标签：slf4j 链路 cbo comm tuple build jedis pil over
本人是spark的拥趸，因为工作中需要用到jstorm，作记录如下。
pom.xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.jstorm</groupId>
<artifactId>jstorm-core</artifactId>
<version>2.1.1</version>
<scope>provided</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-nop</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-jdk14</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-kafka</artifactId>
<version>0.9.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>0.9.0.1</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
</exclusion>
<exclusion>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbcp</groupId>
<artifactId>commons-dbcp</artifactId>
<version>1.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.6.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>javax.mail</groupId>
<artifactId>mail</artifactId>
<version>1.4.7</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.1</version>
<configuration>
<source>1.7</source>
<target>1.7</target>
<encoding>utf8</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
没什么好说的，无非都是常规的东西。需要注意的是做好kafka的offset的维护。
其它需要注意的两点，异常消息的处理和限流。
异常消息的处理其实就是ack/fail的问题。使用BaseBasicBolt的话，它会自动帮你实现ack与fail。但需要手动抛出FailException。这样的话，一旦出现异常，整个topology就退出集群了，这是不可接受的。
无奈只有使用IRichBolt,手动去捕获异常。这样如果异常不是数据结构的问题，只是下游比如获取其它数据连接问题比如邮件服务器问题，那么失败了不去更新offset，下次启动的时候还能继续消费。也无需去手动重发。
如果需要重发的话，storm只能自己实现，jstorm可以通过以下方式：
public interface IFailValueSpout { void fail(Object msgId, List<object>values); }
想要实现ack/fail必须满足以下三点：
1. 在spout emit tuple的时候，要加上第3个参数messageid
2. 在配置中acker数目至少为1
3. 在bolt emit的时候，要加上第二个参数anchor tuple，以保持tracker链路
第1点，由于使用的是KafkaSpout，已经实现了。
第2点：
config.setNumAckers(1);
第3点：
collector.emit(input,new Values(map));
限流的问题，主要是考虑到可能会有的这么一种场景。如果jstorm集群意外退出，或者升级出现情况，导致长时间无法重启。而这时候kafka集群生产端消息源源不断在产生新的消息。当重启jstorm集群的时候，势必会导致消息大量涌入jstorm集群。
还有一种场景就是，消息量不稳定，时大时小，那么非常有必须设置这个参数进行限流。
那么这时候需要对消息进行限流。在spark streaming中可以对kafka每个分区每秒的消息数进行限制;考虑到如果直接写死一个值，在低谷期间会造成资源的浪费，可以通过资源实现情况来限流。
而jstorm则通过topology.max.spout.pending来设置。它表示jstorm集群中可能缓存也就是待消费的消息数。如果大于这个数，新的消息就不会进来。
标签：slf4j 链路 cbo comm tuple build jedis pil over
原文地址：http://www.cnblogs.com/eryuan/p/7019371.html
