Storm概念学习系列之Topology拓扑
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不多說，直接上干貨！
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??Hadoop 上運行的是 MapReduce 作業，而在?Storm 上運行的是拓撲 Topology，這兩者之間是非常不同的。一個關鍵的區別是：一個MapReduce 作業最終會結束，而一個 Topology 拓撲會永遠運行（除非手動殺掉）。
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Topology拓撲
從字面上解釋Topology，就是網絡拓撲，是指用傳輸介質互連各種設備的物理布局，是構成網絡的成員間特定的物理的（即真實的），或者邏輯的，即虛擬的排列方式。拓撲是一種不考慮物體的大小、形狀等物理屬性，而只使用點或者線描述多個物體實際位置與關系的抽象表示方法。拓撲不關心事物的細節，也不在乎相互的比例關系，只是以圖的形式表示一定范圍內多個物體之間的相互關系。從Storm角度考慮，它不是網絡拓撲，但是又類似于網絡拓撲的結構，所以取名Topology。
那么Storm的Topology指的是類似于網絡拓撲圖的一種虛擬結構。Storm的拓撲Topology類似于MapReduce任務，一個關鍵的區別是MapReduce任務運行一段時間后最終會完成，而Storm拓撲一直運行（直到殺掉它）。一個拓撲是由Spout和Bolt組成的圖，Spout和Bolt之間通過流分組連接起來。圖1形象地描述了Topology中的Spout和Bolt之間的關系。
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圖1 ? ?Spout和Bolt的關系圖
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通過對圖1的理解可以看出，Topology是由Spout、Bolt、數據載體Tuple等構成的一定規則的網絡拓撲圖。Storm提供了TopologyBuilder類來創建Topology。打個比方，TopologyBuilder是Topology的骨架，Spout、Bolt是Topology的肉和血液。TopologyBuilder類的主要方法如圖2所示。
圖 2 ? ?TopologyBuilder類的主要方法
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?TopologyBuilder實際上是封裝了Topology的Thrift接口，也就是說Topology實際上是通過Thrift定義的一個結構，TopologyBuilder將這個對象建立起來，然后Nimbus實際上運行一個Thrift服務器，用于接收用戶提交的結構。由于采用Thrift實現，所以用戶可以用其他語言建立Topology，這樣就提供了比較方便的多語言操作支持。
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?Topology實例
下面從一個簡單的例子開始介紹Topology的構建和定義，通過此案例能夠基本理解Storm，并且能夠構建一個簡單的Topology。本實例使用Topology來統計一個句子中單詞出現的頻率。下面詳細介紹如何設計和運行Topology，以及一些注意事項。
1. 設計Topology結構
在編寫代碼之前，首先要設計Topology。在理清數據處理邏輯之后，創建Topology就非常簡單了。統計單詞詞頻的Topology的大致結構如圖3所示?？梢詫?strong>Topology分成3個部分：一是數據源KafkaSpout，負責發送語句；二是數據處理者SplitSentenceBolt，負責切分語句；三是數據再處理者WordCountBolt，負責累加單詞的頻率。
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? 圖 3 ? ? ?Topology的結構
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? ? ? ? ?2. 設計數據流
設計的Topology是從KafkaSpout中讀取句子，并把句子劃分成單詞，然后匯總每個單詞出現的次數，一個Bolt負責獲取句子后劃分成單詞，一個Bolt分別對應計算每一個單詞出現的次數，然后Tuple在Spout和Bolt之間傳遞，如圖3-15所示。
圖4 ? ?Topology內部數據流圖
? 3. 代碼實現
（1）構建Maven環境
為了開發Topology，需要把Storm相關的JAR包添加到CLASSPATH中，要么手動添加所有相關的JAR包，要么使用Maven來管理所有的依賴。Storm的JAR包發布在Clojars（一個Maven庫），如果使用Maven，需要把下面的配置代碼添加在項目的pom.xml中。
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（2）定義Topology
定義Topology的內部邏輯，代碼如下：
SpoutConf?ig kafkaConf?ig = new SpoutConf?ig(brokerHosts, "storm-sentence", "", "storm"); kafkaConf?ig.scheme = new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme()); TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout(1，new KafkaSpout(kafkaConf?ig), 10);// id, spout, parallelism_hint builder.setBolt(2, new SplitSentence(), 10) .shuffleGrouping(1); builder.setBolt(3, new WordCount(), 20) .f?ieldsGrouping(2, new Fields("word"));
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聲明的Topology的Spout是從Kafka中讀取句子，Spout用setSpout方法插入一個獨特的ID到Topology中。Topology中的每個節點必須給予一個ID，ID是由其他Bolt用于訂閱該節點的輸出流，KafkaSpout在Topology中的ID為1。
