Storm入門教程(五):一致性事務

Storm是一個分佈式的流處理系統,利用anchor和ack機制保證所有tuple都被成功處理。如果tuple出錯,則可以被重傳,但是如何保證出錯的tuple只被處理一次呢?Storm提供了一套事務性組件Transaction Topology,用來解決這個問題。

Storm是一個分佈式的流處理系統,利用anchor和ack機制保證所有tuple都被成功處理。如果tuple出錯,則可以被重傳,但是如何保證出錯的tuple只被處理一次呢?Storm提供了一套事務性組件Transaction Topology,用來解決這個問題。

Transactional Topology目前已經不再維護,由Trident來實現事務性topology,但是原理相同。

一、一致性事務的設計

Storm如何實現即對tuple並行處理,又保證事務性。本節從簡單的事務性實現方法入手,逐步引出Transactional Topology的原理。

1、簡單設計一:強順序流

保證tuple只被處理一次,最簡單的方法就是將tuple流變成強順序的,並且每次只處理一個tuple。從1開始,給每個tuple都順序加上一個id。在處理tuple的時候,將處理成功的tuple id和計算結果存在數據庫中。下一個tuple到來的時候,將其id與數據庫中的id做比較。如果相同,則說明這個tuple已經被成功處理過了,忽略它;如果不同,根據強順序性,說明這個tuple沒有被處理過,將它的id及計算結果更新到數據庫中。

以統計消息總數爲例。每來一個tuple,如果數據庫中存儲的id 與當前tuple id不同,則數據庫中的消息總數加1,同時更新數據庫中的當前tuple id值。如圖:

但是這種機制使得系統一次只能處理一個tuple,無法實現分佈式計算。

2、簡單設計二:強順序batch流

爲了實現分佈式,我們可以每次處理一批tuple,稱爲一個batch。一個batch中的tuple可以被並行處理。

我們要保證一個batch只被處理一次,機制和上一節類似。只不過數據庫中存儲的是batch id。batch的中間計算結果先存在局部變量中,當一個batch中的所有tuple都被處理完之後,判斷batch id,如果跟數據庫中的id不同,則將中間計算結果更新到數據庫中。

如何確保一個batch裏面的所有tuple都被處理完了呢?可以利用Storm提供的CoordinateBolt。如圖:

但是強順序batch流也有侷限,每次只能處理一個batch,batch之間無法並行。要想實現真正的分佈式事務處理,可以使用storm提供的Transactional Topology。在此之前,我們先詳細介紹一下CoordinateBolt的原理。

3、CoordinateBolt原理

CoordinateBolt具體原理如下:

  • 真正執行計算的bolt外面封裝了一個CoordinateBolt。真正執行任務的bolt我們稱爲real bolt。
  • 每個CoordinateBolt記錄兩個值:有哪些task給我發送了tuple(根據topology的grouping信息);我要給哪些tuple發送信息(同樣根據groping信息)
  • Real bolt發出一個tuple後,其外層的CoordinateBolt會記錄下這個tuple發送給哪個task了。
  • 等所有的tuple都發送完了之後,CoordinateBolt通過另外一個特殊的stream以emitDirect的方式告訴所有它發送過tuple的task,它發送了多少tuple給這個task。下游task會將這個數字和自己已經接收到的tuple數量做對比,如果相等,則說明處理完了所有的tuple。
  • 下游CoordinateBolt會重複上面的步驟,通知其下游。

整個過程如圖所示:

CoordinateBolt主要用於兩個場景:

  • DRPC
  • Transactional Topology

CoordinatedBolt對於業務是有侵入的,要使用CoordinatedBolt提供的功能,你必須要保證你的每個bolt發送的每個tuple的第一個field是request-id。 所謂的“我已經處理完我的上游”的意思是說當前這個bolt對於當前這個request-id所需要做的工作做完了。這個request-id在DRPC裏面代表一個DRPC請求;在Transactional Topology裏面代表一個batch。

4、Trasactional Topology

Storm提供的Transactional Topology將batch計算分爲process和commit兩個階段。Process階段可以同時處理多個batch,不用保證順序性;commit階段保證batch的強順序性,並且一次只能處理一個batch,第1個batch成功提交之前,第2個batch不能被提交。

還是以統計消息總數爲例,以下代碼來自storm-starter裏面的TransactionalGlobalCount。

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

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

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

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

TransactionalTopologyBuilder共接收四個參數。

  • 這個Transactional Topology的id。Id用來在Zookeeper中保存當前topology的進度,如果這個topology重啓,可以繼續之前的進度執行。
  • Spout在這個topology中的id
  • 一個TransactionalSpout。一個Trasactional Topology中只能有一個TrasactionalSpout.在本例中是一個MemoryTransactionalSpout,從一個內存變量(DATA)中讀取數據。
  • TransactionalSpout的並行度(可選)。

下面是BatchCount的定義:

