimeCacheMap)里面添加这样一条记录:

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1 {spout-tuple-id { :spout-task task-id :val ack-val)}

这就是acker对spout-tuple进行跟踪的核心数据结构, 对于每个spout-tuple所产生的tuple树的跟踪都只需要保存上面这条记录。acker后面会检查:val什么时候变成0,变成0, 说明这个spout-tuple产生的tuple都处理完成了。

Bolt发射一个新tuple的时候会给acker发送消息么?

任何一个bolt在发射一个新的tuple的时候,是不会直接通知acker的,如果这样做的话那么每发射一个消息会有三条消息了:

  1. Bolt创建这个tuple的时候,把它发给下一个bolt的消息
  2. Bolt创建这个tuple的时候,发送给acker的消息
  3. ack tuple的时候发送的ack消息

事实上storm里面只有第一条和第三条消息,它把第二条消息省掉了, 怎么做到的呢?storm这点做得挺巧妙的,bolt在发射一个新的bolt的时候会把这个新tuple跟它的父tuple的关系保存起来。然后在ack每个tuple的时候,storm会把要ack的tuple的id, 以及这个tuple新创建的所有的tuple的id的异或值发送给acker。这样就给每个tuple省掉了一个消息(具体看下一节)。

Tuple被ack的时候给acker发送消息

每个tuple在被ack的时候,会给acker发送一个消息,消息格式是:

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1 (spout-tuple-id, tmp-ack-val)

消息的streamId是__ack_ack(ACKER-ACK-STREAM-ID)

注意,这里的tmp-ack-val是要ack的tuple的id与由它新创建的所有的tuple的id异或的结果:

帮助
1 tuple-id ^ (child-tuple-id1 ^ child-tuple-id2 ... )

我们可以从task.clj里面的send-ack方法看出这一点:

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01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 ( defn - send -ack [ ^TopologyContext topology-context                            ^Tuple input-tuple                            ^ List generated-ids send - fn ]    ( let [ ack-val (bit-xor-vals generated-ids) ]      ( doseq [        [ anchor id ] (.. input-tuple                        getMessageId                        getAnchorsToIds) ]        ( send - fn (Tuple. topology-context                   [ anchor (bit-xor ack-val id) ]                   (.getThisTaskId topology-context)                   ACKER-ACK-STREAM-ID))        )))

这里面的generated-ids参数就是这个input-tuple的所有子tuple的id, 从代码可以看出storm会给这个tuple的每一个spout-tuple发送一个ack消息。

为什么说这里的generated-ids是input-tuple的子tuple呢? 这个send-ack是被OutputCollectorImpl里面的ack方法调用的:

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1 2 3 4 5 6 7 public void ack(Tuple input) {      List generated = getExistingOutput(input);      // don't just do this directly in case      // there was no output      _pendingAcks.remove(input);      _collector.ack(input, generated); }

generated是由getExistingOutput(input)方法计算出来的, 我们再来看看这个方法的定义:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 private List getExistingOutput(Tuple anchor) {      if (_pendingAcks.containsKey(anchor)) {          return _pendingAcks.get(anchor);      } else {          List ret = new ArrayList();          _pendingAcks.put(anchor, ret);          return ret;      } }

_pendingAcks里面存的是什么东西呢?

帮助
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 private Tuple anchorTuple(Collection< Tuple > anchors,                                  String streamId,                                  List< Object > tuple) {      // The simple algorithm in this function is the key      // to Storm. It is what enables Storm to guarantee      // message processing.      // 这个map存的东西是 spout-tuple-id到ack-val的映射      Map< Long, Long > anchorsToIds                         = new HashMap<Long, Long>();      // anchors 其实就是它的所有父亲:spout-tuple      if (anchors!= null ) {          for (Tuple anchor: anchors) {              long newId = MessageId.generateId();              // 告诉每一个父亲,你们又多了一个儿子了。              getExistingOutput(anchor).add(newId);              for ( long root: anchor.getMessageId()                            .getAnchorsToIds().keySet()) {                  Long curr = anchorsToIds.get(root);                  if (curr == null ) curr = 0L;                    // 更新spout-tuple-id的ack-val                  anchorsToIds.put(root, curr ^ newId);              }          }      }      return new Tuple(_context, tuple,                      _context.getThisTaskId(),                      streamId,                      MessageId.makeId(anchorsToIds)); }

从上面代码里面的红色部分我们可以看出, _pendingAcks里面维护的其实就是tuple到自己儿子的对应关系。

Tuple处理失败的时候会给acker发送失败消息

acker会忽略这种消息的消息内容(消息的streamId为ACKER-FAIL-STREAM-ID), 直接将对应的spout-tuple标记为失败(最上面代码第9行)

最后Acker发消息通知spout-tuple对应的Worker

最后, acker会根据上面这些消息的处理结果来通知这个spout-tuple对应的task:

帮助
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 ( when ( and curr            ( :spout-task curr))   ( cond (= 0 ( :val curr))         ;; ack-val == 0 说明这个tuple的所有子孙都         ;; 处理成功了(都发送ack消息了)         ;; 那么发送成功消息通知创建这个spout-tuple的task.         ( do           (.remove pending id)           (acker-emit-direct @output-collector                              ( :spout-task curr)                              ACKER-ACK-STREAM-ID                              [ id ]                              ))         ;; 如果这个spout-tuple处理失败了         ;; 发送失败消息给创建这个spout-tuple的task         ( :failed curr)         ( do           (.remove pending id)           (acker-emit-direct @output-collector                              ( :spout-task curr)                              ACKER-FAIL-STREAM-ID                              [ id ]                              ))         ))
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