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Storm入门教程第五章一致性事务

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第五章一致性事务

Storm是一个分布式的流处理系统，利用anchor和ack机制保证所有tuple都被成功处理。如果tuple出错，则可以被重传，但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢？Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology，用来解决这个问题。

Transactional Topology目前已经不再维护，由Trident来实现事务性topology，但是原理相同。

5.1一致性事务的设计

Storm如何实现即对tuple并行处理，又保证事务性。本节从简单的事务性实现方法入手，逐步引出Transactional Topology的原理。

5.1.1 简单设计一：强顺序流

保证tuple只被处理一次，最简单的方法就是将tuple流变成强顺序的，并且每次只处理一个tuple。从1开始，给每个tuple都顺序加上一个id。在处理tuple的时候，将处理成功的tuple id和计算结果存在数据库中。下一个tuple到来的时候，将其id与数据库中的id做比较。如果相同，则说明这个tuple已经被成功处理过了，忽略它；如果不同，根据强顺序性，说明这个tuple没有被处理过，将它的id及计算结果更新到数据库中。

以统计消息总数为例。每来一个tuple，如果数据库中存储的id 与当前tuple id不同，则数据库中的消息总数加1，同时更新数据库中的当前tuple id值。如图：

但是这种机制使得系统一次只能处理一个tuple，无法实现分布式计算。

5.1.2 简单设计二：强顺序batch流

为了实现分布式，我们可以每次处理一批tuple，称为一个batch。一个batch中的tuple可以被并行处理。

我们要保证一个batch只被处理一次，机制和上一节类似。只不过数据库中存储的是batch id。batch的中间计算结果先存在局部变量中，当一个batch中的所有tuple都被处理完之后，判断batch id，如果跟数据库中的id不同，则将中间计算结果更新到数据库中。

如何确保一个batch里面的所有tuple都被处理完了呢？可以利用Storm提供的CoordinateBolt。如图：

但是强顺序batch流也有局限，每次只能处理一个batch，batch之间无法并行。要想实现真正的分布式事务处理，可以使用storm提供的Transactional Topology。在此之前，我们先详细介绍一下CoordinateBolt的原理。

5.1.3 CoordinateBolt原理

CoordinateBolt具体原理如下：

真正执行计算的bolt外面封装了一个CoordinateBolt。真正执行任务的bolt我们称为real bolt。
每个CoordinateBolt记录两个值：有哪些task给我发送了tuple(根据topology的grouping信息)；我要给哪些tuple发送信息(同样根据groping信息)
Real bolt发出一个tuple后，其外层的CoordinateBolt会记录下这个tuple发送给哪个task了。
等所有的tuple都发送完了之后，CoordinateBolt通过另外一个特殊的stream以emitDirect的方式告诉所有它发送过tuple的task，它发送了多少tuple给这个task。下游task会将这个数字和自己已经接收到的tuple数量做对比，如果相等，则说明处理完了所有的tuple。
下游CoordinateBolt会重复上面的步骤，通知其下游。

整个过程如图所示：

CoordinateBolt主要用于两个场景：

DRPC
Transactional Topology

CoordinatedBolt对于业务是有侵入的，要使用CoordinatedBolt提供的功能，你必须要保证你的每个bolt发送的每个tuple的第一个field是request-id。所谓的“我已经处理完我的上游”的意思是说当前这个bolt对于当前这个request-id所需要做的工作做完了。这个request-id在DRPC里面代表一个DRPC请求；在Transactional Topology里面代表一个batch。

5.1.4 Trasactional Topology

Storm提供的Transactional Topology将batch计算分为process和commit两个阶段。Process阶段可以同时处理多个batch，不用保证顺序性；commit阶段保证batch的强顺序性，并且一次只能处理一个batch，第1个batch成功提交之前，第2个batch不能被提交。

还是以统计消息总数为例，以下代码来自storm-starter里面的TransactionalGlobalCount。

MemoryTransactionalSpout spout = new MemoryTransactionalSpout(DATA,new Fields(“word“), PARTITION_TAKE_PER_BATCH);

TransactionalTopologyBuilder builder = new TransactionalTopologyBuilder(“global-count“, “spout“, spout, 3);

builder.setBolt(“partial-count“, new BatchCount(), 5).noneGrouping(“spout“);

builder.setBolt(“sum“, new UpdateGlobalCount()).globalGrouping(“partial-count“);