  1. public static class BatchCount extends BaseBatchBolt { 
  2. Object _id; 
  3. BatchOutputCollector _collector; 
  4. int _count = 0
  5. @Override 
  6. public void prepare(Map conf, TopologyContext context, 
  7. BatchOutputCollector collector, Object id) { 
  8. _collector = collector; 
  9. _id = id; 
  10. @Override 
  11. public void execute(Tuple tuple) { 
  12. _count++; 
  13. @Override 
  14. public void finishBatch() { 
  15. _collector.emit(new Values(_id, _count)); 
  16. @Override 
  17. public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { 
  18. declarer.declare(new Fields(“id“, “count“)); 

BatchCount的prepare方法的最後一個參數是batch id,在Transactional Tolpoloyg裏面這id是一個TransactionAttempt對象。

Transactional Topology裏發送的tuple都必須以TransactionAttempt作爲第一個field,storm根據這個field來判斷tuple屬於哪一個batch。

TransactionAttempt包含兩個值:一個transaction id,一個attempt id。transaction id的作用就是我們上面介紹的對於每個batch中的tuple是唯一的,而且不管這個batch replay多少次都是一樣的。attempt id是對於每個batch唯一的一個id, 但是對於同一個batch,它replay之後的attempt id跟replay之前就不一樣了, 我們可以把attempt id理解成replay-times, storm利用這個id來區別一個batch發射的tuple的不同版本。

execute方法會爲batch裏面的每個tuple執行一次,你應該把這個batch裏面的計算狀態保持在一個本地變量裏面。對於這個例子來說, 它在execute方法裏面遞增tuple的個數。

最後, 當這個bolt接收到某個batch的所有的tuple之後, finishBatch方法會被調用。這個例子裏面的BatchCount類會在這個時候發射它的局部數量到它的輸出流裏面去。

下面是UpdateGlobalCount類的定義:

  1. public static class UpdateGlobalCount extends BaseTransactionalBolt 
  2. implements ICommitter { 
  3. TransactionAttempt _attempt; 
  4. BatchOutputCollector _collector; 
  5. int _sum = 0
  6. @Override 
  7. public void prepare(Map conf, TopologyContext context, 
  8. BatchOutputCollector collector, TransactionAttempt attempt) { 
  9. _collector = collector; 
  10. _attempt = attempt; 
  11. @Override 
  12. public void execute(Tuple tuple) { 
  13. _sum+=tuple.getInteger(1); 
  14. @Override 
  15. public void finishBatch() { 
  16. Value val = DATABASE.get(GLOBAL_COUNT_KEY); 
  17. Value newval; 
  18. if(val == null || !val.txid.equals(_attempt.getTransactionId())) { 
  19. newnewval = new Value(); 
  20. newval.txid = _attempt.getTransactionId(); 
  21. if(val==null) { 
  22. newval.count = _sum
  23. } else { 
  24. newval.count = _sum + val.count; 
  25. DATABASE.put(GLOBAL_COUNT_KEY, newval); 
  26. } else { 
  27. newval = val; 
  28. _collector.emit(new Values(_attempt, newval.count)); 
  29. @Override 
  30. public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { 
  31. declarer.declare(new Fields(“id“, “sum“)); 

UpdateGlobalCount實現了ICommitter接口,所以storm只會在commit階段執行finishBatch方法。而execute方法可以在任何階段完成。

在UpdateGlobalCount的finishBatch方法中,將當前的transaction id與數據庫中存儲的id做比較。如果相同,則忽略這個batch;如果不同,則把這個batch的計算結果加到總結果中,並更新數據庫。

Transactional Topolgy運行示意圖如下:

下面總結一下Transactional Topology的一些特性:

  • Transactional Topology將事務性機制都封裝好了,其內部使用CoordinateBolt來保證一個batch中的tuple被處理完。
  • TransactionalSpout只能有一個,它將所有tuple分爲一個一個的batch,而且保證同一個batch的transaction id始終一樣。
  • BatchBolt處理batch在一起的tuples。對於每一個tuple調用execute方法,而在整個batch處理完成的時候調用finishBatch方法。
  • 如果BatchBolt被標記成Committer,則只能在commit階段調用finishBolt方法。一個batch的commit階段由storm保證只在前一個batch成功提交之後纔會執行。並且它會重試直到topology裏面的所有bolt在commit完成提交。
  • Transactional Topology隱藏了anchor/ack框架,它提供一個不同的機制來fail一個batch,從而使得這個batch被replay。

二、Trident介紹

Trident是Storm之上的高級抽象,提供了joins,grouping,aggregations,fuctions和filters等接口。如果你使用過Pig或Cascading,對這些接口就不會陌生。

Trident將stream中的tuples分成batches進行處理,API封裝了對這些batches的處理過程,保證tuple只被處理一次。處理batches中間結果存儲在TridentState對象中。

Trident事務性原理這裏不詳細介紹,有興趣的讀者請自行查閱資料。

參考:http://xumingming.sinaapp.com/736/twitter-storm-transactional-topolgoy/

http://xumingming.sinaapp.com/811/twitter-storm-code-analysis-coordinated-bolt/

https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Trident-tutorial


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