@(STORM)[storm]

一、概述

0、小结

TridentTopologyBuilder与TridentTopology调用MBC/TSC/TSE设置spout与2个bolt，而这三个类通过调用用户代码Spout中定义的Coordinator与Emitter完成真正的逻辑。

最后构建好的拓扑会提交至nimbus，nimbus开始调度这个拓扑，开始运行。

1、简介

trident是storm的更高层次抽象，相对storm，它主要提供了3个方面的好处：

（1）提供了更高层次的抽象，将常用的count,sum等封装成了方法，可以直接调用，不需要自己实现。

（2）以批次代替单个元组，每次处理一个批次的数据。

（3）提供了事务支持，可以保证数据均处理且只处理了一次。

本文介绍了在一个Trident拓扑中，spout是如何被产生并被调用的。首先介绍了用户如何创建一个Spout以及其基本原理，然后介绍了Spout的实际数据流，最后解释了在创建topo时如何设置一个Spout。

2、关键类

MaterBatchCorodeinator —————> ITridentSpout.Coordinator#isReady

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4、spout如何被 加载到拓扑中

（1）在TridentTopologyBuilder的buildTopololg方法中设置了topo的相关信息

（2）在TridentTopology中调用newStream方法，将spout节点加入拓扑。

包括MBC, TSC, TSE等均是在上面2个类中被调用，从而形成一个完整的拓扑。

二、Spout

（一）Spout的创建

1、ItridentSpout

在Trident中用户定义的Spout需要实现ItridentSpout接口。我们先看看ItridentSpout的定义

package storm.trident.spout;

import backtype.storm.task.TopologyContext;

import storm.trident.topology.TransactionAttempt;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import java.io.Serializable;

import java.util.Map;

import storm.trident.operation.TridentCollector;

public interface ITridentSpout<T> extends Serializable {

public interface BatchCoordinator<X> {

X initializeTransaction(long txid, X prevMetadata, X currMetadata);

void success(long txid);

boolean isReady(long txid)

void close();

}

public interface Emitter<X> {

void emitBatch(TransactionAttempt tx, X coordinatorMeta, TridentCollector collector);

void success(TransactionAttempt tx);

void close();

}

BatchCoordinator<T> getCoordinator(String txStateId, Map conf, TopologyContext context);

Emitter<T> getEmitter(String txStateId, Map conf, TopologyContext context);

Map getComponentConfiguration();

Fields getOutputFields();

}

它有2个内部接口，分别是BatchCoordinator和Emitter，分别是用于协调的Spout接口和发送消息的Bolt接口。实现一个Spout的主要工作就在于实现这2个接口，创建实际工作的Coordinator和Emitter。Spout中提供了2个get方法用于分别用于指定使用哪个Coordinator和Emitter类，这些类会由用户定义。稍后我们再分析Coordinator和Emitter的内容。

除此之外，还提供了getComponentConfiguration用于获取配置信息，getOutputFields获取输出field。

我们再看看2个内部接口的代码。

2、BatchCoordinator

public interface BatchCoordinator<X> {

X initializeTransaction(long txid, X prevMetadata, X currMetadata);

void success(long txid);

boolean isReady(long txid);

void close();

}

（1）initializeTransaction方法返回一个用户定义的事务元数据。X是用户自定义的与事务相关的数据类型，返回的数据会存储到zk中。

其中txid为事务序列号，prevMetadata是前一个事务所对应的元数据。若当前事务为第一个事务，则其为空。currMetadata是当前事务的元数据，如果是当前事务的第一次尝试，则为空，否则为事务上一次尝试所产生的元数据。

（2）isReady方法用于判断事务所对应的数据是否已经准备好，当为true时，表示可以开始一个新事务。其参数是当前的事务号。

BatchCoordinator中实现的方法会被部署到多个节点中运行，其中isReady是在真正的Spout(MasterBatchCoordinator)中执行的，其余方法在TridentSpoutCoordinator中执行。

3、Emmitter

public interface Emitter<X> {

void emitBatch(TransactionAttempt tx, X coordinatorMeta, TridentCollector collector);

void success(TransactionAttempt tx);

void close();

}

消息发送节点会接收协调spout的$batch和$success流。

（1）当收到$batch消息时，节点便调用emitBatch方法来发送消息。

（2）当收到$success消息时，会调用success方法对事务进行后处理

4、一个示例

参考 DiagnosisEventSpout

(1)Spout的代码

package com.packtpub.storm.trident.spout;

import backtype.storm.task.TopologyContext;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import storm.trident.spout.ITridentSpout;

import java.util.Map;

