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1、ack是什么

ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。

通过Ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理，从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。
因此，通过Ack机制，很容易做到保证所有数据均被处理，一条都不漏。
另外需要注意的，当spout触发fail动作时，不会自动重发失败的tuple，需要spout自己重新获取数据，手动重新再发送一次

ack机制即， spout发送的每一条消息，

 在规定的时间内，spout收到Acker的ack响应，即认为该tuple 被后续bolt成功处理
 在规定的时间内，没有收到Acker的ack响应tuple，就触发fail动作，即认为该tuple处理失败，
 或者收到Acker发送的fail响应tuple，也认为失败，触发fail动作

另外Ack机制还常用于限流作用：为了避免spout发送数据太快，而bolt处理太慢，常常设置pending数，当spout有等于或超过pending数的tuple没有收到ack或fail响应时，跳过执行nextTuple，从而限制spout发送数据。

通过conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, pending);设置spout pend数。.

2、如何使用Ack机制

spout 在发送数据的时候带上msgid

设置acker数至少大于0；Config.setNumAckers(conf, ackerParal);
在bolt中完成处理tuple时，执行OutputCollector.ack(tuple), 当失败处理时，执行OutputCollector.fail(tuple);
推荐使用IBasicBolt，因为IBasicBolt 自动封装了OutputCollector.ack(tuple), 处理失败时，请抛出FailedException，则自动执行OutputCollector.fail(tuple)

3、如何关闭Ack机制

有2种途径

spout发送数据时不带上msgid
设置acker数等于0

4、基本实现

Storm 系统中有一组叫做”acker”的特殊的任务，它们负责跟踪DAG（有向无环图）中的每个消息。
acker任务保存了spout id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id，通过这个id，acker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字，我们称之为”ack val”，它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。

<TaskId,<RootId,ackValue>>
Spoutid,<系统生成的id,ackValue>
Task-0,64bit,0

ack val表示了整棵树的的状态，无论这棵树多大，只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候，它就知道这棵树已经被完全处理了。

STORM的消息容错机制

数据在处理中出现异常时，需要保证消息被完整处理。

SPOUT --A---B---C---D
期望:当其中一个环节出现异常时，Spout能够重新发送一份数据。
问题:SPOUT如何知道一条消息的处理状态
成功:ack(Object msgid)
失败:fail(Object msgid)
:Bolt如何告知Spout消息处理的状态
collector.emit(new Value())
collector.ack() //当消息处理成功时
collector.fail()//当消息处理失败时

Ack机制

Spout发送一条数据出去，需要知道数据处理成功和失败的状态，如果失败进行消息的重新发送
1、自定义spout实现BaseRichSpout，覆写ack，fail方法。
2、在自定义的spout发送数据的时候，需要制定messageid，messageid是一个Object。
3、当消息处理成功或失败之后，Storm框架会将messageId传回来。
如果消息要重发，直接通过messageId找到或直接转化成数据内容进行重发。
4、自定义Bolt实现BaseRichBolt
5、在bolt的execute中进行两个操作
5.1、发送数据时，需要指定血缘关系，锚点
collector.emit(父tuple，new 子Tuple)
5.2、当execute处理完业务逻辑的时候，需要告诉storm框架当前阶段的处理状态。
collector.ack(tuple)

如果在编写storm程序时，在bolt环节忘了手动ack或fail，怎么办？
忘了手动ack或fail，storm框架会等待反馈，达到超时阈值之后，就直接给fail。
如果在编写storm程序时，在bolt环节忘了标识锚点，怎么办？
忘了标识锚点，就是忘了标识血缘关系。storm会认为你不关心后面阶段的处理状况。
Storm BaseRichBolt API 过于繁琐，就开了另外一个api：BaseBasicBolt
如果实现了BaseBasicBolt，就不需要锚点，不需要手动ack或fail。

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原文链接

由于通信过程的不可靠性，传输的数据不可避免的会出现丢失、延迟、错误、重复等各种状况，TCP协议为解决这些问题设计了一系列机制。这个机制的核心，就是发送方向接收方发送数据后，接收方要向发送方发送ACK（回执）。如果发送方没接收到正确的ACK，就会重新发送数据直到接收到ACK为止。比如：发送方发送的数据序号是seq，那么接收方会发送seq + 1作为ACK，这样发送方就知道接下来要发送序号为seq + 1的数据给接收方了。

数据丢失或延迟。发送方发送数据seq时会起一个定时器，如果在指定时间内没有接收到ACK seq + 1，就把数据seq再发一次。
数据乱序。接收方上一个收到的正确数据是seq + 4，它返回seq + 5作为ACK。这时候它收到了seq + 7，因为顺序错了，所以接收方会再次返回seq + 5给发送方。
数据错误。每一个TCP数据都会带着数据的校验和。接收方收到数据seq + 3以后会先对校验和进行验证。如果结果不对，则发送ACK seq + 3，让发送方重新发送数据。
数据重复。接收方直接丢弃重复的数据即可。

java基础总结(八十七)--Ack机制