storm笔记与kafka的集成

storm与kafka的结合，即前端的采集程序将实时数据源源不断采集到队列中，而storm作为消费者拉取计算，是典型的应用场景。因此，storm的发布包中也包含了一个集成jar，支持从kafka读出数据，供storm应用使用。这里结合自己的应用做个简单总结。

由于storm已经提供了storm-kafka，因此可以直接使用，使用kafka的低级api读取数据。如果有需要的话，自己实现也并不困难。使用方法如下：

// 设置kafka的zookeeper集群
BrokerHosts hosts = new ZkHosts("10.1.80.249:2181,10.1.80.250:2181,10.1.80.251:2181/kafka");
// 初始化配置信息
SpoutConfig conf = new SpoutConfig(hosts, "topic", "/zkroot","topo");
// 在topology中设置spout
builder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout(conf));

这里需要注意的是，spout会根据config的后面两个参数在zookeeper上为每个kafka分区创建保存读取偏移的节点，如：/zkroot/topo/partition_0。默认情况下，spout下会发射域名为bytes的binary数据，如果有需要，可以通过设置schema进行修改。

如上面所示，使用起来还是很简单的，下面简单的分析一下实现细节。

（1）初始化：

/**
    KafkaSpout.open
**/
// 初始化用于读写zookeeper的客户端对象_state 
Map stateConf = new HashMap(conf);
stateConf.put(Config.TRANSACTIONAL_ZOOKEEPER_SERVERS, zkServers);
stateConf.put(Config.TRANSACTIONAL_ZOOKEEPER_PORT, zkPort);
stateConf.put(Config.TRANSACTIONAL_ZOOKEEPER_ROOT, _spoutConfig.zkRoot);
_state = new ZkState(stateConf);

// 初始化用于读取kafka数据coordinator，真正数据读取使用的是内部的PartitionManager
_coordinator = new ZkCoordinator(_connections, conf, _spoutConfig, _state, context.getThisTaskIndex(), totalTasks, _uuid);

（2）读取数据：

/**
    KafkaSpout.nextTuple
**/
// 通过各个分区对应的PartitionManager读取数据 
List<PartitionManager> managers = _coordinator.getMyManagedPartitions();
for (int i = 0; i < managers.size(); i++) {
            // in case the number of managers decreased
            _currPartitionIndex = _currPartitionIndex % managers.size();
           // 调用manager的next方法读取数据并emit
           EmitState state = managers.get(_currPartitionIndex).next(_collector);
}

// 提交读取到的位置到zookeeper
long now = System.currentTimeMillis();
if((now - _lastUpdateMs) > _spoutConfig.stateUpdateIntervalMs) {
    commit();
}

（3）ack和fail：

/**
    KafkaSpout.ack
**/
KafkaMessageId id = (KafkaMessageId) msgId;
PartitionManager m = _coordinator.getManager(id.partition);
if (m != null) {
    //调用PartitionManager的ack
    m.ack(id.offset);
}

/**
    KafkaSpout.fail
**/
KafkaMessageId id = (KafkaMessageId) msgId;
PartitionManager m = _coordinator.getManager(id.partition);
if (m != null) {
    //调用PartitionManager的fail
    m.fail(id.offset);
}

可以看出，主要的逻辑都在PartitionManager这个类中。下面对它做个简单的分析：（1） 构造：

//从zookeeper中读取上一次的偏移
Map<Object, Object> json = _state.readJSON(path);
//根据当前时间获取一个偏移
Long currentOffset = KafkaUtils.getOffset(_consumer, spoutConfig.topic, id.partition, spoutConfig);

//maxOffsetBehind为两个偏移的最大范围，如果超过这个范围，则用最新偏移覆盖读取偏移，两个偏移间的数据会被丢弃。如果不希望这样，应该将它设置成一个较大的值或者MAX_VALUE
if (currentOffset - _committedTo > spoutConfig.maxOffsetBehind || _committedTo <= 0) {
    _committedTo = currentOffset;
}

//初始化当前偏移
_emittedToOffset = _committedTo;

（2） next和fill：

/**
    PartitionManager.next
**/
//调用fill填充待发送队列
if (_waitingToEmit.isEmpty()) {
    fill();
}

//发送数据
while (true) {
    MessageAndRealOffset toEmit = _waitingToEmit.pollFirst();
    Iterable<List<Object>> tups = KafkaUtils.generateTuples(_spoutConfig, toEmit.msg);
    if (tups != null) {
        for (List<Object> tup : tups) {
            collector.emit(tup, new KafkaMessageId(_partition, toEmit.offset));
        }
        break;
    } else {
        ack(toEmit.offset);
    }
}

/**
    PartitionManager.fill
**/
//初始化当前偏移，读取消息
if (had_failed) {
    //先处理失败的偏移
    offset = failed.first();
} else {
    offset = _emittedToOffset;
}
ByteBufferMessageSet msgs = KafkaUtils.fetchMessages(_spoutConfig, _consumer, _partition, offset);
for (MessageAndOffset msg : msgs) {
    final Long cur_offset = msg.offset();
    if (cur_offset < offset) {
        // Skip any old offsets.
        continue;
    }
    if (!had_failed || failed.contains(cur_offset)) {
        numMessages += 1;
        //将偏移添加到pending中
        _pending.add(cur_offset);
        //将消息添加到待发送中
        _waitingToEmit.add(new MessageAndRealOffset(msg.message(), cur_offset));
        _emittedToOffset = Math.max(msg.nextOffset(), _emittedToOffset);
        if (had_failed) {
            failed.remove(cur_offset);
        }
    }
}

（3） ack和fail

/**
    PartitionManager.ack
**/
//从_pending中移除该偏移，如果该偏移与当前偏移的差大于maxOffsetBehind，则清空pending
if (!_pending.isEmpty() && _pending.first() < offset - _spoutConfig.maxOffsetBehind) {
    // Too many things pending!
    _pending.headSet(offset).clear();
} else {
    _pending.remove(offset);
}
numberAcked++;

/**
  PartitionManager.fail
**/
//将偏移添加到失败队列中
failed.add(offset);
numberFailed++;

最后，加上一张图做个总结：

storm笔记 与kafka的集成

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