@SuppressWarnings("rawtypes")

public class DiagnosisEventSpout implements ITridentSpout<Long> {

private static final long serialVersionUID = 1L;

BatchCoordinator<Long> coordinator = new DefaultCoordinator();

Emitter<Long> emitter = new DiagnosisEventEmitter();

@Override

public BatchCoordinator<Long> getCoordinator(String txStateId, Map conf, TopologyContext context) {

return coordinator;

}

@Override

public Emitter<Long> getEmitter(String txStateId, Map conf, TopologyContext context) {

return emitter;

}

@Override

public Map getComponentConfiguration() {

return null;

}

@Override

public Fields getOutputFields() {

return new Fields("event");

}

}

（2）BatchCoordinator的代码

package com.packtpub.storm.trident.spout;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import storm.trident.spout.ITridentSpout.BatchCoordinator;

import java.io.Serializable;

public class DefaultCoordinator implements BatchCoordinator<Long>, Serializable {

private static final long serialVersionUID = 1L;

private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DefaultCoordinator.class);

@Override

public boolean isReady(long txid) {

return true;

}

@Override

public void close() {

}

@Override

public Long initializeTransaction(long txid, Long prevMetadata, Long currMetadata) {

LOG.info("Initializing Transaction [" txid "]");

return null;

}

@Override

public void success(long txid) {

LOG.info("Successful Transaction [" txid "]");

}

}

（3）Emitter的代码

package com.packtpub.storm.trident.spout;

import com.packtpub.storm.trident.model.DiagnosisEvent;

import storm.trident.operation.TridentCollector;

import storm.trident.spout.ITridentSpout.Emitter;

import storm.trident.topology.TransactionAttempt;

import java.io.Serializable;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class DiagnosisEventEmitter implements Emitter<Long>, Serializable {

private static final long serialVersionUID = 1L;

AtomicInteger successfulTransactions = new AtomicInteger(0);

@Override

public void emitBatch(TransactionAttempt tx, Long coordinatorMeta, TridentCollector collector) {

for (int i = 0; i < 10000; i ) {

List<Object> events = new ArrayList<Object>();

double lat = new Double(-30 (int) (Math.random() * 75));

double lng = new Double(-120 (int) (Math.random() * 70));

long time = System.currentTimeMillis();

String diag = new Integer(320 (int) (Math.random() * 7)).toString();

DiagnosisEvent event = new DiagnosisEvent(lat, lng, time, diag);

events.add(event);

collector.emit(events);

}

}

@Override

public void success(TransactionAttempt tx) {

successfulTransactions.incrementAndGet();

}

@Override

public void close() {

}

}

（4）最后，在创建topo时指定spout

TridentTopology topology = new TridentTopology();

DiagnosisEventSpout spout = new DiagnosisEventSpout();

Stream inputStream = topology.newStream("event", spout);

（二）spout实际的消息流

以上的内容说明了如何在用户代码中创建一个Spout，以及其基本原理。但创建Spout后，它是怎么被加载到拓扑真正的Spout中呢？我们继续看trident的实现。

1、MasterBatchCoordinator

总体而言，MasterBatchCoordinator作为一个数据流的真正起点：

* 首先调用open方法完成初始化，包括读取之前的拓扑处理到的事务序列号，最多同时处理的tuple数量，每个事务的尝试次数等。

* 然后nextTuple会改变事务的状态，或者是创建事务并发送$batch流。

* 最后，ack方法会根据流的状态向外发送$commit流，或者是重新调用sync方法，开始创建新的事务。

总而言之，MasterBatchCoordinator作为拓扑数据流的真正起点，通过循环发送协调信息，不断的处理数据流。MasterBatchCoordinator的真正作用在于协调消息的起点，里面所有的map，如_activeTx，_attemptIds等都只是为了保存当前正在处理的情况而已。

（1）MasterBatchCoordinator是一个真正的spout

public class MasterBatchCoordinator extends BaseRichSpout

一个Trident拓扑的真正逻辑就是从MasterBatchCoordinator开始的，先调用open方法完成一些初始化，然后是在nextTuple中发送$batch和$commit流。

（2）看一下open方法

@Override

public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {

_throttler = new WindowedTimeThrottler((Number)conf.get(Config.TOPOLOGY_TRIDENT_BATCH_EMIT_INTERVAL_MILLIS), 1);

for(String spoutId: _managedSpoutIds) {

//每个MasterBatchSpout可以处理多个ITridentSpout,这里将多个spout的元数据放到_states这个Map中。稍后再看看放进来的是什么内容。