setBolt用于在Topology中插入Bolt。在Topology中定義的第一個Bolt是切割句子的Bolt，該Bolt（即SplitSentence）將句子流轉成單詞流；setBolt的最后一個參數是Bolt的并行量，因為SplitSentence是10個并發，所以在Storm集群中有10個線程并行執行。當Topology遇到性能瓶頸時，可以通過增加Bolt并行數量來解決。setBolt方法返回一個對象，用來定義Bolt的輸入。例如，SplitSentence約定使用組件ID為1的輸出流，1是指已經定義的KafkaSpout。SplitSentence會消耗KafkaSpout發出的每一個元組。
SplitSentence的關鍵方法是execute，它將句子拆分成單詞，并發出每個單詞作為新的元組。另一個重要的方法是declareOutputFields，其中聲明了Bolt輸出元組的架構，這個方法聲明它發出一個域為“word”的元組。
SplitSentence對句子中的每個單詞發射一個新的Tuple，WordCount在內存中維護每個單詞出現次數的映射，WordCount每收到一個單詞，都會更新內存中的統計狀態。
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SplitSentence的實現代碼如下：
public class SplitSentence implements IBasicBolt{public void prepare(Map conf, TopologyContext context) {}public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {String sentence = tuple.getString(0);for(String word: sentence.split(" ")) {collector.emit(new Values(word));}}public void cleanup() {}public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));}}?
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WordCount的實現代碼如下：
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public class WordCount implements IBasicBolt {private Map<String, Integer> _counts = new HashMap<String, Integer>();public void prepare(Map conf, TopologyContext context) {}public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {String word = tuple.getString(0);int count;if(_counts.containsKey(word)) {count = _counts.get(word);} else {count = 0;}count++;_counts.put(word, count);collector.emit(new Values(word, count));}public void cleanup() {}public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word", "count"));} }?
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4. Topology運行
Topology運行有兩種模式：本地模式和分布式模式。這兩種模式的接口區別很大，使用場景也不相同。另外，下面還將介紹Topology的運行流程、方法調用過程以及并行度等。
1. Topology運行模式
Topology的運行模式可以分為本地模式和分布式模式，模式可以在配置文件中和代碼中設置。
（1）本地模式
Storm用一個進程中的線程來模擬所有的Spout和Bolt。本地模式對開發和測試來說比較有用。storm-starter中的Topology是以本地模式運行的，可以看到Topology中的每一個組件發射的消息。示例代碼如下：
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Config conf = new Conf?ig(); conf.setDebug(true); conf.setNumWorkers(2); LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology()); Utils.sleep(10000); cluster.killTopology("test"); cluster.shutdown(); 首先，這段代碼通過定義一個LocalCluster對象來定義一個進程內的集群。提交Topology給這個虛擬的集群和提交Topology給分布式集群相同。通過調用submitTopology方法來提交Topology，共有3個參數：要運行的Topology的名稱、一個配置對象，以及要運行的Topology本身。
Topology是以名稱來唯一區別的，可以用這個名稱來殺掉該Topology，而且必須顯式地殺掉，否則它會一直運行。
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conf對象可以配置內容很多，下面兩個是最常見的：
TOPOLOGY_WORKERS (setNumWorkers)：定義希望集群分配多少個工作進程來執行這個Topology。Topology中的每個組件都需要線程來執行。每個組件到底用多少個線程是通過setBolt和setSpout來指定的。這些線程都運行在工作進程中。每一個工作進程包含一些節點的一些工作線程。例如，指定300個線程，60個進程，那么每個工作進程中要執行6個線程，而這6個線程可能屬于不同的組件（Spout或Bolt）?？梢哉{整每個組件的并行度以及這些線程所在的進程數量來調整Topology的性能。
TOPOLOGY_DEBUG (setDebug)：當它設置為true時，Storm會記錄下每個組件發射的每條消息。這在本地環境調試Topology時很有用，但是在生產環境中如果這么做，則會影響性能。
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?（2）分布式模式
