【郑州校区】Storm原理
5.1 Storm 任务提交的过程[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 TopologyMetricsRunnable.TaskStartEvent[oldAssignment=<null>,newAssignment=Assignment[masterCodeDir=C:\Users\MAOXIA~1\AppData\Local\Temp\\e73862a8-f7e7-41f3-883d-af494618bc9f\nimbus\stormdist\double11-1-1458909887,nodeHost={61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba=192.168.1.106},taskStartTimeSecs={1=1458909910, 2=1458909910, 3=1458909910, 4=1458909910, 5=1458909910, 6=1458909910, 7=1458909910, 8=1458909910},workers=[ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900]],timeStamp=1458909910633,type=Assign],task2Component=<null>,clusterName=<null>,topologyId=double11-1-1458909887,timestamp=0] | 5.2 Storm组件本地目录树5.3 Storm zookeeper目录树5.4 Storm启动流程分析 ------------程序员client------------------ 1、客户端运行storm nimbus时,会调用storm的python脚本,该脚本中为每个命令编写一个方法,每个方法都可以生成一条相应的java命令。 命令格式如下:java -server xxxx.ClassName -args nimbus---> Running: /export/servers/jdk/bin/java -server backtype.storm.daemon.nimbus supervisor---> Running: /export/servers/jdk/bin/java -server backtype.storm.daemon.supervisor --------------nimbus--------------------- 2、nibums启动之后,接受客户端提交任务 命令格式:storm jar xxx.jar xxx驱动类 参数 Running: /export/servers/jdk/bin/java -client -Dstorm.jar=/export/servers/storm/examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount-28 该命令会执行 storm-starter-topologies-0.9.6.jar 中的storm-starter-topologies-0.9.6.jar的main方法,main方法中会执行以下代码: StormSubmitter.submitTopology("mywordcount",config,topologyBuilder.createTopology()); topologyBuilder.createTopology(),会将程序猿编写的spout对象和bolt对象进行序列化。 会将用户的jar上传到 nimbus物理节点的 /export/data/storm/workdir/nimbus/inbox目录下。并且改名,改名的规则是添加了一个UUID字符串。 在nimbus物理节点的 /export/data/storm/workdir/nimbus/stormdist目录下。有当前正在运行的topology的jar包和配置文件,序列化对象文件。 3、nimbus接受到任务之后,会将任务进行分配,分配会产生一个assignment对象,该对象会保存到zk中,目录是/storm/assignments ,该目录只保存正在运行的topology任务。 --------supervisor------------------ 4、supervisor通过watch机制,感知到nimbus在zk上的任务分配信息,从zk上拉取任务信息,分辨出属于自己任务。 ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900] 5、supervisor 根据自己的任务信息,启动自己的worker,并分配一个端口。 '/export/servers/jdk/bin/java' '-server' '-Xmx768m' export/data/storm/workdir/supervisor/stormdist/wordcount1-3-1461683066/stormjar.jar' 'backtype.storm.daemon.worker' 'wordcount1-3-1461683066' 'a69bb8fc-e08e-4d55-b51f-e539b066f90b' '6701' '9fac2805-7d2b-4e40-aabc-1c85c9856d64' ---------worker---------------------- 6、worker启动之后,连接zk,拉取任务 ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900] 假设任务信息: 1--->spout---type:spout 2--->bolt ---type:bolt 3--->acker---type:bolt 得到对象有几种方式? new ClassName 创建对象、class.forName 反射对象、clone 克隆对象、序列化反序列化 worker通过反序列化,得到程序员自己定义的spout和bolt对象。 7、worker根据任务类型,分别执行spout任务或者bolt任务。 spout的声明周期是:open、nextTuple、outPutFiled bolt的生命周期是:prepare、execute(tuple)、outPutFiled 5.5 启动流程代码说明jstorm supervisor如何启动worker,worker如何启动task 1、下载Jstorm源码,在源码包下找到 daemon包,在这个包下有三个子包,分别是nimbus,supervisor,worker。 2、通过架构图,我们已知nimbus分配任务,并将任务信息写入到zk上,supervisor读取zk上的任务后启动自己的worker。所以我们分析supervisor如何启动worker,worker如何启动task。 3、supervisor如何启动worker。打开 com.alibaba.jstorm.daemon.supervisor.Supervisor 发现supervisor有几个方法,方法中有个mkSupervisor方法。 4、进去Supervisor中的mkSupervisor方法,在第144行有以下的代码,改代码创建了SyncSupervisorEvent 对象。 SyncSupervisorEvent syncSupervisorEvent = new SyncSupervisorEvent(supervisorId, conf, syncSupEventManager, stormClusterState, localState, syncProcessEvent, hb); 5、SyncSupervisorEvent对象实现了RunnableCallback接口,该接口有个run方法会被定时执行。在run方法的191行,有代码如下,主要是要supervisor获取到任务信息,要开始准备启动worker了。 