_states.add(TransactionalState.newCoordinatorState(conf, spoutId));

}

//从zk中获取当前的transation事务序号，当拓扑新启动时，需要从zk恢复之前的状态。也就是说zk存储的是下一个需要提交的事务序号，而不是已经提交的事务序号。

_currTransaction = getStoredCurrTransaction();

_collector = collector;

//任何时刻中，一个spout task最多可以同时处理的tuple数量，即已经emite,但未acked的tuple数量。

Number active = (Number) conf.get(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING);

if(active==null) {

_maxTransactionActive = 1;

} else {

_maxTransactionActive = active.intValue();

}

//每一个事务的当前尝试编号，即_currTransaction这个事务序号中，各个事务的尝试次数。

_attemptIds = getStoredCurrAttempts(_currTransaction, _maxTransactionActive);

for(int i=0; i<_spouts.size(); i ) {

//将各个Spout的Coordinator保存在_coordinators这个List中。

String txId = _managedSpoutIds.get(i);

_coordinators.add(_spouts.get(i).getCoordinator(txId, conf, context));

}

}

（3）再看一下nextTuple()方法，它只调用了sync()方法，主要完成了以下功能：

* 如果事务状态是PROCESSED，则将其状态改为COMMITTING，然后发送commit流。接收到

commit流。接收到commit流的节点会调用finishBatch方法，进行事务的提交和后处理

* 如果_activeTx.size()小于_maxTransactionActive，则新建事务，放到_activeTx中，同时向外发送$batch流，等待Coordinator的处理。（ 当ack方法被 调用时，这个事务会被从_activeTx中移除）

注意：当前处于acitve状态的应该是序列在[_currTransaction,_currTransaction _maxTransactionActive-1]之间的事务。

private void sync() {

// note that sometimes the tuples active may be less than max_spout_pending, e.g.

// max_spout_pending = 3

// tx 1, 2, 3 active, tx 2 is acked. there won't be a commit for tx 2 (because tx 1 isn't committed yet),

// and there won't be a batch for tx 4 because there's max_spout_pending tx active

//判断当前事务_currTransaction是否为PROCESSED状态，如果是的话，将其状态改为COMMITTING，然后发送$commit流。接收到$commit流的节点会调用finishBatch方法，进行事务的提交和后处理。

TransactionStatus maybeCommit = _activeTx.get(_currTransaction);

if(maybeCommit!=null && maybeCommit.status == AttemptStatus.PROCESSED) {

maybeCommit.status = AttemptStatus.COMMITTING;

_collector.emit(COMMIT_STREAM_ID, new Values(maybeCommit.attempt), maybeCommit.attempt);

}

//用于产生一个新事务。最多存在_maxTransactionActive个事务同时运行，当前active的事务序号区间处于[_currTransaction,_currTransaction _maxTransactionActive-1]之间。注意只有在当前

//事务结束之后，系统才会初始化新的事务，所以系统中实际活跃的事务可能少于_maxTransactionActive。

if(_active) {

if(_activeTx.size() < _maxTransactionActive) {

Long curr = _currTransaction;

//创建_maxTransactionActive个事务。

for(int i=0; i<_maxTransactionActive; i ) {

//如果事务序号不存在_activeTx中，则创建新事务，并发送$batch流。当ack被调用时，这个序号会被remove掉，详见ack方法。

if(!_activeTx.containsKey(curr) && isReady(curr)) {

// by using a monotonically increasing attempt id, downstream tasks

// can be memory efficient by clearing out state for old attempts

// as soon as they see a higher attempt id for a transaction

Integer attemptId = _attemptIds.get(curr);

if(attemptId==null) {

attemptId = 0;

} else {

attemptId ;

}

//_activeTx记录的是事务序号和事务状态的map，而_activeTx则记录事务序号与尝试次数的map。

_attemptIds.put(curr, attemptId);

for(TransactionalState state: _states) {

state.setData(CURRENT_ATTEMPTS, _attemptIds);

}

//TransactionAttempt包含事务序号和尝试编号2个变量，对应于一个具体的事务。

TransactionAttempt attempt = new TransactionAttempt(curr, attemptId);

_activeTx.put(curr, new TransactionStatus(attempt));

_collector.emit(BATCH_STREAM_ID, new Values(attempt), attempt);

_throttler.markEvent();

