更新時間:2023年07月31日10時30分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):
在大數(shù)據(jù)處理中,Apache Storm是一種分布式流處理系統(tǒng),用于實時數(shù)據(jù)處理。為了保障消息不丟失,Storm提供了一些機制來確保數(shù)據(jù)的可靠性。其中,一種常用的方法是通過Storm的可靠性機制來實現(xiàn)。
Storm的可靠性機制主要包括:
Storm會為每個元組(Tuple)分配一個唯一的消息ID,以跟蹤每個元組在拓撲中的流動。當(dāng)元組在拓撲中傳遞時,每個節(jié)點都會記錄接收到的元組ID,并在處理完成后向下游節(jié)點發(fā)送確認消息,表明該元組已成功處理。如果某個節(jié)點在一定時間內(nèi)沒有收到確認消息,它會重新發(fā)送該元組。
在創(chuàng)建拓撲時,可以設(shè)置不同的消息可靠性配置。例如,可以指定元組的最大失敗數(shù)(Max Spout Failures),一旦元組在拓撲中失敗的次數(shù)超過此值,Storm 就會重新發(fā)送該元組。
下面是一個簡單的Java代碼演示,在Storm中如何保障消息不丟失。
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;
import java.util.Map;
public class ReliableMessagingTopology {
// 自定義 Spout
public static class MessageSpout extends BaseRichSpout {
private SpoutOutputCollector collector;
private int messageCounter = 0;
private int maxMessages = 100;
@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
@Override
public void nextTuple() {
if (messageCounter < maxMessages) {
// 發(fā)送消息,并指定唯一 ID 作為消息 ID
collector.emit(new Values("Message " + messageCounter), messageCounter);
messageCounter++;
}
}
@Override
public void ack(Object msgId) {
// 處理成功,不做任何操作
}
@Override
public void fail(Object msgId) {
// 處理失敗,重新發(fā)送消息
collector.emit(new Values("Message " + msgId), msgId);
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("message"));
}
}
// 自定義 Bolt
public static class MessageBolt extends BaseRichBolt {
@Override
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, org.apache.storm.task.OutputCollector collector) {
}
@Override
public void execute(Tuple tuple) {
// 處理消息
String message = tuple.getStringByField("message");
System.out.println("Received: " + message);
// 模擬成功處理的情況
// 當(dāng)然在實際應(yīng)用中,需要根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來判斷成功與失敗,并調(diào)用 collector.ack() 或 collector.fail() 方法
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
// Bolt 不輸出數(shù)據(jù),故無需定義輸出字段
}
}
public static void main(String[] args) {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
// 設(shè)置消息源 Spout
builder.setSpout("message-spout", new MessageSpout());
// 設(shè)置消息處理 Bolt,并指定接收來自 "message-spout" 的消息流
builder.setBolt("message-bolt", new MessageBolt())
.shuffleGrouping("message-spout");
Config config = new Config();
// 設(shè)置消息可靠性配置,這里設(shè)置每個元組最大失敗數(shù)為3
config.setMaxSpoutFailures(3);
// 在本地模式下運行拓撲
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("reliable-messaging-topology", config, builder.createTopology());
// 在這里等待一段時間,讓拓撲運行一段時間后關(guān)閉
try {
Thread.sleep(60000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 關(guān)閉拓撲
cluster.shutdown();
}
}
需要注意的是,在實際生產(chǎn)環(huán)境中,我們可能需要將此拓撲部署在Storm集群中運行,并根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景設(shè)置合適的消息可靠性配置和處理邏輯。以上代碼示例僅用于說明Storm可靠性機制的基本概念。