Twitter Storm源代码分析之acker工作流程

 

转自：http://xumingming.sinaapp.com/410/twitter-storm-code-analysis-acker-merchanism/

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概述

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。

源代码列表

这篇文章涉及到的源代码主要包括:

1. backtype.storm.daemon.acker
2. backtype.storm.daemon.task
3. backtype.storm.task.OutputCollectorImpl

算法简介

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)。

进入正题

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))]
            ...)

Spout创建一个新的tuple的时候给acker发送消息

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

(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:

{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。

Bolt发射一个新tuple的时候会给acker发送消息么？

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：

1. Bolt创建这个tuple的时候，把它发给下一个bolt的消息
2. Bolt创建这个tuple的时候，发送给acker的消息
3. 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)。

Tuple被ack的时候给acker发送消息

每个tuple在被ack的时候，会给acker发送一个消息，消息格式是:

(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：

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。

Tuple处理失败的时候会给acker发送失败消息

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发消息通知spout-tuple对应的Worker

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]
                            ))
       ))