}

//如果事务序号已经存在_activeTx中，则curr递增，然后再循环检查下一个。

curr = nextTransactionId(curr);

}

}

}

}

完整代码见最后。

（4）继续往下，看看ack方法。

@Override

public void ack(Object msgId) {

//获取某个事务的状态

TransactionAttempt tx = (TransactionAttempt) msgId;

TransactionStatus status = _activeTx.get(tx.getTransactionId());

if(status!=null && tx.equals(status.attempt)) {

//如果当前状态是PROCESSING，则改为PROCESSED

if(status.status==AttemptStatus.PROCESSING) {

status.status = AttemptStatus.PROCESSED;

} else if(status.status==AttemptStatus.COMMITTING) {

//如果当前状态是COMMITTING，则将事务从_activeTx及_attemptIds去掉，并发送$success流。

_activeTx.remove(tx.getTransactionId());

_attemptIds.remove(tx.getTransactionId());

_collector.emit(SUCCESS_STREAM_ID, new Values(tx));

_currTransaction = nextTransactionId(tx.getTransactionId());

for(TransactionalState state: _states) {

state.setData(CURRENT_TX, _currTransaction);

}

}

//由于有些事务状态已经改变，需要重新调用sync()继续后续处理，或者发送新tuple。

sync();

}

}

（5）还有fail方法和declareOutputFileds方法。

@Override

public void fail(Object msgId) {

TransactionAttempt tx = (TransactionAttempt) msgId;

TransactionStatus stored = _activeTx.remove(tx.getTransactionId());

if(stored!=null && tx.equals(stored.attempt)) {

_activeTx.tailMap(tx.getTransactionId()).clear();

sync();

}

}

@Override

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

// in partitioned example, in case an emitter task receives a later transaction than it's emitted so far,

// when it sees the earlier txid it should know to emit nothing

declarer.declareStream(BATCH_STREAM_ID, new Fields("tx"));

declarer.declareStream(COMMIT_STREAM_ID, new Fields("tx"));

declarer.declareStream(SUCCESS_STREAM_ID, new Fields("tx"));

}

2、TridentSpoutCoordinator

TridentSpoutCoordinator接收来自MasterBatchCoordinator的$success流与$batch流，并通过调用用户代码，实现真正的逻辑。此外还向TridentSpoutExecuter发送$batch流，以触发后者开始真正发送业务数据流。

（1）TridentSpoutCoordinator是一个bolt

public class TridentSpoutCoordinator implements IBasicBolt

（2）在创建TridentSpoutCoordinator时，需要传递一个ITridentSpout对象，

public TridentSpoutCoordinator(String id, ITridentSpout spout) {

_spout = spout;

_id = id;

}

然后使用这个对象来获取到用户定义的Coordinator:

_coord = _spout.getCoordinator(_id, conf, context);

（3）_state和_underlyingState保存了zk中的元数据信息

_underlyingState = TransactionalState.newCoordinatorState(conf, _id);

_state = new RotatingTransactionalState(_underlyingState, META_DIR);

（4）在execute方法中，TridentSpoutCoordinator接收$success流与$batch流，先看看$success流：

if(tuple.getSourceStreamId().equals(MasterBatchCoordinator.SUCCESS_STREAM_ID)) {

_state.cleanupBefore(attempt.getTransactionId());

_coord.success(attempt.getTransactionId());

}

即接收到$success流时，调用用户定义的Coordinator中的success方法。同时还清理了zk中的数据。

（5）再看看$batch流

else {

long txid = attempt.getTransactionId();

Object prevMeta = _state.getPreviousState(txid);

Object meta = _coord.initializeTransaction(txid, prevMeta, _state.getState(txid));

_state.overrideState(txid, meta);

collector.emit(MasterBatchCoordinator.BATCH_STREAM_ID, new Values(attempt, meta));

}

当收到$batch流流时，初始化一个事务并将其发送出去。由于在trident中消息有可能是重放的，因此需要prevMeta。注意，trident是在bolt中初始化一个事务的。

3、TridentSpoutExecutor

TridentSpoutExecutor接收来自TridentSpoutCoordinator的消息流，包括$commit,$success与$batch流，前面2个分别调用emmitter的commit与success方法，$batch则调用emmitter的emitBatch方法，开始向外发送业务数据。

