原文：
http://www.aygfsteel.com/killme2008/archive/2011/11/17/364112.html 作者：dennis (killme2008@gmail.com)
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最近一直在讀twitter開源的這個分布式流計算框架——storm的源碼，還是有必要記錄下一些比較有意思的地方。我按照storm的主要概念進行組織，并且只分析我關注的東西，因此稱之為淺析。
一、介紹
Storm的開發語言主要是Java和Clojure，其中Java定義骨架，而Clojure編寫核心邏輯。源碼統計結果：
180 text files.
177 unique files.
7 files ignored.
http://cloc.sourceforge.net v 1.55 T=1.0 s (171.0 files/s, 46869.0 lines/s)
-------------------------------------------------------------------------------
Language files blank comment code
-------------------------------------------------------------------------------
Java 125 5010 2414 25661
Lisp 33 732 283 4871
Python 7 742 433 4675
CSS 1 12 45 1837
ruby 2 22 0 104
Bourne Shell 1 0 0 6
Javascript 2 1 15 6
-------------------------------------------------------------------------------
SUM: 171 6519 3190 37160
------------------------------------------------------------------------------- Java代碼25000多行，而Clojure(Lisp)只有4871行，說語言不重要再次證明是扯淡。
二、Topology和Nimbus
Topology是storm的核心理念，將spout和bolt組織成一個topology，運行在storm集群里，完成實時分析和計算的任務。這里我主要想介紹下topology部署到storm集群的大概過程。提交一個topology任務到Storm集群是通過StormSubmitter.submitTopology方法提交：
StormSubmitter.submitTopology(name, conf, builder.createTopology());
我們將topology打成jar包后，利用bin/storm這個python腳本，執行如下命令：
bin/storm jar xxxx.jar com.taobao.MyTopology args
將jar包提交給storm集群。storm腳本會啟動JVM執行Topology的main方法，執行submitTopology的過程。而submitTopology會將jar文件上傳到nimbus，上傳是通過socket傳輸。在storm這個python腳本的jar方法里可以看到：
def jar(jarfile, klass, *args):
exec_storm_class(
klass,
jvmtype="-client",
extrajars=[jarfile, CONF_DIR, STORM_DIR + "/bin"],
args=args,
prefix="export STORM_JAR=" + jarfile + ";")
將jar文件的地址設置為環境變量STORM_JAR，這個環境變量在執行submitTopology的時候用到：
//StormSubmitter.java
private static void submitJar(Map conf) {
if(submittedJar==null) {
LOG.info("Jar not uploaded to master yet. Submitting jar
");
String localJar = System.getenv("STORM_JAR");
submittedJar = submitJar(conf, localJar);
} else {
LOG.info("Jar already uploaded to master. Not submitting jar.");
}
} 通過環境變量找到jar包的地址，然后上傳。利用環境變量傳參是個小技巧。
其次，nimbus在接收到jar文件后，存放到數據目錄的inbox目錄，
nimbus數據目錄的結構：
-nimbus
-inbox
-stormjar-57f1d694-2865-4b3b-8a7c-99104fc0aea3.jar
-stormjar-76b4e316-b430-4215-9e26-4f33ba4ee520.jar
-stormdist
-storm-id
-stormjar.jar
-stormconf.ser
-stormcode.ser
其中inbox用于存放提交的jar文件，每個jar文件都重命名為stormjar加上一個32位的UUID。而stormdist存放的是啟動topology后生成的文件，每個topology都分配一個唯一的id，ID的規則是“name-計數-時間戳”。啟動后的topology的jar文件名命名為storm.jar ,而它的配置經過java序列化后存放在stormconf.ser文件，而stormcode.ser是將topology本身序列化后存放的文件。
這些文件在部署的時候，supervisor會從這個目錄下載這些文件，然后在supervisor本地執行這些代碼。 進入重點，topology任務的分配過程(zookeeper路徑說明忽略root):
1.在zookeeper上創建/taskheartbeats/{storm id} 路徑，用于任務的心跳檢測。storm對zookeeper的一個重要應用就是利用zk的臨時節點做存活檢測。task將定時刷新節點的時間戳，然后nimbus會檢測這個時間戳是否超過timeout設置。
2.從topology中獲取bolts,spouts設置的并行數目以及全局配置的最大并行數，然后產生task id列表，如[1 2 3 4]
3.在zookeeper上創建/tasks/{strom id}/{task id}路徑，并存儲task信息
4.開始分配任務（內部稱為assignment)， 具體步驟：
(1)從zk上獲得已有的assignment(新的toplogy當然沒有了）
(2)查找所有可用的slot，所謂slot就是可用的worker，在所有supervisor上配置的多個worker的端口。
(3)將任務均勻地分配給可用的worker，這里有兩種情況：
(a)task數目比worker多，例如task是[1 2 3 4],可用的slot只有[host1:port1 host2:port1]，那么最終是這樣分配
{1: [host1:port1] 2 : [host2:port1]
3 : [host1:port1] 4 : [host2:port1]}
，可以看到任務平均地分配在兩個worker上。
(b)如果task數目比worker少，例如task是[1 2]，而worker有[host1:port1 host1:port2 host2:port1 host2:port2]，那么首先會將woker排序，
將不同host間隔排列，保證task不會全部分配到同一個worker上，也就是將worker排列成
[host1:port1 host2:port1 host1:port2 host2:port2]
，然后分配任務為
{1: host1:port1 , 2 : host2:port2}
(4)記錄啟動時間
(5)判斷現有的assignment是否跟重新分配的assignment相同，如果相同，不需要變更，否則更新assignment到zookeeper的/assignments/{storm id}上。
5.啟動topology，所謂啟動，只是將zookeeper上/storms/{storm id}對應的數據里的active設置為true。
6.nimbus會檢查task的心跳，如果發現task心跳超過超時時間，那么會重新跳到第4步做re-assignment。