JStorm：任务调度

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了JStorm：任务调度相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前一篇文章 JStorm：概念与编程模型 介绍了JStorm的基本概念以及编程模型方面的知识，本篇主要介绍自己对JStorm的任务调度方面的认识，主要从三个方面介绍：

  • 调度角色
  • 调度方法
  • 自定义调度

调度角色

技术图片
上图是JStorm中一个topology对应的任务执行结构，其中worker是进程，executor对应于线程，task对应着spout或者bolt组件。

Worker

Worker是task的容器， 同一个worker只会执行同一个topology相关的task。 一个topology可能会在一个或者多个worker（工作进程）里面执行，每个worker执行整个topology的一部分。比如，对于并行度是300的topology来说，如果我们使用50个工作进程来执行，那么每个工作进程会处理其中的6个tasks。Storm会尽量均匀的工作分配给所有的worker。

Executor

Executor是在worker中的执行线程，在同一类executor中，要么全部是同一个bolt类的task，要么全部是同一个spout类的task，需要注意的是， 一个executor只能同时运行一个task，创建时将多个task设置在一个executor中，在前期Storm中主要考虑的是后期线程扩展（待验证），但是在JStorm中可以在rebalance时改变Task的数量，所以不需要将task数量大于executor。

Task

Task是真正任务的执行者，对应创建topology时建立的一个bolt或者spout组件。每一个spout和bolt会被当作很多task在整个集群里执行。可以调用TopologyBuilder类的setSpout和setBolt来设置并行度（也就是有多少个task）。

调度方法

默认调度算法

默认调度算法遵循以下的原则：

  1. 任务调度算法以worker为维度，尽量将平均分配到各个supervisor上；
  2. 以worker为单位，确认worker与task数目大致的对应关系(注意在这之前已经其他拓扑占用利用的worker不再参与本次动作)；
  3. 建立task-worker关系的优先级依次为：尽量避免同类task在同一work和supervisor下的情况，尽量保证task在worker和supervisor基准上平均分配，尽量保证有直接信息流传输的task在同一worker下。
  4. 调度过程中正在进行的调度动作不会对已发生的调度动作产生影响

调度示例

如下是一个topology创建时配置代码，以及运行时的示意图。

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//创建topology配置代码
Config conf = new Config();
conf.setNumWorkers(2); // use two worker processes
topologyBuilder.setSpout("blue-spout", new BlueSpout(), 2);
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
               .setNumTasks(4)
               .shuffleGrouping("blue-spout");
topologyBuilder.setBolt("yellow-bolt", new YellowBolt(), 6)
               .shuffleGrouping("green-bolt");
StormSubmitter.submitTopology("mytopology", conf,
                              topologyBuilder.createTopology());

技术图片大专栏  JStorm：任务调度rient/strip%7CimageView2/2/w/1240" alt="任务调度结果示意图"/>
参考以上代码，以及任务调度算法，该拓扑中，设为worker为2，蓝色Spout并发设置为2，task默认与并发相同为2；绿色Bolt执行并发为2，但设置其task为4，所以每个executor中有两个Task，黄色Bolt并发为6，task默认与并发相同为6。
图中两个worker是一致的，可以认为是JStorm分配任务时做的权衡，尽量分配的均匀，不代表所有情况都是如此。

分发过程

技术图片
上图是storm的示例，JStorm雷同。
JStorm任务分发过程：

  1. 客户端提交拓扑到nimbus，并开始执行；
  2. Nimbus针对该拓扑建立本地的目录，根据topology的配置计算task，分配task，在zookeeper上建立assignments节点存储task和supervisor机器节点中woker的对应关系；
  3. 在zookeeper上创建taskbeats节点来监控task的心跳；启动topology。
  4. 各Supervisor去zookeeper上获取分配的tasks，启动多个woker进行，每个woker生成task；根据topology信息初始化建立task之间的连接。

自定义调度

JStorm支持一下自定义调度设置：

  1. 设置每个worker的默认内存大小

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    ConfigExtension.setMemSizePerWorker(Map conf, long memSize)

  2. 设置每个worker的cgroup,cpu权重

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    ConfigExtension.setCpuSlotNumPerWorker(Map conf, int slotNum)

  3. 设置是否使用旧的分配方式

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    ConfigExtension.setUseOldAssignment(Map conf, boolean useOld)

  4. 设置强制某个component的task 运行在不同的节点上

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    ConfigExtension.setTaskOnDifferentNode(Map componentConf, boolean isIsolate)

注意，这个配置componentConf是component的配置， 需要执行addConfigurations 加入到spout或bolt的configuration当中

  1. 自定义worker分配
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    WorkerAssignment worker = new WorkerAssignment();
    worker.addComponent(String compenentName, Integer num);//在这个worker上增加一个task
    worker.setHostName(String hostName);//强制这个worker在某台机器上
    worker.setJvm(String jvm);//设置这个worker的jvm参数
    worker.setMem(long mem); //设置这个worker的内存大小
    worker.setCpu(int slotNum); //设置cpu的权重大小
    ConfigExtension.setUserDefineAssignment(Map conf, List<WorkerAssignment> userDefines)

注:每一个worker的参数并不需要被全部设置,worker属性在合法的前提下即使只设置了部分参数也仍会生效

  1. 强制topology运行在一些supervisor上
    在实际应用中， 常常一些机器部署了本地服务（比如本地DB）， 为了提高性能， 让这个topology的所有task强制运行在这些机器上
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    conf.put(Config.ISOLATION_SCHEDULER_MACHINES, List<String> isolationHosts)

conf 是topology的configuration

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