对于分区类型的spout，有可能是OpaquePartitionedTridentSpoutExecutor等分区类型的executor。

（1） TridentSpoutExecutor与是一个bolt

publicclassTridentSpoutExecutorimplementsITridentBatchBolt

（2）核心的execute方法

@Override

public void execute(BatchInfo info, Tuple input) {

// there won't be a BatchInfo for the success stream

TransactionAttempt attempt = (TransactionAttempt) input.getValue(0);

if(input.getSourceStreamId().equals(MasterBatchCoordinator.COMMIT_STREAM_ID)) {

if(attempt.equals(_activeBatches.get(attempt.getTransactionId()))) {

((ICommitterTridentSpout.Emitter) _emitter).commit(attempt);

_activeBatches.remove(attempt.getTransactionId());

} else {

throw new FailedException("Received commit for different transaction attempt");

}

} else if(input.getSourceStreamId().equals(MasterBatchCoordinator.SUCCESS_STREAM_ID)) {

// valid to delete before what's been committed since

// those batches will never be accessed again

_activeBatches.headMap(attempt.getTransactionId()).clear();

_emitter.success(attempt);

} else {

_collector.setBatch(info.batchId);

//发送业务消息

_emitter.emitBatch(attempt, input.getValue(1), _collector);

_activeBatches.put(attempt.getTransactionId(), attempt);

}

}

三、bolt

（一）概述

1、组件的基本关系

（1）trident拓扑最终会转化为一个spout和多个bolt，每个bolt对应一个SubTopologyBolt，它通过TridentBoltExecutor适配成一个bolt。而每个SubTopologyBOlt则由很多节点组成，具体点说这个节点包括(Stream|Node)2部分，注意，Node不是Stream自身的成员变量，而是一个具体的处理节点。Stream定义了哪些数据流，Node定义和如何进行操作，Node包含了一个ProjectedProccessor等处理器，用于定义如何进行数据处理。

（2）一个SubTopologyBOlt包含多个Group，但大多数情况下是一个Group。看TridentTopology#genBoltIds()的代码。在一个SubTopologyBolt中，含有多个节点组是可能的。例如在含有DRPC的Topology中，查询操作也存储操作可以被分配到同一个SubTopologyBolt中。于是该bolt可能收到来自2个节点组的消息。

（3）一个Group有多个Node。符合一定条件的Node会被merge()成一个Group，每个Node表示一个操作。

（4）每个Node与一个Stream一一对应。注意Stream不是指端到端的完整流，而是每一个步骤的处理对象，所有的Stream组合起来才形成完整的流。看Stream的成员变量。

（5）每个Node可能有多个父stream，但多个的情况只在merge()调用multiReduce()时使用。每个Stream与node之间创建一条边。见TridentTopology#addSourceNode()方法。

2、用户视角与源码视角

在用户角度来看，他通过newStream(),each(),filter()待方案对Stream进行操作。而在代码角度，这些操作会被转化为各种Node节点，它些节点组合成一个SubTopologyBolt，然后经过TridentBoltExecutor适配后成为一个bolt。

从用户层面来看TridentTopology，有两个重要的概念一是Stream,另一个是作用于Stream上的各种Operation。在实现层面来看，无论是stream，还是后续的operation都会转变成为各个Node，这些Node之间的关系通过重要的数据结构图来维护。具体到TridentTopology，实现图的各种操作的组件是jgrapht。

说到图，两个基本的概念会闪现出来，一是结点，二是描述结点之间关系的边。要想很好的理解TridentTopology就需要紧盯图中结点和边的变化。

TridentTopology在转换成为普通的StormTopology时，需要将原始的图分成各个group，每个group将运行于一个独立的bolt中。TridentTopology又是如何知道哪些node应该在同一个group,哪些应该处在另一个group中的呢；如何来确定每个group的并发度(parallismHint)的呢。这些问题的解决都与jgrapht分不开。

关于jgrapht的更多信息，请参考其官方网站 http://jgrapht.org

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在用户看来，所有的操作就是各种各样的数据流与operation的组合，这些组合会被封装成一个Node（即一个Node包含输入流 操作 输出流），符合一定规则的Node会被组合与一个组，组会被放到一个bolt中。

一个blot节点中可能含有多个操作，各个操作间需要进行消息传递

（二）基础类

1、Stream

Stream主要定义了数据流的各种操作，如each()，pproject()等。

（1）成员变量

Node _node;

TridentTopology _topology;

String _name;

三个成员变量：

* Node对象，这表明Stream与Node是一一对应的，每个节点对应一个Stream对象。

* name：这个Stream的名称，也等于是这这个Node的名称。

* TridentTopology: 这个Stram所属的拓扑，使用这个变量，可以调用addSourceNode()等方法。

其中_node变量被使用很少。

（2）projectionValidation()

