Grouping策略，并行度，消息的可靠处理机制

青衣

配置并行度
works jvm:在一个节点可以运行多个jvm进程，一个topology可以包含一个或者多个worker并行的泡在不同的machine,所以一个work progress就是执行一个topology的子集
并且一个worker只能对应一个toplogy
exectors在一个worker可以包含一个或者多个tasks，但默认每个excutor只执行一个task，一个worker包含多个exectors，每个component（spout和bolt）至少对应一个executor

tasks（bolt/spout instance) task就是具体的处理对象，每一个spout和bolt会被当做很多task在集群里面执行，每一个task对应一个线程，而stream grouping则是定义怎么从一堆
task发射tuple到另一堆task，可以调用ToplogyBuilder.setSpout和TopBuilder.setBolt来设置并行度，也就是多个task
配置并行度
对于并行度的配置，在storm可以在多个地方进行配置， 优先级为
defaults.yaml<storm.yaml<topology-specific configuration<internal component-specific configuration<external componnet -specific configuration
work process 的数目，可以通过配置文件和代码中的配置，work就是执行进程，所以考虑并发的效果，数目
至少应该大于machines数目
executor数目 component的并发线程数， 只能在代码中配置通过setbolt和setspout的参数，列如 setbolt("green-bolt",new GreenBolt(),2)
tasks数目，可以不配置，默认和executor1:1,也可以通过设置setNumTask()配置
配置并行度
Topology 的worker数通过config设置，也就是执行该toplogy 的work进程数，他可以通过strom
rebalance 命令任意调整
Config conf=new Config()；
stream Grouping ,告诉topology如何在两个组件之间发送tuple
定义一个topology的其中一个定义每个bolt接收什么样的流作为输入。stream grouping 就是用来stream应该stream应该
如果分配数据给bolts上面的多个tasks
列如：当：boltA 的一个task要发送一个tuple给bolt B ， 他应该发送
storm里面有7种 stream grouping
1.shuffle grouping  
2.fields grouping
3.all grouping
4.global grouping
5.none grouping
6.direct grouping
7local or shuffle grouping
通过cuomstreamgrouping 接口来实现分流
1.shuffle grouping  
随机分组，
随机派发stream里面得tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目大致相同

splitsentence对于句子里面得每个单词发射一个新的tuple，wordconut里面维护一个单词-》次数的mapping，wordcount每接收一个单词就跟新他的统计
状态RandomSentenceSpout和splitSentence之间就是用的shuffle grouping shuffle grouping则是定义怎么从一堆对
每个task的tuple分配比较均匀
    TopologyBuilder buider=new TopologyBuilder();
    buider.setSpout(1, new RandomSentenceSpout(),5);
    buider.setBolt(2, new SplitSentence(),8).shuffleGrouping();
    buider.setBolt(3, new WordCount(),12).FieldsGrouping(2,new Fields("words") );
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userid的tuple会被分到相同的bolts里面得一个task
而不同的userid会被分到不同的task
splitsentence 和wordcount之间使用fields grouping ,这种机制保证相同field值得tuple会同一个task，这对于wordcount很关键
如果同一个单词不去同一个task，那么统计出来的次数就不对了
    TopologyBuilder buider=new TopologyBuilder();
    buider.setSpout(1, new TweetSpout());
    buider.setSpout("signal",new SignalSpout());
    buider.setBolt(2, new TweetCounter()).FieldsGrouping(1,new Fields("username")).allGrouping("sigals");
   
3.all grouping  广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会受到
all grouping的一个常见用途就是发送信号给bolts，比如
你对stream进行了一些过滤， 你必须把filter的参数传给所有的bolts，发送这些参数就可以通过all
grouping 来实现
这里我们为tweetcounter的所有task订阅signal，所以我们可以使用
sigalspout发送不同的信号到tweetcounter这个bolt

    TopologyBuilder buider=new TopologyBuilder();
    buider.setSpout("a", new SpoutA());
    buider.setSpout("b", new SpoutB());
    buider.setSpout("c", new SpoutC());
    buider.setSpout("d", new SpoutD());
    buider.setSpout("e", new SpoutE()).globalGrouping ("c").shuffleGrouping();
   
