原有的事務支持使用MemcachedState來進行，現在需要將其遷移至Redis，並且需要記錄所有key值列表，因爲在redis中雖然可以使用keys *操作，但不是被推薦的方式，所以把所有結果存在Redis中的一個HASH格式字段中。
關於Redis與Storm集成的相關文檔，可以參考：
由於Redis中也有着較多種類型的數據結構，這也爲我們提供了可能，將所有的key至統一放置到set中，或其他更爲合適的數據結構中。
搭建啓動Redis
目前，分配過來的4臺服務器，只有135剩餘內存較多，分出1G用來作爲Redis存儲使用，搭建一臺單機Redis服務，用於記錄所有的查詢日誌。
啓動該服務：
sudo bin/redis-server conf/redis.6388.confStorm集成Redis
添加maven依賴：
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-redis</artifactId>
<version>${storm.version}</version>
</dependency>對於正常的Bolt來說，storm-redis提供了基本的bolt實現，RedisLookupBolt和RedisStoreBolt，
其中使用了策略模式，將實際要查詢/保存相關的key設置以及策略放到了RedisLookup/StoreMapper中，在LookupBolt和StoreBolt中進行實際的查找、保存操作，根據RedisDataType的不同，支持Redis的各種數據類型：STRING, HASH, LIST, SET, SORTED_SET, HYPER_LOG_LOG。
從對應傳輸過來的Tuple中查找、保存相應字段的值，在RedisLookupBolt中，根據不同的key值，從key值/或者additionalKey中使用不同的方法來get得到對應的值。
@Override
public void execute(Tuple input) {
String key = lookupMapper.getKeyFromTuple(input);
Object lookupValue;
JedisCommands jedisCommand = null;
try {
jedisCommand = getInstance();
switch (dataType) {
case STRING:
lookupValue = jedisCommand.get(key);
break;
case LIST:
lookupValue = jedisCommand.lpop(key);
break;
case HASH:
lookupValue = jedisCommand.hget(additionalKey, key);
break;
case SET:
lookupValue = jedisCommand.scard(key);
break;
case SORTED_SET:
lookupValue = jedisCommand.zscore(additionalKey, key);
break;
case HYPER_LOG_LOG:
lookupValue = jedisCommand.pfcount(key);
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("Cannot process such data type: " + dataType);
}
List<Values> values = lookupMapper.toTuple(input, lookupValue);
for (Values value : values) {
collector.emit(input, value);
}
collector.ack(input);
} catch (Exception e) {
this.collector.reportError(e);
this.collector.fail(input);
} finally {
returnInstance(jedisCommand);
}
Redis TridentState支持
此外，storm-redis中還支持trident state：
RedisState and RedisMapState, which provide Jedis interface just for single redis.
RedisClusterState and RedisClusterMapState, which provide JedisCluster interface, just for redis cluster.
由於我們使用的是single redis模式（非集羣），在下面的UML圖中會有所體現：
使用RedisDataTypeDescription來定義保存到Redis的數據類型和額外的key，其中支持兩種數據類型：STRING和HASH。如果使用HASH類型，則需要定義額外的key，因爲hash屬於兩層的，我們定義的additionalKey爲最外層的key類型。
例如我們需要保存結果至Redis的Hash數據結構中，則需要定義RedisDataTypeDescription.RedisDataType.HASH，定義hash的key："controller:5min”，根據key進行group by操作，當前使用非事務型（對數據正確性敏感度不高）。
Options<Object> fiveMinitesOptions = new Options<>();
fiveMinitesOptions.dataTypeDescription = new RedisDataTypeDescription(RedisDataTypeDescription.RedisDataType.HASH,
"controller:5min");
logStream.each(new Fields("logObject"), new Log5MinGroupFunction(), new Fields("key"))
.groupBy(new Fields("key"))
.persistentAggregate(RedisMapState.nonTransactional(poolConfig, fiveMinitesOptions), new Fields("logObject"),
new LogCombinerAggregator(), new Fields("statistic"));最後在Redis中保存的值爲：
controller:5min
Log5MinGroupFunction生成的key，LogCombinerAggregator合併完成後的value；
Log5MinGroupFunction生成的key會經過KeyFactory.build(List<Object> key)方法轉換，可以考慮自定義生成的key；最終的value會通過Serializer的序列化以及反序列化方法轉換成byte[]存放至Redis中，默認是通過JSON的格式。
在AbstractRedisMapState中，對於傳過來的keys進行統一KeyFactory.get操作，而實際獲取值和持久化值是通過 retrieveValuesFromRedis以及updateStatesToRedis兩個方法來實現的
@Override public List<T> multiGet(List<List<Object>> keys) {
if (keys.size() == 0) {
return Collections.emptyList();
}
List<String> stringKeys = buildKeys(keys);
List<String> values = retrieveValuesFromRedis(stringKeys);
return deserializeValues(keys, values);
}
private List<String> buildKeys(List<List<Object>> keys) {
List<String> stringKeys = new ArrayList<String>();
for (List<Object> key : keys) {
stringKeys.add(getKeyFactory().build(key));
}
return stringKeys;
}
@Override
public void multiPut(List<List<Object>> keys, List<T> vals) {
if (keys.size() == 0) {
return;
}
Map<String, String> keyValues = new HashMap<String, String>();
for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
String val = new String(getSerializer().serialize(vals.get(i)));
String redisKey = getKeyFactory().build(keys.get(i));
keyValues.put(redisKey, val);
}
updateStatesToRedis(keyValues);
}在RedisMapState中，從Redis中獲取值的方法：
@Override
protected List<String> retrieveValuesFromRedis(List<String> keys) {
String[] stringKeys = keys.toArray(new String[keys.size()]);
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
RedisDataTypeDescription description = this.options.dataTypeDescription;
switch (description.getDataType()) {
case STRING:
return jedis.mget(stringKeys);
case HASH:
return jedis.hmget(description.getAdditionalKey(), stringKeys);可以看出，支持兩種類型STRING以及HASH，可以通過批量獲取的API獲取多個keys值，update的過程也比較類似，如果是STRING類型，通過pipeline的方式（分佈式不支持）可以極大提高查找效率；如果爲hash類型，直接通過hmget即可。
protected void updateStatesToRedis(Map<String, String> keyValues) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
RedisDataTypeDescription description = this.options.dataTypeDescription;
switch (description.getDataType()) {
case STRING:
String[] keyValue = buildKeyValuesList(keyValues);
jedis.mset(keyValue);
if(this.options.expireIntervalSec > 0){
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
for(int i = 0; i < keyValue.length; i += 2){
pipe.expire(keyValue[i], this.options.expireIntervalSec);
}
pipe.sync();
}
break;
case HASH:
jedis.hmset(description.getAdditionalKey(), keyValues);
if (this.options.expireIntervalSec > 0) {
jedis.expire(description.getAdditionalKey(), this.options.expireIntervalSec);
}
break;