这个方法用于检查是否对一个不存在的field进行了操作。

private void projectionValidation(Fields projFields) {

if (projFields == null) {

return;

}

Fields allFields = this.getOutputFields();

for (String field : projFields) {

if (!allFields.contains(field)) {

throw new IllegalArgumentException("Trying to select non-existent field: '" field "' from stream containing fields fields: <" allFields ">");

}

}

}

stream中定义了定义了各种各样的trident操作，下面分别介绍

（3）project()

public Stream project(Fields keepFields) {

projectionValidation(keepFields);

return _topology.addSourcedNode(this, new ProcessorNode(_topology.getUniqueStreamId(), _name, keepFields, new Fields(), new ProjectedProcessor(keepFields)));

}

首先检查一下需要project的field是否存在。然后就在TridentTopology中新增一个节点。

第一个参数就是Stream自身，第二个参数是一个Node的子类–ProcessorNode。创建ProcessorNode时，最后一个参数ProjectedProcessor用于指定如何对流进行操作。

addSourcedNode把source和node同时添加进一个拓扑，即一个流与一个节点。注意这里的节点不是source这个Stream自身的成员变量_node，而是一个新建的节点，比如在project()方法中的节点就是一个使用ProjectedProcessor创建的ProcessorNode。

2、Node SpoutNode PartitionNode ProcessorNode

（1）Node表示拓扑中的一个节点，后面3个均是其子类。事实上拓扑中的节点均用于产生数据或者对数据进行处理。一个拓扑有多个spout/bolt，每个spout/bolt有一个或者多个Group，我个Group有多个Node。

详细分析见书。

3、Group

节点组是构建SubTopologyBolt的基础，也是Topology中执行优化的基本操作单元，Trident会通过不断的合并节点组来达到最优处理的目的。Group中包含了一组连通的节点。

（1）成员变量

public final Set<Node> nodes = new HashSet<>();

private final DirectedGraph<Node, IndexedEdge> graph;

private final String id = UUID.randomUUID().toString();

nodes表示节点组中含有的节点。

graph表示拓扑的有向图。（是整个拓扑的构成的图）

id用于唯一标识一个group。

（2）构造方法

public Group(DirectedGraph graph, List<Node> nodes) {

this.graph = graph;

this.nodes.addAll(nodes);

}

初始状态时，每个Group只有一个Node.

public Group(DirectedGraph graph, Node n) {

this(graph, Arrays.asList(n));

}

将2个Group合成一个新的Group。

public Group(Group g1, Group g2) {

this.graph = g1.graph;

nodes.addAll(g1.nodes);

nodes.addAll(g2.nodes);

}

（3）outgoingNodes()

通过遍历组中节点的方式来获取该节点组所有节点的子节点，这些子节点可能属于该节点组，也可能属于其它节点组。

public Set<Node> outgoingNodes() {

Set<Node> ret = new HashSet<>();

for(Node n: nodes) {

ret.addAll(TridentUtils.getChildren(graph, n));

}

return ret;

}

（4）incommingNodes()

用于获取该节点组中所有节点的父节点，这些父节点可能属于该节点组，也可能属于其它节点组。

4、GraphGrouper

GraphGrouper提供了对节点组进行操作及合并的基本方法。

（1）成员变量

final DirectedGraph<Node, IndexedEdge> graph;

final Set<Group> currGroups;

final Map<Node, Group> groupIndex = new HashMap<>();

graph：与Group相同，即这个拓扑的整个图。

currGroups：当前graph对应的节点组。节点组之间是没有交集的。

groupIndex：是一个反向索引，用于快速查询每个节点所在的节点组。

（2）构造方法

public GraphGrouper(DirectedGraph<Node, IndexedEdge> graph, Collection<Group> initialGroups) {

this.graph = graph;

this.currGroups = new LinkedHashSet<>(initialGroups);

reindex();

}

就是为上面几个变量进行初始化。

（3）reindex()

public void reindex() {

groupIndex.clear();

for(Group g: currGroups) {

for(Node n: g.nodes) {

groupIndex.put(n, g);

}

}

}

根据currGroups的内容重构groupIndex。

（4）nodeGroup()

public Group nodeGroup(Node n) {

return groupIndex.get(n);

}

查询某个node属于哪个group。

（5）outgoingGroups()

