转自：http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/
storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的，以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。
一个tuple被”完全处理”是什么意思？
就如同蝴蝶效应一样，从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生， 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology.
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这个topology从一个Kestrel队列读取句子， 把每个句子分割成一个个单词， 然后发射这一个个单词： 一个源tuple（一个句子）引起后面很多tuple的产生(一个个单词）， 这个消息流大概是这样的：
统计单词出现次数的tuple树
在storm里面一个tuple被完全处理的意思是： 这个tuple以及由这个tuple所导致的所有的tuple都被成功处理。而一个tuple会被认为处理失败了如果这个消息在timeout所指定的时间内没有成功处理。 而这个timetout可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS来指定。
如果一个消息处理成功了或者失败了会发生什么？
FYI。 下面这个是spout要实现的接口:
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首先storm通过调用spout的nextTuple方法来获取下一个tuple, Spout通过open方法参数里面提供的SpoutOutputCollector来发射新tuple到它的其中一个输出消息流, 发射tuple的时候spout会提供一个message-id, 后面我们通过这个message-id来追踪这个tuple。举例来说， KestrelSpout从kestrel队列里面读取一个消息，并且把kestrel提供的消息id作为message-id, 看例子：
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接下来， 这个发射的tuple被传送到消息处理者bolt那里， storm会跟踪由此所产生的这课tuple树。如果storm检测到一个tuple被完全处理了， 那么storm会以最开始的那个message-id作为参数去调用消息源的ack方法；反之storm会调用spout的fail方法。值得注意的一点是， storm调用ack或者fail的task始终是产生这个tuple的那个task。所以如果一个spout被分成很多个task来执行， 消息执行的成功失败与否始终会通知最开始发出tuple的那个task。
我们再以KestrelSpout为例来看看spout需要做些什么才能保证“一个消息始终被完全处理”, 当KestrelSpout从Kestrel里面读出一条消息， 首先它“打开”这条消息， 这意味着这条消息还在kestrel队列里面， 不过这条消息会被标示成“处理中”直到ack或者fail被调用。处于“处理中“状态的消息不会被发给其他消息处理者了；并且如果这个spout“断线”了， 那么所有处于“处理中”状态的消息会被重新标示成“等待处理”.
Storm的可靠性API
作为storm的使用者，有两件事情要做以更好的利用storm的可靠性特征。 首先，在你生成一个新的tuple的时候要通知storm; 其次，完成处理一个tuple之后要通知storm。 这样storm就可以检测整个tuple树有没有完成处理，并且通知源spout处理结果。storm提供了一些简洁的api来做这些事情。
由一个tuple产生一个新的tuple称为： anchoring。你发射一个新tuple的同时也就完成了一次anchoring。看下面这个例子： 这个bolt把一个包含一个句子的tuple分割成每个单词一个tuple。
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看一下这个execute方法， emit的第一个参数是输入tuple， 第二个参数则是输出tuple， 这其实就是通过输入tuple anchoring了一个新的输出tuple。因为这个“单词tuple”被anchoring在“句子tuple”一起， 如果其中一个单词处理出错，那么这整个句子会被重新处理。作为对比， 我们看看如果通过下面这行代码来发射一个新的tuple的话会有什么结果。
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用这种方法发射会导致新发射的这个tuple脱离原来的tuple树(unanchoring), 如果这个tuple处理失败了， 整个句子不会被重新处理。到底要anchoring还是要 unanchoring则完全取决于你的业务需求。
一个输出tuple可以被anchoring到多个输入tuple。这种方式在stream合并或者stream聚合的时候很有用。一个多入口tuple处理失败的话，那么它对应的所有输入tuple都要重新执行。看看下面演示怎么指定多个输入tuple:
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多入口tuple把这个新tuple加到了多个tuple树里面去了。
我们通过anchoring来构造这个tuple树，最后一件要做的事情是在你处理完当个tuple的时候告诉storm, 通过OutputCollector类的ack和fail方法来做，如果你回过头来看看SplitSentence的例子， 你可以看到“句子tuple”在所有“单词tuple”被发出之后调用了ack。
你可以调用OutputCollector 的fail方法去立即将从消息源头发出的那个tuple标记为fail， 比如你查询了数据库，发现一个错误，你可以马上fail那个输入tuple， 这样可以让这个tuple被快速的重新处理， 因为你不需要等那个timeout时间来让它自动fail。
每个你处理的tuple， 必须被ack或者fail。因为storm追踪每个tuple要占用内存。所以如果你不ack/fail每一个tuple， 那么最终你会看到OutOfMemory错误。
