1 storm消息的容错机制
说明:数据在处理中出现异常，需要保证数据被完整处理；
需求:Spout---A---B---C---D,当其中一个环节出现异常时，Spout能够重新发送一份数据
问题:1、Spout如何知道一条消息的处理状态?
成功:ack(Object msgId)
失败:fail(Object msgId)
2、Bolt如何告知Spout的处理状态?
collector.emit(new Value());
collector.ack(tuple);//当消息处理成功时
collector.fail(tuple);//当消息处理失败时
1.1 Storm中的ack机制
1.1.2 Spout发送一条数据出去，需要知道数据处理成功和失败的状态，如果失败进行消息重新发送
步骤:
a.自定义Spout实现BaseRichSpout,覆写ack和fail的方法；
b.在自定义Spout发送数据的时候，需要指定messageId,messageId其实是一个Object;
c.当消息处理成功或失败的时候，Storm框架会将messageId传输回来。如果消息要重发，直接通过messageId找到或直接转化成数据内容进行重发；
d.自定义Bolt实现BaseRichBolt,在Bolt的execute的方法中进行两个操作:
①:发送数据时需要指定血缘关系(锚点)，即collector.emit(父tuple,new 子tuple)
②:当executor处理完业务逻辑的时候，需要告诉Storm框架当前阶段处理的状态，即collector.ack(tuple)或collector.fail(tuple)
1.1.3编写Storm程序时,在bolt环节忘记手动ack或fail，Storm框架会等待反馈，达到超时的阈值之后，直接给fail
1.1.4编写Storm程序时，在bolt环节忘记标识锚点，Storm框架会认为你不关心后面阶段处理状况
说明:Storm框架针对BaseRichBolt的api过于繁琐，Storm框架引入另外的api：BaseBasicBolt。如果实现了BaseBasicBolt，就不需要手动指定锚点、手动ack和fail
1.2 Storm框架ack机制的原理分析
1.3 Acker机制总结
1、Spout发送一条消息，会由系统生成一个RootId；
2、由于用户在发送数据的时候，指定了MessageId,所以在发送数据的时候会创建PendingMap,PendingMap以RootId为key，以用户的MessageId为Value；
3、Spout将数据发送给Bolt的时候，不仅发送一份DataTuple消息给下游的Bolt，还发送一份AckTuple消息给AckerBolt。DataTuple和AckTuple的区别是AckTuple没有数据只有RootId和锚点Id；
4、Bolt处理完业务逻辑之后，发送一份ack信号，将ack信号转成AckTuple。