syncProcesses.run(zkAssignment, downloadFailedTopologyIds); 6、syncProcesses是com.alibaba.jstorm.daemon.supervisor.SyncProcessEvent的 引用变量,该类中有个自定义的run方法中有段代码如下,调用的startNewWorkers方法 startNewWorkers(keepPorts, localAssignments, downloadFailedTopologyIds); 7、SyncProcessEvent的startNewWorkers方法有代码片段如下,主要是根据集群模式启动不同模式下的worker。我们跟踪分布式集群模式下的worker启动。 for (Entry<Integer, LocalAssignment> entry : newWorkers.entrySet()) { if (clusterMode.equals(“distributed”)) { launchWorker(conf, sharedContext, assignment.getTopologyId(), supervisorId, port, workerId, assignment); } else if (clusterMode.equals(“local”)) { launchWorker(conf, sharedContext, assignment.getTopologyId(), supervisorId, port, workerId, workerThreadPids); } } 8、在分布式模式下worker启动最终会调用一个类似于java -server xxx.worker 启动worker。由于第7步中,有个for循环,该for循环会迭代出属于当前supervisor的所有worker任务并启动。 JStormUtils.launchProcess(cmd, environment, true); 9、java -server xxx.worker,命令执行之后,会执行Worker的mian方法。worker的main方法有代码如下,其实调用了worker自己内部的静态方法,叫做mk_worker方法。 WorkerShutdown sd = mk_worker(conf, null, topology_id, supervisor_id, Integer.parseInt(port_str), worker_id, jar_path); sd.join(); 10、mk_worker静态方法,会执行以下代码,创建一个worker的实例,并立即执行execute方法。 Worker w = new Worker(conf, context, topology_id, supervisor_id, port, worker_id, jar_path); return w.execute(); 11、execute方法会执行以下代码创建一个RefreshConnections 的实例。 RefreshConnections refreshConn = makeRefreshConnections(); 12、makeRefreshConnections 方法会执行以下代码创建一个RefreshConnections 实例。 RefreshConnections refresh_connections = new RefreshConnections(workerData); 13、RefreshConnections 是继承了 RunnableCallback,该实例的会有一个run方法会被定时执行。run方法中有以下代码,其中createTasks(addedTasks)方法用来创建Task任务。 shutdownTasks(removedTasks); createTasks(addedTasks); updateTasks(updatedTasks); 14、createTasks方法有代码如下,循环启动属于该worker的Task任务,启动Task任务主要调用Task.mk_task(workerData, taskId); for (Integer taskId : tasks) { try { TaskShutdownDameon shutdown = Task.mk_task(workerData, taskId); workerData.addShutdownTask(shutdown); } catch (Exception e) { LOG.error(“Failed to create task-” + taskId, e); throw new RuntimeException(e); } } 15、Task.mk_task(workerData, taskId)方法实现如下,创建一个Task对象并立即调用execute方法。 Task t = new Task(workerData, taskId); return t.execute(); 16、execute方法实现如下,用来初始化一个Executor,我们知道在默认情况下一个task等于一个executor。 RunnableCallback baseExecutor = prepareExecutor(); 17、进入prepareExecutor()方法,代码如下,发现代码调用了mkExecutor方法。 final BaseExecutors baseExecutor = mkExecutor(); 18、mkExecutor方法,代码如下,如果当前taskObj是Bolt就创建Bolt的executor,如果当前taskObj是Spout就创建相应的Spout executor。 public BaseExecutors mkExecutor() { BaseExecutors baseExecutor = null; if (taskObj instanceof IBolt) { baseExecutor = new BoltExecutors(this); } else if (taskObj instanceof ISpout) { if (isSingleThread(stormConf) == true) { baseExecutor = new SingleThreadSpoutExecutors(this); } else { baseExecutor = new MultipleThreadSpoutExecutors(this); } } return baseExecutor; } 19、创建完了executor,现在有两条线,分别是bolt executor和spout executor。以 bolt executor 为例,这个executor会实现Disruptor的EventHandler接口。 接口onevent方法需要实现,实现代码中会调用processTupleEvent()方法。下面节选onevent中的部分代码。 if (event instanceof Tuple) { processControlEvent(); processTupleEvent((Tuple) event); } else if (event instanceof BatchTuple) { for (Tuple tuple : ((BatchTuple) event).getTuples()) { processControlEvent(); processTupleEvent((Tuple) tuple); } } 20、进入processTupleEvent方法,发现有代码如下,其实最终是调用了bolt.execute()方法。 private void processTupleEvent(Tuple tuple) { try { if (xxx) { backpressureTrigger.handle(tuple); } else { bolt.execute(tuple); } } catch (Throwable e) { error = e; LOG.error(“bolt execute error “, e); report_error.report(e); } } 传智播客·黑马程序员郑州校区地址 河南省郑州市 高新区长椿路11号大学科技园(西区)东门8号楼三层
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