Storm基础框架分析

背景

前期收到的问题：

1、在Topology中我们可以指定spout、bolt的并行度，在提交Topology时Storm如何将spout、bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU、磁盘等资源的？

2、Storm处理消息时会根据Topology生成一棵消息树，Storm如何跟踪每个消息、如何保证消息不丢失以及如何实现重发消息机制？

上篇：Storm是如何保证at least once语义的
回答了第2个问题。

本篇来建立一个基本的背景，来大概看下构成storm流式计算能力的一些基础框架，并部分回答第一个问题。

worker、executor、task的关系

1. worker是一个进程.
2. executor是一个线程，是运行tasks的物理容器.
3. task是对spout/bolt/acker等任务的逻辑抽象.

supervisor会定时从zookeeper获取拓补信息topologies、任务分配信息assignments及各类心跳信息，以此为依据进行任务分配。

在supervisor同步时，会根据新的任务分配情况来启动新的worker或者关闭旧的worker并进行负载均衡。

worker通过定期的更新connections信息，来获知其应该通讯的其它worker。

worker启动时，会根据其分配到的任务启动一个或多个executor线程。这些线程仅会处理唯一的topology。
如果有新的tolopogy被提交到集群，nimbus会重新分配任务，这个后面会说到。

executor线程负责处理多个spouts或者多个bolts的逻辑，这些spouts或者bolts，也称为tasks。

具体有多少个worker，多少个executor，每个executor负责多少个task，是由配置和指定的parallelism-hint共同决定的，但这个值并不一定等于实际运行中的数目。

如果计算出的总的executors超过了nimbus的限制，此topology将不会得到执行。

并行度的作用：

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; 计算所有tolopogy的topology-id到executors的映射
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(defn- compute-topology->executors [nimbus storm-ids]
  "compute a topology-id -> executors map"
  (into {} (for [tid storm-ids]
             {tid (set (compute-executors nimbus tid))})))

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
; 计算topology-id到executors的映射
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(defn- compute-executors [nimbus storm-id]
  (let [conf (:conf nimbus)
        storm-base (.storm-base (:storm-cluster-state nimbus) storm-id nil)
        component->executors (:component->executors storm-base)
        storm-conf (read-storm-conf conf storm-id)
        topology (read-storm-topology conf storm-id)
        task->component (storm-task-info topology storm-conf)]
    (->> (storm-task-info topology storm-conf)
         reverse-map
         (map-val sort)
         (join-maps component->executors)
         (map-val (partial apply partition-fixed))
         (mapcat second)
         (map to-executor-id)
         )))

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
; 计算topology的task-info
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
(defn storm-task-info
  "Returns map from task -> component id"
  [^StormTopology user-topology storm-conf]
  (->> (system-topology! storm-conf user-topology)
       all-components
    ;; 获取每个组件的并行数
       (map-val (comp #(get % TOPOLOGY-TASKS) component-conf))
       (sort-by first)
       (mapcat (fn [[c num-tasks]] (repeat num-tasks c)))
       (map (fn [id comp] [id comp]) (iterate (comp int inc) (int 1)))
       (into {})
       ))

上述代码会在nimbus进行任务分配时调用：

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; nimbus进行任务分配
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
mk-assignments
->compute-new-topology->executor->node+port
->compute-topology->executors
-> ...

线程模型及消息系统

基本关系如下所示：

1. worker启动时，除了启动多个executor线程，还会启动多个工作线程来负责消息传递。

2. worker会订阅到transfer-queue来消费消息，同时也会发布消息到transfer-queue，比如需要进行远程发布时（某个bolt在另一个进程或者节点上）。

3. executor会发布消息到executor-send-queue比如emit tuple，同时会从executor-receive-queue消费消息，比如执行ack或者fail。

4. batch-transfer-worker-handler线程订阅到executor-send-queue消费消息，并将消息发布到transfer-queue供worker消费。

5. transfer-thread会订阅到transfer-queue消费消息，并负责将消息通过socket发送到远程节点的端口上。

6. worker通过receive-thread线程来收取远程消息，并将消息以本地方式发布到消息中指定的executor对应的executor-receive-queue。executor按第3点来消费消息。

7. 以上所有的消息队列都是Disruptor Queue，非常高效的线程间通讯框架。

所谓本地发布，是指在worker进程内及executor线程间进行消息发布。
所谓远程发布，是指在worker进程间、不同的机器间进行消息发布。

任务调度及负载均衡

任务调度的主要角色

1. nimbus将可以工作的worker称为worker-slot.

2. nimbus是整个集群的控管核心，总体负责了topology的提交、运行状态监控、负载均衡及任务重新分配，等等工作。
   nimbus分配的任务包含了topology代码所在的路径（在nimbus本地）、tasks、executors及workers信息。
   worker由node + port唯一确定。

3. supervisor负责实际的同步worker的操作。一个supervisor称为一个node。所谓同步worker，是指响应nimbus的任务调度和分配，进行worker的建立、调度与销毁。
   其通过将topology的代码从nimbus下载到本地以进行任务调度。

4. 任务分配信息中包含task到worker的映射信息task -> node + host，所以worker节点可据此信息判断跟哪些远程机器通讯。

集群的状态机：

集群状态管理

集群的状态是通过一个storm-cluster-state的对象来描述的。
其提供了许多功能接口，比如：

1. zookeeper相关���基本操作，如create-node、set-data、remove-node、get-children等.
2. 心跳接口，如supervisor-heartbeat!、worker-heatbeat!等.
3. 心跳信息，如executors-beats等.
4. 启动、更新、停止storm，如update-storm!等.

如下图所示：

任务调度的依据

1. zookeeper是整个集群状态同步、协调的核心组件。

2. supervisor、worker、executor等组件会定期向zookeeper写心跳信息。

3. 当topology出现错误、或者有新的topology提交到集群时，topologies信息会同步到zookeeper。

4. nimbus会定期监视zookeeper上的任务分配信息assignments，并将重新分配的计划同步到zookeeper。

所以，nimbus会根据心跳、topologies信息及已分配的任务信息为依据，来重新分配任务，如下图所示：

任务调度的时机

1. 如上文的状态机图所示，rebalance和do-reblalance（比如来自web调用）会触发mk-assignments即任务（重新）分配。

2. 同时，nimbus进程启动后，会周期性地进行mk-assignments调用，以进行负载均衡和任务分配。

3. 客户端通过storm jar ... topology 方式提交topology，会通过thrift接口调用nimbus的提交功能，此时会启动storm，并触发mk-assignments调用。

topology提交过程

一个topology的提交过程：

1. 非本地模式下，客户端通过thrift调用nimbus接口，来上传代码到nimbus并触发提交操作.

2. nimbus进行任务分配，并将信息同步到zookeeper.

3. supervisor定期获取任务分配信息，如果topology代码缺失，会从nimbus下载代码，并根据任务分配信息，同步worker.

4. worker根据分配的tasks信息，启动多个executor线程，同时实例化spout、bolt、acker等组件，此时，等待所有connections（worker和其它机器通讯的网络连接）启动完毕，此storm-cluster即进入工作状态。

5. 除非显示调用kill topology，否则spout、bolt等组件会一直运行。

主要过程如下图所示：

结语

以上，基本阐述了storm的基础框架，但未涉及trident机制，也基本回答了问题1。

终。

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