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1:ack是什么
ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。
通过Ack机制,spout发送出去的每一条消息,都可以确定是被成功处理或失败处理, 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中,成功被处理,即可更新偏移量,当失败时,重复发送数据。
因此,通过Ack机制,很容易做到保证所有数据均被处理,一条都不漏。
另外需要注意的,当spout触发fail动作时,不会自动重发失败的tuple,需要spout自己重新获取数据,手动重新再发送一次
ack机制即, spout发送的每一条消息,
在规定的时间内,spout收到Acker的ack响应,即认为该tuple 被后续bolt成功处理
在规定的时间内,没有收到Acker的ack响应tuple,就触发fail动作,即认为该tuple处理失败,
或者收到Acker发送的fail响应tuple,也认为失败,触发fail动作
另外Ack机制还常用于限流作用: 为了避免spout发送数据太快,而bolt处理太慢,常常设置pending数,当spout有等于或超过pending数的tuple没有收到ack或fail响应时,跳过执行nextTuple, 从而限制spout发送数据。
通过conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, pending);设置spout pend数。
这个timeout时间可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS来设定。Timeout的默认时长为30秒
2:如何使用Ack机制
spout 在发送数据的时候带上msgid
设置acker数至少大于0;Config.setNumAckers(conf, ackerParal);
在bolt中完成处理tuple时,执行OutputCollector.ack(tuple), 当失败处理时,执行OutputCollector.fail(tuple);
推荐使用IBasicBolt, 因为IBasicBolt 自动封装了OutputCollector.ack(tuple), 处理失败时,抛出FailedException,则自动执行OutputCollector.fail(tuple)
3:如何关闭Ack机制
有2种途径
spout发送数据是不带上msgid
设置acker数等于0
4:基本实现
Storm 系统中有一组叫做"acker"的特殊的任务,它们负责跟踪DAG(有向无环图)中的每个消息。
acker任务保存了spout id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id,通过这个id,acker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字,我们称之为"ack val", 它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。
<TaskId,<RootId,ackValue>>
Spoutid,<系统生成的id,ackValue>
Task-0,64bit,0
ack val表示了整棵树的的状态,无论这棵树多大,只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。 每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候,它就知道这棵树已经被完全处理了
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