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storm-0.8.2源码分析之topology起步

2013-09-05 
storm-0.8.2源码分析之topology启动topology启动一个topology的启动包括了三个步骤1)创建TopologyBuilder,

storm-0.8.2源码分析之topology启动
topology启动

         一个topology的启动包括了三个步骤

         1)创建TopologyBuilder,设置输入源,输出源

         2)获取config

         3)提交topology(这里不考虑LocalCluster本地模式)

 

         以storm.starter的ExclamationTopology为例:

public static void main(String[] args)throws Exception {

       TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

       

       builder.setSpout("word", new TestWordSpout(), 10);       

       builder.setBolt("exclaim1", new ExclamationBolt(), 3)

               .shuffleGrouping("word");

       builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 2)

               .shuffleGrouping("exclaim1");

               

       Config conf = new Config();

       conf.setDebug(true);

       

       if(args!=null && args.length > 0) {

           conf.setNumWorkers(3);

           

           StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology());

       } else {

       

           LocalCluster cluster = new LocalCluster();

           cluster.submitTopology("test", conf,builder.createTopology());

           Utils.sleep(10000);

           cluster.killTopology("test");

           cluster.shutdown();   

       }

}

TopologyBuilder

   TopologyBuilder builder = newTopologyBuilder();

       

       builder.setSpout("word", new TestWordSpout(), 10);       

       builder.setBolt("exclaim1", new ExclamationBolt(), 3)

               .shuffleGrouping("word");

       builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 2)

               .shuffleGrouping("exclaim1");

         每个topology都是先创建了一个TopologyBuilder对象,之后才可以进行设置相关属性。

         先来看看setSpout函数:

   public SpoutDeclarer setSpout(String id, IRichSpout spout, Numberparallelism_hint) {

       validateUnusedId(id);

       initCommon(id, spout, parallelism_hint);

       _spouts.put(id, spout);

       return new SpoutGetter(id);

    }

         这个函数的处理的流程是,先检查下componentId  是否已经被使用过。要是被使用过则抛出IllegalArgumentException 异常。

         然后开始初始化ComponentCommon,这个结构是storm.thrift中定义的(thrift会生成对应的java类),定义如下:

struct ComponentCommon {

   1: required map<GlobalStreamId, Grouping> inputs;

   2: required map<string, StreamInfo> streams; //key is stream id

   3: optional i32 parallelism_hint; //how many threads across the clustershould be dedicated to this component

   // component specific configuration

   4: optional string json_conf;

  }

初始化ComponentCommon对象,最后会记录到TopologyBuilder 的成员变量Map<String, ComponentCommon> _commons。其中key是componentId,在这里就是"word"。

然后在TopologyBuilder 的成员变量Map<String, IRichSpout> _spouts,记录下spout的记录。其中key也是componentId,在这里是"word"。

 

         builder.setBolt("exclaim1",new ExclamationBolt(), 3)这部分和setSpout基本相似,只是最后记bolt的时候,是记录在TopologyBuilder 的成员变量Map<String, IRichBolt> _bolts,其中key是componentId,在这里就是"exclaim1"。之后,.shuffleGrouping("word")这部分,是调用setBolt返回的,BoltDeclarer中的shuffleGrouping。

         最终将会调用到grouping,其中streamId在这里没有指定,会使用"default"来替代。

public BoltDeclarer shuffleGrouping(StringcomponentId) {

   return shuffleGrouping(componentId, Utils.DEFAULT_STREAM_ID);

}

 

public BoltDeclarer shuffleGrouping(StringcomponentId, String streamId) {

   return grouping(componentId, streamId, Grouping.shuffle(newNullStruct()));

}

在这里grouping最后一个参数是生成了Grouping对象,并填充shuffle为NullStruct,其中Grouping是在storm.thrift定义的一个联合体,thrift会生成对应的java代码,内部定义了很多种grouping的方式。

                                                                                                                                      

private BoltDeclarer grouping(StringcomponentId, String streamId, Grouping grouping)

{

    _commons.get(_boltId).put_to_inputs(new GlobalStreamId(componentId,streamId), grouping);

    return this;

}

 

grouing函数是将之前记录在_commons中的,bolt的componentId对应的ComponentCommon的键值对,取出来设置ComponentCommon中的inputs的值。以第一个setBolt为例,就是取出"exclaim1"这个componentId对应的ComponentCommon,将里面的inputs设置为,这个输入是从哪里来的,也就是"word"这个componentId,streamId为"default"的这个spout流作为第一个bolt的输入源。

 

获取Config

         Config比较简单,内部定义了很多key的记录,并且这个Config是从Map派生过来的,因此Config就是一个Map,在之后插入记录,就插入自身当中就可以。

         在这个例子中有两个set函数的调用。

         conf.setDebug(true);就是在Map中插入一条记录("topology.debug" -> "true"),用来标记是打开debug模式的。

         conf.setNumWorkers(3);同样在Map中插入一条记录("topology.workers" -> 3),用来增加一条配置项,标记worker数为3个。