计算节点组与哪些节点组之间存在有向边，即2个节点组是相连的。其基本算法是遍历每一个节点的子节点，若该子节点所在的节点组与自身不同，则获得子节点所在的节点组。

public Collection<Group> outgoingGroups(Group g) {

Set<Group> ret = new HashSet<>();

for(Node n: g.outgoingNodes()) {

Group other = nodeGroup(n);

if(other==null || !other.equals(g)) {

ret.add(other);

}

}

return ret;

}

（6）incomingGroups()

用于获取该节点组的父节点组，算法与上面类似。

public Collection<Group> incomingGroups(Group g) {

Set<Group> ret = new HashSet<>();

for(Node n: g.incomingNodes()) {

Group other = nodeGroup(n);

if(other==null || !other.equals(g)) {

ret.add(other);

}

}

return ret;

}

（7）merge()

合并2个节点组。

private void merge(Group g1, Group g2) {

Group newGroup = new Group(g1, g2);

currGroups.remove(g1);

currGroups.remove(g2);

currGroups.add(newGroup);

for(Node n: newGroup.nodes) {

groupIndex.put(n, newGroup);

}

}

（8）mergeFully

这个方法是GraphGrouper的核心算法，它用来计算何时可以对2个节点组进行合并。基本思想是：如果一个节点组只有一个父节点组，那么将这个节点组与父节点组合并；如果一个节点组只有一个子节点组，那么将子节点组与自身节点组合并。反复进行这个过程。

public void mergeFully() {

boolean somethingHappened = true;

while(somethingHappened) {

somethingHappened = false;

for(Group g: currGroups) {

Collection<Group> outgoingGroups = outgoingGroups(g);

if(outgoingGroups.size()==1) {

Group out = outgoingGroups.iterator().next();

if(out!=null) {

merge(g, out);

somethingHappened = true;

break;

}

}

Collection<Group> incomingGroups = incomingGroups(g);

if(incomingGroups.size()==1) {

Group in = incomingGroups.iterator().next();

if(in!=null) {

merge(g, in);

somethingHappened = true;

break;

}

}

}

}

}

四、在TridentTopologyBuilder中设置Spout、bolt

（一）参考内容

http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3490635.html

TridentTopology是storm提供的高层使用接口，常见的一些SQL中的操作tridenttopology提供的api中都有类似的影射。

从TridentTopology到vanilla topology(普通的topology)由三个层次组

成：

1. 面向最终用户的概念stream, operation

2. 利用planner将tridenttopology转换成vanilla topology

3. 执行vanilla topology

从TridentTopology到基本的Topology有三层，下图是一个全局视图。

storm入门demo（Storm源码分析之Trident源码分析）(1)

从用户层面来看TridentTopology，有两个重要的概念一是Stream,另一个是作用于Stream上的各种Operation。在实现层面来看，无论是stream，还是后续的operation都会转变成为各个Node，这些Node之间的关系通过重要的数据结构图来维护。具体到TridentTopology，实现图的各种操作的组件是jgrapht。

说到图，两个基本的概念会闪现出来，一是结点，二是描述结点之间关系的边。要想很好的理解TridentTopology就需要紧盯图中结点和边的变化。

TridentTopology在转换成为普通的StormTopology时，需要将原始的图分成各个group，每个group将运行于一个独立的bolt中。TridentTopology又是如何知道哪些node应该在同一个group,哪些应该处在另一个group中的呢；如何来确定每个group的并发度(parallismHint)的呢。这些问题的解决都与jgrapht分不开。

关于jgrapht的更多信息，请参考其官方网站 http://jgrapht.org

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在用户看来，所有的操作就是各种各样的数据流与operation的组合，这些组合会被封装成一个Node（即一个Node包含输入流 操作 输出流），符合一定规则的Node会被组合与一个组，组会被放到一个bolt中。

一个blot节点中可能含有多个操作，各个操作间需要进行消息传递。

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1、【待完善】通过上面的分析，一个Spout是准备好了，但如何将它加载到拓扑中，并开始真正的数据流：

（1）在TridentTopology中调用newStream方法，将spout节点加入拓扑。

（2）在TridentTopologyBuilder的buildTopololg方法中设置了topo的相关信息

2、拓扑创建的总体流程

（1）在用户代码中创建TridentTopology对象

TridentTopology topology = new TridentTopology();

（2）在用户代码中指定spout节点和bolt节点

比如：

topology.newStream("spout1", spout)

.parallelismHint(16)

.each(new Fields("sentence"), new Split(), new Fields("word"))

.groupBy(new Fields("word"))

.persistentAggregate(new MemoryMapState.Factory(), new Count(),

new Fields("count")).parallelismHint(16);