TransactionalTopologyBuilder共接收四个参数。

这个Transactional Topology的id。Id用来在Zookeeper中保存当前topology的进度，如果这个topology重启，可以继续之前的进度执行。
Spout在这个topology中的id
一个TransactionalSpout。一个Trasactional Topology中只能有一个TrasactionalSpout.在本例中是一个MemoryTransactionalSpout，从一个内存变量(DATA)中读取数据。
TransactionalSpout的并行度(可选)。

下面是BatchCount的定义:

public static class BatchCount extends BaseBatchBolt {

Object _id;

BatchOutputCollector _collector;

int _count = 0;

@Override

public void prepare(Map conf, TopologyContext context,

BatchOutputCollector collector, Object id) {

_collector = collector;

_id = id;

}

@Override

public void execute(Tuple tuple) {

_count++;

}

@Override

public void finishBatch() {

_collector.emit(new Values(_id, _count));

}

@Override

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

declarer.declare(new Fields(“id“, “count“));

}

BatchCount的prepare方法的最后一个参数是batch id，在Transactional Tolpoloyg里面这id是一个TransactionAttempt对象。

Transactional Topology里发送的tuple都必须以TransactionAttempt作为第一个field，storm根据这个field来判断tuple属于哪一个batch。

TransactionAttempt包含两个值：一个transaction id，一个attempt id。transaction id的作用就是我们上面介绍的对于每个batch中的tuple是唯一的，而且不管这个batch replay多少次都是一样的。attempt id是对于每个batch唯一的一个id，但是对于同一个batch，它replay之后的attempt id跟replay之前就不一样了，我们可以把attempt id理解成replay-times， storm利用这个id来区别一个batch发射的tuple的不同版本。

execute方法会为batch里面的每个tuple执行一次，你应该把这个batch里面的计算状态保持在一个本地变量里面。对于这个例子来说，它在execute方法里面递增tuple的个数。

最后，当这个bolt接收到某个batch的所有的tuple之后， finishBatch方法会被调用。这个例子里面的BatchCount类会在这个时候发射它的局部数量到它的输出流里面去。

下面是UpdateGlobalCount类的定义：

public static class UpdateGlobalCount extends BaseTransactionalBolt

implements ICommitter {

TransactionAttempt _attempt;

BatchOutputCollector _collector;

int _sum = 0;

@Override

public void prepare(Map conf, TopologyContext context,

BatchOutputCollector collector, TransactionAttempt attempt) {

_collector = collector;

_attempt = attempt;

}

@Override

public void execute(Tuple tuple) {

_sum+=tuple.getInteger(1);

}

@Override

public void finishBatch() {

Value val = DATABASE.get(GLOBAL_COUNT_KEY);

Value newval;

if(val == null || !val.txid.equals(_attempt.getTransactionId())) {

newval = new Value();

newval.txid = _attempt.getTransactionId();

if(val==null) {

newval.count = _sum;

} else {

newval.count = _sum + val.count;

}

DATABASE.put(GLOBAL_COUNT_KEY, newval);

} else {

newval = val;

}

_collector.emit(new Values(_attempt, newval.count));

}

@Override

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

declarer.declare(new Fields(“id“, “sum“));

}

UpdateGlobalCount实现了ICommitter接口，所以storm只会在commit阶段执行finishBatch方法。而execute方法可以在任何阶段完成。

在UpdateGlobalCount的finishBatch方法中，将当前的transaction id与数据库中存储的id做比较。如果相同，则忽略这个batch；如果不同，则把这个batch的计算结果加到总结果中，并更新数据库。

Transactional Topolgy运行示意图如下：

下面总结一下Transactional Topology的一些特性

Transactional Topology将事务性机制都封装好了，其内部使用CoordinateBolt来保证一个batch中的tuple被处理完。
TransactionalSpout只能有一个，它将所有tuple分为一个一个的batch，而且保证同一个batch的transaction id始终一样。
BatchBolt处理batch在一起的tuples。对于每一个tuple调用execute方法，而在整个batch处理完成的时候调用finishBatch方法。
如果BatchBolt被标记成Committer，则只能在commit阶段调用finishBolt方法。一个batch的commit阶段由storm保证只在前一个batch成功提交之后才会执行。并且它会重试直到topology里面的所有bolt在commit完成提交。
Transactional Topology隐藏了anchor/ack框架，它提供一个不同的机制来fail一个batch，从而使得这个batch被replay。