Storm由若干節點組成。提交Topology給Nimbus時，也會提交Topology代碼。Nimbus負責分發代碼和給Topolgoy分配工作進程。如果一個工作進程掛掉了，Nimbus節點會將其重新分配到其他節點。分布式模式提交拓撲的代碼如下：
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? 在Storm代碼編寫完成之后，需要打包成JAR包放到Nimbus中運行。在打包時，不需要把依賴的JAR都打進去，否則運行時會出現重復的配置文件錯誤導致Topology無法運行，因為在Topology運行之前，會加載本地的storm.yaml配置文件。
在Nimbus運行的命令如下。
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2. Topology運行流程
在Topology的運行流程中，有幾點需要特別說明。
1）提交Topology后，Storm會把代碼先存放到Nimbus節點的inbox目錄下；之后，把當前Storm運行的配置生成一個stormconf.ser文件放到Nimbus節點的stormdist目錄中，此目錄中同時還有序列化之后的Topology代碼文件。
2）在設定Topology關聯的Spout和Bolt時，可以同時設置當前Spout和Bolt的Executor和Task數量。在默認情況下，一個Topology的Task總和與Executor的總和一致。之后，系統根據Worker的數量，盡量將這些Task平均分配到不同的Worker上執行。Worker在哪個Supervisor節點上運行是由Storm本身決定的。
3）在任務分配好之后，Nimbus節點將任務的信息提交到ZooKeeper集群，同時在ZooKeeper集群中有Workerbeats，這里存儲了當前Topology所有Worker進程的心跳信息。
4）Supervisor節點不斷輪詢ZooKeeper集群，在ZooKeeper的assignments中保存了所有Topology的任務分配信息、代碼存儲目錄、任務之間的關聯關系等，Supervisor通過輪詢此節點的內容來領取自己的任務，啟動Worker進程運行。
5）一個Topology運行之后，不斷通過Spout來發送流，通過Bolt來不斷處理接收到的流，流是無界的。最后一步會不間斷地執行，除非手動結束該Topology。
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3. Topology的方法調用流程
Topology中的流處理時，調用方法的過程如圖3-16所示。
Topology方法調用的過程有如下一些要點：
1）每個組件（Spout或者Bolt）的構造方法和declareOutputFields方法都只被調用一次。
2）open方法和prepare方法被調用多次。在入口函數中設定的setSpout或者setBolt中的并行度參數是指Executor的數量，是負責運行組件中的Task的線程數量，此數量是多少，上述兩個方法就會被調用多少次，在每個Executor運行時調用一次。
3）nextTuple方法和execute方法是一直運行的，nextTuple方法不斷發射Tuple，Bolt的execute不斷接收Tuple進行處理。只有這樣不斷地運行，才會產生無界的Tuple流，體現實時性。這類似于Java線程的run方法。
4）提交一個Topology之后，Storm創建Spout/Bolt實例并進行序列化。之后，將序列化的組件發送給所有任務所在的節點（即Supervisor節點），在每一個任務上反序列化組件。
5）Spout和Bolt之間、Bolt和Bolt之間的通信，通過ZeroMQ的消息隊列實現。
6）圖3-16沒有列出ack和fail方法，在一個Tuple成功處理之后，需要調用ack方法來標記成功，否則調用fail方法標記失敗，重新處理該Tuple。
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? 圖5 ? ?Topology流處理過程圖
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4. Topology并行度
在Topology的執行單元中，有幾個和并行度相關的概念。
（1）Worker
每個Worker都屬于一個特定的Topology，每個Supervisor節點的Worker可以有多個，每個Worker使用一個單獨的端口，Worker對Topology中的每個組件運行一個或者多個Executor線程來提供Task的執行服務。
（2）Executor
Executor是產生于Worker進程內部的線程，會執行同一個組件的一個或者多個Task。
（3）Task
實際的數據處理由Task完成。在Topology的生命周期中，每個組件的Task數量不會變化，而Executor的數量卻不一定。Executor數量小于等于Task的數量，在默認情況下，二者是相等的。
在運行一個Topology時，可以根據具體的情況來設置不同數量的Worker、Task、Executor，設置的位置也可以在多個地方。
1）Worker設置：可以設置yaml中的topology.workers屬性。在代碼中通過Conf?ig的setNumWorkers方法設定。
2）Executor設置：通過Topology的入口類中的setBolt、setSpout方法的最后一個參數指定，如果不指定，則使用默認值1。
3）Task設置：在默認情況下，和executor數量一致。在代碼中通過TopologyBuilder的setNumTasks方法設定具體某個組件的Task數量。
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5. 終止Topology
在Nimbus啟動的節點上，使用下面的命令來終止一個Topology的運行。
storm kill topologyName
執行kill之后，通過UI界面查看Topology狀態，其先變成KILLED狀態，清理完本地目錄和ZooKeeper集群中與當前Topology相關的信息之后，此Topology將徹底消失。
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6.Topology跟蹤
提交Topology后，可以在Storm UI界面查看整個Topology運行的過程。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的Storm概念学习系列之Topology拓扑的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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