 

 

提交Topology

         在看看最后一部分,如何生成topology和提交的:

         StormSubmitter.submitTopology(args[0],conf, builder.createTopology())。

        

生成StormTopology

         builder.createTopology()会利用从之前设置的TopologyBuilder对象去生成一个topology。

public StormTopology createTopology() {

   Map<String, Bolt> boltSpecs = new HashMap<String, Bolt>();

   Map<String, SpoutSpec> spoutSpecs = new HashMap<String,SpoutSpec>();

   for(String boltId: _bolts.keySet()) {

       IRichBolt bolt = _bolts.get(boltId);

       ComponentCommon common = getComponentCommon(boltId, bolt);

       boltSpecs.put(boltId,\

                   newBolt(ComponentObject.serialized_java(Utils.serialize(bolt)), common));

    }

   for(String spoutId: _spouts.keySet()) {

       IRichSpout spout = _spouts.get(spoutId);

       ComponentCommon common = getComponentCommon(spoutId, spout);

       spoutSpecs.put(spoutId, \

                   newSpoutSpec(ComponentObject.serialized_java(Utils.serialize(spout)), common));

       

    }

   return new StormTopology(spoutSpecs,

                             boltSpecs,

                             newHashMap<String, StateSpoutSpec>());

}

 

创建一个topology的流程是:

1)首先,所有bolt取出来(setBolt设置),每个对应一个Bolt插入到BoltSpec。具体来说是将所有在setBolt阶段记录的componentId->IRichBolt记录取出来,从_commons记录的componentId->ComponentCommon中查找到对应的ComponentCommon,通过深拷贝生成一个新的ComponentCommon并设置相关值并返回。插入一条关于bolt的记录到boltSpecs中,其中key是在之前setBolt传入的componentId,value是一个Bolt对象。注意,这个Bolt不是setBolt时传递进来的那个Bolt(传递进来的是一个IRichBolt),而是storm.thrift中定义的Bolt,在Bolt内部有会有两个值,这两个值的类型分别是ComponentObject和ComponentCommon,其中这个ComponentCommon返回的那个。

boltSpecs可以理解为内部有很多条componentId->(序列化后的bolt+ComponentCommon)。

2)然后生成所有的spout对应SpoutSpec的记录插入到spoutSpecs。具体过程基本一样,只是spoutSpecs中的value是storm.thrift中定义的SpoutSpec。但从结构来看Bolt和SpoutSpec内部都是有两个成员变量,分别是 ComponentObject bolt_object和ComponentCommoncommon。

3)最后是生成一个StormTopology,并返回。StormTopology也是storm.thrift中定义的一个struct结构,定义如下:

struct StormTopology {

 //ids must be unique across maps

  //#workers to use is in conf

  1:required map<string, SpoutSpec> spouts;

  2:required map<string, Bolt> bolts;

  3:required map<string, StateSpoutSpec> state_spouts;

}

因此StormTopology对象的构造函数只是简单的将前面生成的boltSpecs,spoutSpecs以及一个新的_stateSpouts对象,赋给StormTopology内部对应的变量。

 

         通过上述步骤就生成了一个StormTopology。

         另外还需要单独将getComponentCommon拿出来说一说,上面说的只是一个大概含义。

先看看这个函数

 private ComponentCommongetComponentCommon(String id, IComponent component) {

   ComponentCommon ret = new ComponentCommon(_commons.get(id));

   

   OutputFieldsGetter getter = new OutputFieldsGetter();

   component.declareOutputFields(getter);

   ret.set_streams(getter.getFieldsDeclaration());

   return ret;       

}

         第一句就是之前说的,从_commons记录中取一个componentId对应的ComponentCommon,并赋给新的ComponentCommon,这里的赋值是通过deepcopy完成的。

         后面的,就和用户编写topology有关系了。OutputFieldsGetter是实现了OutputFieldsDeclarer接口,内部有declare接口供编写bolt或者spout时调用,用来申明stream信息,这些信息都会记录在内部的Map<String, StreamInfo> _field,如果没有在申明是指定streamId,那么streamId都会采用默认的"default"作为streamId。

         bolt和spout最终都会实现IComponent的declareOutputFields接口。在这个接口内部会申明下这个流有什么字段之类的信息。以ExclamationTopology例子中的ExclamationBolt为例,在declareOutputFields内部会去申明这个流有一个字段叫做word,declareOutputFields的参数就是上面说的OutputFieldsGetter实例。

public static class ExclamationBolt extendsBaseRichBolt {

         ...