（3）在用户代码中创建拓扑

topology.build();

（4）topology.build()会调用TridentTopologyBuilder#buildTopology()

（5）用户代码中提交拓扑

StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(args[0], conf, buildTopology(null));

（一）概述

（二）基础类

1、GlobalStreamId

这是由trift生成的类，有2个核心成员变量

public GlobalStreamId(

String componentId,

String streamId)

分别记录了某个component的ID与其对应的streamId，如

"$mastercoord-" batchGroup MasterBatchCoordinator.BATCH_STREAM_ID

表示这个component会消费这个stream的消息。

（三）TridentTopology

主要流程：

（1）创建各种各样的节点，包括spout/bolt

（2）spout全部放到一个set中

（3）bolt的每一个节点放入一个group中

（4）对group进行各种的merge操作（如g1的所有输出均到g2，则将它们合并）

（5）直到剩余少量的mergeGroup，作为bolt

（6）TridentTopologyBuilder.buildTopology()对这些spout/mergeGroup进行分组配置。

1、生成bolt的名称：genBoltIds

genBoltIds用于为bolt生成一个唯一的id，它使用字母b开头，然后是一个数字id，接着是group的名称，然后是第2个id, 第2个group的名称….。而group的名称是由这个group包含的Node名称组成的。

private static Map<Group, String> genBoltIds(Collection<Group> groups) {

Map<Group, String> ret = new HashMap<>();

int ctr = 0;

for(Group g: groups) {

if(!isSpoutGroup(g)) {

List<String> name = new ArrayList<>();

name.add("b");

name.add("" ctr);

String groupName = getGroupName(g);

if(groupName!=null && !groupName.isEmpty()) {

name.add(getGroupName(g));

}

ret.put(g, Utils.join(name, "-"));

ctr ;

}

}

return ret;

}

private static String getGroupName(Group g) {

TreeMap<Integer, String> sortedNames = new TreeMap<>();

for(Node n: g.nodes) {

if(n.name!=null) {

sortedNames.put(n.creationIndex, n.name);

}

}

List<String> names = new ArrayList<>();

String prevName = null;

for(String n: sortedNames.values()) {

if(prevName==null || !n.equals(prevName)) {

prevName = n;

names.add(n);

}

}

return Utils.join(names, "-");

}

2、添加节点：addNode()

protected Stream addNode(Node n) {

registerNode(n);

return new Stream(this, n.name, n);

}

这个方法很简单，而且，它只在newStream()及newDRPCStream中调用，很明显这是用于提供一个新的数据源的。而下面的addSourceNode()是用于在bolt中添加下一个处理节点的。

3、添加节点：addSourceNode()

创建一个新节点，指定新节点的父节点（可能多个）。指定多个sources的情况只在merge()方法中被调用multiReduce()时调用。因此这里只关注一个source的情形。

protected Stream addSourcedNode(Stream source, Node newNode) {

return addSourcedNode(Arrays.asList(source), newNode);

}

protected Stream addSourcedNode(List<Stream> sources, Node newNode) {

registerSourcedNode(sources, newNode);

return new Stream(this, newNode.name, newNode);

}

addSourcedNode把source和node同时添加进一个拓扑，即一个流与一个节点。注意这里的节点不是source这个Stream自身的成员变量_node，而是一个新建的节点，比如在project()方法中的节点就是一个使用ProjectedProcessor创建的ProcessorNode。

return _topology.addSourcedNode(this, new ProcessorNode(_topology.getUniqueStreamId(), _name, keepFields, new Fields(), new ProjectedProcessor(keepFields)));

除了注册新节点 registerNode(newNode)以外，还在每个stream和节点间创建一条边。

protected void registerSourcedNode(List<Stream> sources, Node newNode) {

registerNode(newNode);

int streamIndex = 0;

for(Stream s: sources) {

_graph.addEdge(s._node, newNode, new IndexedEdge(s._node, newNode, streamIndex));

streamIndex ;

}

}

向图中添加一个节点。然后若节点中的stateInfo成员不为空，则将该节点放入与存储序号(StateId）相对应的哈希表_colocate中。_colocate变量将所有访问同一存储的节点关联在一起，并将他们放在一个Bolt中执行。

protected void registerNode(Node n) {

_graph.addVertex(n);

if(n.stateInfo!=null) {

String id = n.stateInfo.id;

if(!_colocate.containsKey(id)) {

_colocate.put(id, new ArrayList());

}

_colocate.get(id).add(n);

}

}

,