浅谈分布式计算的开发与实现(二)

阅读目录:

1. 实时计算
2. storm简介
3. 流式计算
4. 归纳总结
5. 高容错性

实时计算

接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。

小明作为有理想、有追求的程序员开始设计其解决方案了，主要分三部分。

• 每当搜索内容的数据产生时，先把数据收集到消息队列，由于其数据量较大，以使用kafka为例。 这个收集过程是一直持续的，数据不断产生然后不断流入到kafka中。
• 要有一个能持续计算的框架，一旦收集到数据，计算系统能实时收到数据，根据业务逻辑开始计算，然后不断产生需要的结果，这里以storm为例。
• 根据结果进行实时展示并入库， 可以一边展示一边入库，对外提供实时查询的服务。这里的入库可以是基于内存的Redis、MongoDB，也可是基于磁盘的HBase、Mysql、SqlServer等。

其流程图如下: 

storm简介

通常都介绍Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。 “分布式”是把数据分布到多台上进行计算，“高容错”下面谈，这里主要细节介绍下“实时计算”的实现。

storm有个角色叫topology，它类似mapreduce的job，是一个完整的业务计算任务抽象。 上章谈到hadoop的缺点在于数据源单一依赖HDFS，storm中Spout角色的出现解决了这个问题。 在Spout内部我们可以读取任意数据源的数据，比如Redis、消息队列、数据库等等。 而且spout可以是多个，这样更好的分类，比如可以SpoutA读取kafka，SpoutB读取Redis。 示例如下：

public class CalcPriceSpout : BaseRichSpout
{
    private SpoutCollector Collector;
    public override void NexData()
    {
        //读取各种数据源，Redis、消息队列、数据库等
        Collector.emit("消息")
    }
}

代码中NexData是storm的核心方法，它一直被storm循环调用着， 在方法里我们实时读取kafka的消息，然后把消息通过Collector组件发射到各个计算节点里，它类似小和尚中的Master。 这样应用每产生一条数据，会实时收集到kafka，然后被NextData消费，发射到节点开始计算。 NextData读取的消息时在内存中，然后直接通过网络流动到节点机器上的内存中开始计算，不会持久化到磁盘上。

因为速度比较快，所以叫实时计算，也有叫持续计算，意思是可以非常快的一直进行计算，至于叫什么都可以。

流式计算

主流的流式计算有S4、StreamBase、Borealis，其storm也具有流式计算的特性。 流式计算是指“数据能像液体水一样不断的在各个节点间流动，每个节点都可以对“数据(液体水)”进行计算，然后产生新的数据，继续像水一样流动”。如图： 

图中Spout就是水龙头，它不断的通过NextData产生数据，然后流动各个Bolt中。 Bolt是各个计算节点上的计算逻辑，它拿到数据后开始计算，完成后流向另外一个，直到完成。 其Bolt也可以是任意个，这比Mapreduce只能分成Map、Reduce两部分好多了。 这样可以在BlotA中计算中间值，然后通过这个中间值去任意数据源拉取数据后，在流动到下一步处理逻辑中， 这个中间值直接在内存中，通过网络流动BlotB上。 其大大增加了其适用范围和灵活度，Spout和bolt的数据流动构成了一个有向无环图。 Bolt示例代码如下。

public class CalcProductPriceBolt : BaseRichBolt
{
    private BoltCollector Collector;
    public override void Execute(Tuple<string, string> input)
    {
        //Result=计算计算计算。
        //Collector.Emit("Reulst"); 流动到另外一个节点
    }
}

数据流动图： 

归纳总结

结合上篇，发现Hadoop离线计算的计算要求是把业务逻辑包上传到平台上，数据导入到HDFS上，这样才能进行计算。 其产生的结果数据是展示之前就计算好的，另外它的计算是按批次来的，比如很多公司的报表，都是每天凌晨开始计算前一天的数据，以便于展示。 其数据是不动的，计算逻辑也是不动的。

Storm的流式计算同样是把计算逻辑包上传到平台上，由平台调度，计算逻辑是不动的。 但数据可以是任意来源的，不断在计算节点进行流动。 也即是说在数据产生的时刻，就开始进行流动计算，它展示的结果数据是实时变化的。 其数据是流动的，计算逻辑是不动的。storm把产生的每条数据当成一个消息来处理，其内部也是通过消息队列组件zeromq来完成的。

高容错性

storm提供了各级别的可靠性保证，一消息从Spout流动到boltA，在流动boltB， 那storm会通过唯一值不断异或的设计去监测这个消息的完成情况，这个监测是一个和业务逻辑类似的bolt，不过它是有storm自身实现的，叫Acker，它的任务就是接收各个消息任务的完成状态，然后告诉Spout这个消息是否已经完全处理。下面是几种异常处理情况：

• BoltB所在的节点挂了或消息异常，那么这条消息就没有处理完，Spout可在超时后重新发射该数据即可。
• Acker所在节点挂了后，即当前节点监控的消息完全情况，会全部丢失，Spout会在消息超时做后续处理。
• 如果Spout所在节点挂了，那Spout发射的数据也会全部丢失， 这时可在消息队列中设置超时时间，如果没有一直没对消息进行Ack的话，那么这条消息会重新让其他的Spout重新接收到。这部分需要单独在消息队列中配置，另外storm消息的Ack确认对性能有一定影响，可根据消息的重要性是否要开启它。
• 如果storm平台级别的组件挂了，平台会尝试重启失败的组件，storm除nimbus组件外都是多节点点部署，挂了某一节点，不会对任务计算有所影响。

下篇写消息保证机制及改造小和尚的设计。