深入解析Storm：源码剖析与核心机制

"storm源码解析" 本文档是对Apache Storm开源流处理系统的源代码进行深入解析的笔记，由作者徽沪一郎在2014年5月28日撰写。主要内容分为四个部分：启动场景分析、Topology提交过程、Message Passing（消息传递）以及Reliability（可靠性）。 1. 启动场景分析： - nimbus启动场景：nimbus作为Storm的主控节点，负责分配任务和监控拓扑状态。程序入口是`NimbusServer`，它会读取配置文件，与Thrift服务接口结合，并利用Zookeeper进行协调。 - supervisor启动场景：supervisor是Storm的执行节点，负责启动和监控worker进程。同样，它也与Zookeeper交互，用于获取和更新任务分配信息。 2. Topology提交过程： - 用户通过`StormBuilder`构建拓扑，设置Spout和Bolt，然后调用`createTopology`生成实际的拓扑结构。 - `stormclient`模块处理用户提交的拓扑，与nimbus通信。 - nimbus接收到提交请求后，会执行`submitTopologyWithOpts`，对拓扑进行规范化处理(`normalize-topology`)，然后分配任务(`mk-assignments`)并监控(`TopologyMonitoring`)。 3. Message Passing（消息传递）： - 基本概念包括tuple（数据单元）和grouping（分组策略）。 - Tuple接收：worker启动接收线程，通过socket接收来自其他worker的消息，利用Disruptor框架在线程间高效传递消息，最后由executor处理。 - Tuple发送：通过IConnection接口实现消息发送，grouping策略决定了消息如何在executor之间路由。 4. Reliability（可靠性）： - Storm通过acking机制保证消息处理的可靠性，每个被处理的tuple都有一个ack（确认）流程。 - 当一个tuple被完全处理后，发送方会收到ack，否则将重新发送未确认的tuple。 这些笔记详细阐述了Storm的核心组件和工作流程，对于理解Storm如何实现高可用和容错性，以及如何高效地处理实时数据流，提供了宝贵的洞察。同时，对于想要深入研究分布式系统、流处理技术或希望优化Storm性能的开发者来说，这是一份极具价值的参考资料。