4.global grouping
全局分组，整个stream被分配到storm中的一个bolt的其中一个task，再具体一点就是分配给id值最低的那个task
比较适合并发汇总
5.none grouping
不分组，这个分组的意思就是说stream不关心怎么样分组，目前这种分组和shuffle grouping是一种效果，有点不一样的是storm
会使用none grouping的这一个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行
6直接分组消息发送者指定消息接收者的哪个task处理这个消息，只有被表名direct stream的消息流可以处理这个方法
消息处理者可以通过topologyContext来获取处理它消息的task id
public void declareOutputFieleds(OutputFieldsDeclarer declare){
    declare.declareStream("directStream",true,new Fields("fields"));
}
public void prepare(Map stormConf,TopologyContext context,OutputCollector collector){
    this.numOfTasks=context.getComponentTasks("my-stream");
    this.collector=collector;
}
public void execute(Tuple input ){
    collector.emitDirect(new Random().nextInt(3),process(input));
}


7local or shuffle grouping
custom grouping实现customStreamGrouping接口来自定义分组


public class CategoryGrouping implements CustomStreamGrouping,
Serializable {
// Mapping of category to integer values for grouping
private static final Map<String, Integer> categories =
ImmutableMap.of
(
"Financial", 0,
"Medical", 1,
"FMCG", 2,
"Electronics", 3
);
// number of tasks, this is initialized in prepare method
private int tasks = 0;
public void prepare(WorkerTopologyContext context,
GlobalStreamId stream, List<Integer> targetTasks)
{
// initialize the number of tasks
tasks = targetTasks.size();
}
public List<Integer> chooseTasks(int taskId, List<Object>
values) {
// return the taskId for a given category
String category = (String) values.get(0);
return ImmutableList.of(categories.get(category) % tasks);
}
}

builder.setSpout("a", new SpoutA());
builder.setBolt("b", (IRichBolt)new BoltB())
.customGrouping("a", new CategoryGrouping());

消息可靠处理机制
在什么情况下人为一个spout发送出来的消息被完全处理答案是下面的条件同时被满足
1.tuple tree不再增长
2.树中的任何消息被标识为已处理
如果在指定时间内，一个消息被衍生出来的tuple tree 未被完全处理成功，则人为该消息未被完成
这个超时值可以通过任务级参数Config.Toplogy_message_timeout_sec进行配置，默认30秒
消息的生命周期
spout应该实现的接口Ispout extends serialble
假设我们从kestrel读取消息，spout会将这个消息设置ID作为消息的message id向spoutOutputCollector
接下来，这些消息会被发送到后续处理的bolts，并且storm会跟踪由此消息衍生出来的新消息，当检测到一个
消息产生出来的tuple tree被完整处理后，并将此消息的messageid作为参数传入，同理消息如果超时就调用fail
可靠性相关api
当在tuple tree创建新节点， 要通知storm
当处理完一个单独消息，需要告诉storm这个消息树变化情况

为tuple tree增加一个节点，我们称之为峁定
package spouts;

import java.util.Map;

import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class SplitSentence extends BaseRichBolt {
private OutputCollector collector;
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
            OutputCollector collector) {
        this.collector=collector;

    }

    public void execute(Tuple tuple) {
    String sentence=tuple.getString(0);
  for(String word:sentence.split(" ")){
      collector.emit(tuple, new Values(word));
      
  }
  collector.ack(tuple);
    }

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word"));

    }

}
多重铆钉
    List<Tuple> archor=new LinkedList<Tuple>();
        archor.add(Tuple1);
        archor.add(Tuple2);
        collector.emit(archor, new Values(1,2,3));


或者以下功能一样，但是BasicOutputCollector会被自动锚定到输入消息，当exexute执行完消息会自动的应答输入消息
package spouts;

import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
import backtype.storm.tuple.Values;

public class SplitSentence2 extends BaseBasicBolt {

    public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
        String sentence=input.getString(0);
          for(String word:sentence.split(" ")){
              collector.emit( new Values(word));
              
          }
    }

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("word"));

    }

}
调整可靠性
将参数config.Topology_ackers设置为0，通过此方法，当spout发送此消息的时候，他的ack会被立即调用
2.发送消息时，可以不指定消息messageid，当需要关闭可靠性的时候，可以使用此 方法
3.如果你不介意衍生出来的子孙消息可靠性，则派生出来出来的消息在发送时候不要铆钉，及在emit中不指定
消息，因为这些消息没有锚定到任何tuple tree中，他们的失败不会引起任何spout重新发送消息