jstorm 是阿里巴巴开源的基于storm采用Java重写的一套分布式实时流计算框架，使用简单，特点如下：

开发非常迅速: 接口简单，容易上手，只要遵守Topology，Spout， Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用，底层rpc，worker之间冗余，数据分流之类的动作完全不用考虑。
扩展性极好:当一级处理单元速度，直接配置一下并发数，即可线性扩展性能
健壮:当worker失效或机器出现故障时，自动分配新的worker替换失效worker
数据准确性: 可以采用Acker机制，保证数据不丢失。如果对精度有更多一步要求，采用事务机制，保证数据准确。

为什么要选择jstorm，而不采用twitter的storm呢？jstorm对比storm有如下优点：

Nimbus 实现HA
彻底解决Storm雪崩问题：底层RPC采用netty + disruptor保证发送速度和接受速度是匹配的
新增supervisor、Supervisor shutdown时、提交新任务，worker数不够时，均不自动触发任务rebalance
新topology不影响现有任务，新任务无需去抢占老任务的cpu，memory，disk和net
减少对ZK的访问量：去掉大量无用的watch；task的心跳时间延长一倍；Task心跳检测无需全ZK扫描
Worker 内部全流水线模式：Spout nextTuple和ack/fail运行在不同线程
性能：采用ZeroMq，比storm快30%；采用netty时，和storm快10%，并且稳定非常多

总之，Jstorm 比Storm 更稳定，功能更强大，更快。而且Storm上跑的程序可以一行代码不变运行在Jstorm上，零成本，推荐所有使用storm的兄弟们搭建个jstorm集群缓过来。

jstorm 集群的搭建过程，可以参考另一篇文章：分布式实时日志系统（一）环境搭建之 Jstorm 集群搭建过程/Jstorm集群一键安装部署

jstorm 开发实例

上面也说过了，jstorm使用起来很简单，遵循Topology，Spout， Bolt的编程规范就可以，在下面的例子中将一步步完成这些。例子也很简单，在spout中不断产生自增的int数组，bolt接受到数值后打印出日志，并插入到hbase中。（如果没有hbase环境的，这一步可以继续注释掉，不用打开，只看到跑到日志打印的地方就好了）

spout 的开发只需要继承BaseRichSpout，实现继承的方法即可：

public class TestSpout extends BaseRichSpout {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TestSpout.class);
    static AtomicInteger sAtomicInteger = new AtomicInteger(0);
    static AtomicInteger pendNum = new AtomicInteger(0);
    private int sqnum;
    SpoutOutputCollector collector;

    @Override
    public void open(Map conf, TopologyContext context,
                     SpoutOutputCollector collector) {
        sqnum = sAtomicInteger.incrementAndGet();
        this.collector = collector;
    }

    @Override
    public void nextTuple() {
       while (true) {
            int a = pendNum.incrementAndGet();
            LOGGER.info(String.format("spount %d,pendNum %d", sqnum, a));
            this.collector.emit(new Values("xxxxx:"+a));

            try {
                Thread.sleep(10000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declare(new Fields("log"));

    }

    /**
     * 启用 ack 机制，详情参考：https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/Ack-%E6%9C%BA%E5%88%B6
     * @param msgId
     */
    @Override
    public void ack(Object msgId) {
        super.ack(msgId);
    }

    /**
     * 消息处理失败后需要自己处理
     * @param msgId
     */
    @Override
    public void fail(Object msgId) {
        super.fail(msgId);
        LOGGER.info("ack fail,msgId"+msgId);
    }

}

bolt 同理，继承 BaseRichBolt 实现其相应的方法：

public  class TestBolt extends BaseRichBolt {

    private static final Logger LOGGER = CustomerLoggerFactory.LOGGER(TestBolt.class);
    OutputCollector collector;

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context,
                        OutputCollector collector) {
        this.collector = collector;
    }

    @Override
    public void execute(Tuple input) {
        String xx = input.getString(0);
        LOGGER.info(String.format("receive from spout ,num is : %d", xx));

        // 发送ack信息告知spout 完成处理的消息 ，如果下面的hbase的注释代码打开了，则必须等到插入hbase完毕后才能发送ack信息，这段代码需要删除
        this.collector.ack(input);
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

    }
}

topology 的开发同理：

public class TestTopology implements ILogTopology {
    @Override
    public void start(Properties properties) throws AlreadyAliveException, InvalidTopologyException, InterruptedException, IOException {

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        builder.setSpout("testspout", new TestSpout(), 1);
        builder.setBolt("testbolt", new TestBolt(), 2).shuffleGrouping("testspout");

        Config conf = ConfigUtils.getStormConfig(properties);
        conf.setNumAckers(1);

        StormSubmitter.submitTopology("testtopology", conf, builder.createTopology());
        System.out.println("storm cluster will start");
    }

}

经过上面的三个步骤，一个最简单的jstorm应用就开发完成了，接下来通过编译、打包完后，生成jar文件 jstorm-hbase-demo-0.1.jar ，将此jar文件在jstorm集群的nimbus机器上提交即可：jstorm jar jstorm-hbase-demo-0.1.jar com.xirong.demo.BootStrap config.properties。

demo运行效果

从jstorm集群的监控图赏可以看到，对应topology的运行情况：

bolt 的执行效率，及ack数量，占用机器内存等：

源码已经上传到github上面，喜欢研究的同学，可以fork后自己修改练习。地址为：https://github.com/xirong/jstorm-hbase-demo
源码中使用到的Phoenix组件，hbase上层的中间件，使得开发人员可以使用sql的方式来对hbase进行相应的操作，感兴趣的可以阅读：使用Phoenix通过sql语句更新操作hbase数据，此文中介绍了如何安装及使用。
另外想对hbase的有所了解的可以查看：列式存储hbase系统架构学习

jstorm开发指南-写个简单的jstorm应用

jstorm开发指南-写个简单的jstorm应用

jstorm 开发实例

demo运行效果