public KafkaSpout(SpoutConfig spoutConf) {
        _spoutConfig = spoutConf;}

SpoutConfig继承自KafkaConfig。由于SpoutConfig和KafkaConfig所有的instance field全是public, 因此在使用构造方法后，可以直接设置各个域的值。

public class SpoutConfig extends KafkaConfig implements Serializable {
    public List<String> zkServers = null; //记录Spout读取进度所用的zookeeper的host
    public Integer zkPort = null;//记录进度用的zookeeper的端口
    public String zkRoot = null;//进度信息记录于zookeeper的哪个路径下
    public String id = null;//进度记录的id，想要一个新的Spout读取之前的记录，应把它的id设为跟之前的一样。
    public long stateUpdateIntervalMs = 2000;//用于metrics,多久更新一次状态。

    public SpoutConfig(BrokerHosts hosts, String topic, String zkRoot, String id) {
        super(hosts, topic);
        this.zkRoot = zkRoot;
        this.id = id;
    }
}

public class KafkaConfig implements Serializable {

    public final BrokerHosts hosts; //用以获取Kafka broker和partition的信息
    public final String topic;//从哪个topic读取消息
    public final String clientId; // SimpleConsumer所用的client id

    public int fetchSizeBytes = 1024 * 1024; //发给Kafka的每个FetchRequest中，用此指定想要的response中总的消息的大小
    public int socketTimeoutMs = 10000;//与Kafka broker的连接的socket超时时间
    public int fetchMaxWait = 10000;   //当服务器没有新消息时，消费者会等待这些时间
    public int bufferSizeBytes = 1024 * 1024;//SimpleConsumer所使用的SocketChannel的读缓冲区大小
    public MultiScheme scheme = new RawMultiScheme();//从Kafka中取出的byte[]，该如何反序列化
    public boolean forceFromStart = false;//是否强制从Kafka中offset最小的开始读起
    public long startOffsetTime = kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime();//从何时的offset时间开始读，默认为最旧的offset
    public long maxOffsetBehind = 100000;//KafkaSpout读取的进度与目标进度相差多少，相差太多，Spout会丢弃中间的消息
    public boolean useStartOffsetTimeIfOffsetOutOfRange = true;//如果所请求的offset对应的消息在Kafka中不存在，是否使用startOffsetTime
    public int metricsTimeBucketSizeInSecs = 60;//多长时间统计一次metrics

    public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, String topic) {
        this(hosts, topic, kafka.api.OffsetRequest.DefaultClientId());
    }

    public KafkaConfig(BrokerHosts hosts, String topic, String clientId) {
        this.hosts = hosts;
        this.topic = topic;
        this.clientId = clientId;
    }

}

对Zookeeper的使用

KafkaSpout的配置中有两个地方可以用到Zookeeper

1. 用Zookeeper来记录KafkaSpout的处理进度，在topology重新提交或者task重启后继续之前的处理进度。在SpoutConfig中的zkServers, zkPort和zkRoot与此相关。如果zkServer和zkPort没有设置，那么KafkaSpout会使用Storm集群所用的Zookeeper记录这些信息。
2. 用Zookeeper来获取Kafka中一个topic的所有partition，和每个partition的leader。这需要实现BrokerHosts的子类ZkHosts.但是，这个Zookeepr是可选的。如果使用BrokerHosts的另一个子类StaticHosts,把partition和leader的对应关系硬编码，则不需要Zookeeper来提供此功能。KafkaSpout会从Kafka集群使用的Zookeeper中提取partition和leader的对应关系。而且：
• 如果使用StatisHosts，那么KafkaSpout会使用StaticCoordinator，这个coordinator不能响应partition leader的变化。
• 如果使用ZkHosts，那么KafkaSpout会使用ZkCoordinator, 当其refresh()方法被调用后，这个cooridnator会检查发生leader变更的partition，并为之生成新的PartitionManager.从而能够在leader变更后，继续读取消息。

影响初始读取进度的配置项

在一个topology上线后，它从哪个offset开始读取消息呢？有一些配置项对此有影响：

1. SpoutConfig中的id字段。如果想要一个topology从另一个topology之前的处理进度继续处理，它们需要有相同的id。
2. KafkaConfig的forceFromStart字段。如果此字段设为true, 那么它一个topology上线后，它会忽略之前相同id的topology的进度，并且从Kafka中最早的消息开始处理。
3. KafkaConfig的startOffsetTime字段。默认为kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime()开始读，也就是从Kafka中最早的消息开始处理。也可以设成kafka.api.OffsetRequest.LatestOffset,也就是最早的消息开始读。也可以自己指定具体的值。
4. KafkaConfig的maxOffsetBehind字段。这个字段对于KafkaSpout的多个处理流程都有影响。当提交一个新topology时，如果没有forceFromStart, 当KafkaSpout对某个partition的处理进度落后startOffsetTime对应的offset多于此值时，KafkaSpout会丢弃中间的消息，从而强制赶上目标进度.比如，如果startOffsetTime设成了lastestTime，那么如果进度落后超过maxOffsetBehind，KafkaSpout会直接从latestTime对应的offset开始处理。如果设成了froceFromStart，则在提交新任务时，始终会从EarliestTime开始读。
5. KafkaSpout的userStartOffsetTimeIfOffsetOutOfRange字段。如果设成true，那么当fetch消息时出错，且FetchResponse显示的出错原因是OFFSET_OUT_OF_RANGE，那么就会尝试从KafkaSpout指定的startOffsetTime对应的消息开始读。例如，如果有一批消息因为超过了保存期限被Kafka删除，并且zk里记录的消息在这批被删除的消息里。如果KafkaSpout试图从zk的记录继续读，那么就会出现OFFSET_OUT_OF_RANGE的错误，从而触发这个配置。

实际上maxOffsetBehind有时候有点名不符实。当startOffsetTime为A, zk里的进度为B， A - B > maxOffsetBehind时，应该从A - maxOffsetBehind除开始读或许更好一些，而不是直接跳到startOffsetTime。此处的逻辑参见PartitionManager的实现。

附：其中KafkaConfig的maxWait的意义请参见这篇文章 《卡夫卡的炼狱》

卡夫卡的炼