   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

       declarer.declare(new Fields("word"));

    }

}

         再取到OutputFieldsGetter中记录stream对应信息的_fields,赋值给ComponentCommon中的变量stream。这样,ComponentCommon的记录信息就完整了(bolt会记录inputs信息,而spout不会记录)。

        

submitTopology

提交到集群中,会调用StormSubmitter中的静态方法:

public static void submitTopology(Stringname, Map stormConf, StormTopology topology) throws AlreadyAliveException,InvalidTopologyException {

       submitTopology(name, stormConf, topology, null);

}

参数name表示要运行的topology的名字。分布式模式时,name就是jar包中的入口类的名字,本地模式时name可以任意一个可以用来表示topology的名字。

内部将会调用真正提交topology的函数。

 

public static void submitTopology(Stringname, Map stormConf, StormTopology topology, SubmitOptions opts) throwsAlreadyAliveException, InvalidTopologyException {

       if(!Utils.isValidConf(stormConf)) {

           throw new IllegalArgumentException("Storm conf is not valid. Mustbe                                           json-serializable");

       }

       stormConf = new HashMap(stormConf);

       stormConf.putAll(Utils.readCommandLineOpts());

       Map conf = Utils.readStormConfig();

       conf.putAll(stormConf);

       try {

           String serConf = JSONValue.toJSONString(stormConf);

           if(localNimbus!=null) {

                LOG.info("Submittingtopology " + name + " in local mode");

               localNimbus.submitTopology(name, null, serConf, topology);

           } else {

                NimbusClient client =NimbusClient.getConfiguredClient(conf);

                if(topologyNameExists(conf,name)) {

                    throw newRuntimeException("Topology with name `" + name + "`                                                    alreadyexists on cluster");

                }

                submitJar(conf);

                try {

                   LOG.info("Submitting topology" +  name + " in distributedmode with                                            conf" + serConf);

                    if(opts!=null) {

                       client.getClient().submitTopologyWithOpts(name, submittedJar,                                                       serConf,topology, opts);                   

                    } else {

                        // this is forbackwards compatibility

                       client.getClient().submitTopology(name, submittedJar, serConf,                                                        topology);                                           

                    }

                }catch(InvalidTopologyException e) {

                    LOG.warn("Topologysubmission exception", e);

                    throw e;

                } catch(AlreadyAliveExceptione) {

                    LOG.warn("Topologyalready alive exception", e);

                    throw e;

                } finally {

                    client.close();

                }

           }

           LOG.info("Finished submitting topology: " +  name);

       } catch(TException e) {

           throw new RuntimeException(e);

       }

    }

 

正在去做提交topoloy这个动作的流程是:

1)校验传进来的配置合法性,并读取default.yaml和storm.yaml。这个过程在分析nimbus启读取配置时有分析过,这里就不再累赘了。

2)获取Config.NIMBUS_HOST和Config.NIMBUS_THRIFT_PORT值,创建NimbusClient。在内部是封装了访问Nimbus这个rpc server(基于thrift)的rpc client,在NimbusClient构造时,就创建了rpcclient并建立与rpc server的连接。

3)检测现在准备提交的topology是否和集群中正在运行的topology名字有冲突。检测过程很简单,通过rpc调用从Nimbus服务器上取下集群的信息。集群的信息里面会记录supervisor的统计信息,nimbus更新时间,topology的统计信息。在topology的统计信息中会记录topology的名字。因此只要遍历比较下就能知道名字是否会冲突。

在storm.thrift中定义的集群信息结构如下:

struct ClusterSummary {

  1:required list<SupervisorSummary> supervisors;

  2:required i32 nimbus_uptime_secs;

  3:required list<TopologySummary> topologies;

}

4) submitJar 上传jar文件。使用bin/stormjar xxx.jar xxx.class arg1 args2运行topology的时候,

bin/storm这个python脚本中,最后会使用"java-Dstorm.jar=xxx.jar ..."命名运行jar中指定的xxx.class中的main函数。submitJar首先会从环境变量中读取到storm.jar这个变量的值,如果没有设置过,则抛出异常。否则,会创建连接到Nimbus的rpc client,调用beginFileUpload通知要上传文件,Nimbus会返回一个上传的路径,之后分段读取jar文件,调用uploadChunk上传到nimbus所告知的那个路径,jar文件数据都上传完毕调用finishFileUpload告知nimbus,对那个路径的文件已上传完毕。其中beginFileUpload,uploadChunk,finishFileUpload都是storm.thrift定义的service Nimbus中的方法,其中Nimbus.Iface是在 Nimbus.clj被实现了。

5)成功上传jar文件后,会用第二步中创建的rpcclient调用Nimbus上的submitTopology方法,这个方法也是在storm.thrft中service Nimbus。调用这个Nimbus上的这个方法可以理解为通知Nimbus去运行这个topology。通知的时候,会带上name,这个name就是jar的入口类的名字。

 

         这样经过上述5步后,一个编写有topology任务的jar文件就上传提交到nimbus,并可以由nimbus将任务分发给supervisors去执行这个topology。

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