Storm可靠性实例解析——ack机制

对于Storm，它有一个很重要的特性：“Guarantee no data loss” ——可靠性

很显然，要做到这个特性，必须要track每个data的去向和结果。Storm是如何做到的呢——acker机制。

先概括下acker所参与的工作流程：

1. Spout创建一个新的Tuple时，会发一个消息通知acker去跟踪；
2. Bolt在处理Tuple成功或失败后，也会发一个消息通知acker；
3. acker会找到发射该Tuple的Spout，回调其ack或fail方法。

 

我们说RichBolt和BasicBolt的区别是后者会自动ack。那么是不是我们只要实现了Spout的ack或fail方法就能看到反馈了呢？

试试在RandomSpout(extends BaseRichSpout )中加入如下代码：

 1 public class RandomSpout extends BaseRichSpout {  
 2   
 3     private SpoutOutputCollector collector;  
 4   
 5     private Random rand;  
 6       
 7     private static String[] sentences = new String[] {"edi:I'm happy", "marry:I'm angry", "john:I'm sad", "ted:I'm excited", "laden:I'm dangerous"};  
 8       
 9     @Override  
10     public void open(Map conf, TopologyContext context,  
11             SpoutOutputCollector collector) {  
12         this.collector = collector;  
13         this.rand = new Random();  
14     }  
15   
16     @Override  
17     public void nextTuple() {  
18         String toSay = sentences[rand.nextInt(sentences.length)];  
19         this.collector.emit(new Values(toSay));  
20     }  
21   
22     @Override  
23     public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {  
24         declarer.declare(new Fields("sentence"));  
25     }  
26   
27 }  

public class RandomSpout extends BaseRichSpout