一、简介

　　Storm 可以保证 spout 发出的每条消息都能被“完全处理” ，这也是直接区别于其他实时系统的地方，如 S4。

　　请注意，spout 发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息 ，可以形象的理解为一棵消息树， 其中 spout 发出的消息为树根， Storm会跟踪这棵消息树的处理情况， 只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了，Storm 才会认为 spout 发出的这个消息已经被“完全处理” 。如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了， 或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理” ，那么 spout 发出的消息就会重发。

二、理解消息被完整处理

　　一个消息(tuple)从 spout 发送出来， 可能会导致成百上千的消息 基于此消息被创建

　　以“单词统计”为例：它的消息可分裂为多个消息，这些消息构成一个树状结构，被称为“tuple tree”，如图

　　当下面的条件同时被满足,Storm 才会认为一个从 spout 发送出来的消息被完整处理.

• • tuple tree 不再生长
  • 树中的任何消息被标识为“已处理”

　　如果在指定的时间内，一个消息衍生出来的 tuple tree 未被完全 处理成功，则认为此消息未被完整处理。这个超时值可以通过任务级 参数Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS 进行配置，默认超时 值为30秒。

二、原理

　　考虑到尽可能减少对内存的消耗，Storm 并不会跟踪消息树中的每个消息，而是采用了一些特殊的策略，它把消息树当作一个整体来跟踪，对消息树中所有消息的唯一 id 进行异或计算，通过是否为零来判定 spout 发出的消息是否被“完全处理” ，这极大的节约了内存和简化了判定逻辑。

　　上面所说的，Storm 保证了每个消息至少被处理一次，但是对于有些计算场合，会严格要求每个消息只被处理一次，幸而 Storm 的0.7.0引入了事务性拓扑，解决了这个问题，后面会有详述。

三、注意

　　这种模式，每发送一个消息，都会同步发送一个ack/fail，对于网络的带宽会有一定的消耗，如果对于可靠性要求不高，可通过使用不同的 emit 接口关闭该模式。