大多数Bolt遵循这样的规律：读取一个tuple；发射一些新的tuple；在execute的结束的时候ack这个tuple。这些Bolt往往是一些过滤器或者简单函数。Storm为这类规律封装了一个BasicBolt类。如果用BasicBolt来做， 上面那个SplitSentence可以改写成这样：
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这个实现比之前的实现简单多了， 但是功能上是一样的。发送到BasicOutputCollector的tuple会自动和输入tuple相关联，而在execute方法结束的时候那个输入tuple会被自动ack的。
作为对比，处理聚合和合并的bolt往往要处理一大堆的tuple之后才能被ack， 而这类tuple通常都是多输入的tuple， 所以这个已经不是IBasicBolt可以罩得住的了。
storm是怎么实现高效率的可靠性的？
storm里面有一类特殊的task称为：acker， 他们负责跟踪spout发出的每一个tuple的tuple树。当acker发现一个tuple树已经处理完成了。它会发送一个消息给产生这个tuple的那个task。你可以通过Config.TOPOLOGY_ACKERS来设置一个topology里面的acker的数量， 默认值是一。 如果你的topology里面的tuple比较多的话， 那么把acker的数量设置多一点，效率会高一点。
理解storm的可靠性的最好的方法是来看看tuple和tuple树的生命周期， 当一个tuple被创建， 不管是spout还是bolt创建的， 它会被赋予一个64位的id，而acker就是利用这个id去跟踪所有的tuple的。每个tuple知道它的祖宗的id(从spout发出来的那个tuple的id), 每当你新发射一个tuple， 它的祖宗id都会传给这个新的tuple。所以当一个tuple被ack的时候，它会发一个消息给acker，告诉它这个tuple树发生了怎么样的变化。具体来说就是：它告诉acker： 我呢已经完成了， 我有这些儿子tuple, 你跟踪一下他们吧。下面这个图演示了C被ack了之后，这个tuple树所发生的变化。
tuple ack示例
关于storm怎么跟踪tuple还有一些细节， 前面已经提到过了， 你可以自己设定你的topology里面有多少个acker。而这又给我们带来一个问题， 当一个tuple需要ack的时候，它到底选择哪个acker来发送这个信息呢？
storm使用一致性哈希来把一个spout-tuple-id对应到acker， 因为每一个tuple知道它所有的祖宗的tuple-id， 所以它自然可以算出要通知哪个acker来ack。（这里所有的祖宗是指这个tuple所对应的所有的根tuple。这里注意因为一个tuple可能存在于多个tuple树，所以才有所有一说）。
storm的另一个细节是acker是怎么知道每一个spout tuple应该交给哪个task来处理。当一个spout发射一个新的tuple， 它会简单的发一个消息给一个合适的acker，并且告诉acker它自己的id(taskid)， 这样storm就有了taskid-tupleid的对应关系。 当acker发现一个树完成处理了， 它知道给哪个task发送成功的消息。
acker task并不显式的跟踪tuple树。对于那些有成千上万个节点的tuple树，把这么多的tuple信息都跟踪起来会耗费太多的内存。相反， acker用了一种不同的方式， 使得对于每个spout tuple所需要的内存量是恒定的（20 bytes) . 这个跟踪算法是storm如何工作的关键，并且也是它的主要突破。
一个acker task存储了一个spout-tuple-id到一对值的一个mapping。这个对子的第一个值是创建这个tuple的taskid， 这个是用来在完成处理tuple的时候发送消息用的。 第二个值是一个64位的数字称作：”ack val”, ack val是整个tuple树的状态的一个表示，不管这棵树多大。它只是简单地把这棵树上的所有创建的tupleid/ack的tupleid一起异或(XOR)。
当一个acker task 发现一个 ack val变成0了， 它知道这棵树已经处理完成了。 因为tupleid是随机的64位数字， 所以， ack val碰巧变成0(而不是因为所有创建的tuple都完成了)的几率极小。算一下就知道了， 就算每秒发生10000个ack， 那么需要50000000万年才可能碰到一个错误。而且就算碰到了一个错误， 也只有在这个tuple失败的时候才会造成数据丢失。 关于Acker的详细工作流程的分析可以看看这篇文章: Twitter Storm源代码分析之acker工作流程。
既然你已经理解了storm的可靠性算法， 让我们一起过一遍所有可能的失败场景，并看看storm在每种情况下是怎么避免数据丢失的。
1. 由于对应的task挂掉了，一个tuple没有被ack： storm的超时机制在超时之后会把这个tuple标记为失败，从而可以重新处理。
2. Acker挂掉了： 这种情况下由这个acker所跟踪的所有spout tuple都会超时，也就会被重新处理。
3. Spout挂掉了： 在这种情况下给spout发送消息的消息源负责重新发送这些消息。比如Kestrel和RabbitMQ在一个客户端断开之后会把所有”处理中“的消息放回队列。
就像你看到的那样， storm的可靠性机制是完全分布式的， 可伸缩的并且是高度容错的。
调整可靠性 (Tuning Reliability)
acker task是非常轻量级的， 所以一个topology里面不需要很多acker。你可以通过Strom UI(id: -1)来跟踪它的性能。 如果它的吞吐量看起来不正常，那么你就需要多加点acker了。
如果可靠性对你来说不是那么重要 — 你不太在意在一些失败的情况下损失一些数据， 那么你可以通过不跟踪这些tuple树来获取更好的性能。不去跟踪消息的话会使得系统里面的消息数量减少一半， 因为对于每一个tuple都要发送一个ack消息。并且它需要更少的id来保存下游的tuple， 减少带宽占用。
有三种方法可以去掉可靠性。第一是把Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置成 0. 在这种情况下， storm会在spout发射一个tuple之后马上调用spout的ack方法。也就是说这个tuple树不会被跟踪。
第二个方法是在tuple层面去掉可靠性。 你可以在发射tuple的时候不指定messageid来达到不跟粽某个特定的spout tuple的目的。
最后一个方法是如果你对于一个tuple树里面的某一部分到底成不成功不是很关心，那么可以在发射这些tuple的时候unanchor它们。 这样这些tuple就不在tuple树里面， 也就不会被跟踪了。