Twitter Storm源代码分析之acker工作流程

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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。

这篇文章涉及到的源代码主要包括:

backtype.storm.daemon.acker
backtype.storm.daemon.task
backtype.storm.task.OutputCollectorImpl

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)。

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：

 
(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))]
...)

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

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:

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。

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：

Bolt 创建这个 tuple 的时候，把它发给下一个 bolt 的消息
~~Bolt 创建这个 tuple 的时候，发送给 acker 的消息~~
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)。

每个 tuple 在被 ack 的时候，会给 acker 发送一个消息，消息格式是:

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：

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：

 
(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：

 
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:

 
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？

 
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。

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 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：

(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]
))
))