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一、storm 提交任务流程

1、client : 客户端运行nimbus时，会调用strom的python脚本，该脚本为每个命令编写一个方法。

2、nimbus: nimbus启动后，接受客户端提交的任务，createTopology()会将程序员编写的spout对象和bolt对象序列化，并将用户jar包上传到nimbus物理节点目录下，进行改名。

nimbus接受到任务后，会将任务分配（task总数/worker总数），分配会产生一个assignment对象，该对象会保存到zookeeper中。

3、supervisor: supervisor通过watch机制，从zookeeper上拉取任务信息，分辨出属于自己的任务。

supervisor根据自己的任务信息，启动自己的worker， 并分配一个端口。

4、worker： woker启动后，连接zookeeper，拉取任务。worker通过反序列化，得到程序员自己定义的spout和bolt对象。

worker根据任务类型，分别执行spout任务和bolt任务。

spout的生命周期： open ，nextTuple， outPutFiled；

bolt的生命周期： prepare，execute（tuple），outPutField；

二、集群架构中，各个模块如何启动

nimbus: 用户启动；

supervisor: 用户启动；

worker: supervisor启动 ；

Task: worker启动

三、集群内部如何通信

它内部使用了disruptor通信技术，特点是：没有竞争、没有锁、非常快，单线程每秒可以处理600万订单。

disruptor是一个有界队列，而队列的应用场景自然是生产者----消费者模式，disruptor是一种线程之间信息无锁的交换方式，核心组件是环形缓冲区和序号管理器，缓冲区底层是数组。

四、消息容错机制

storm为保证消息不丢失，使用ack-fail机制，即成功时调用ack方法，失败时调用fail方法。

1、需要ack-fail时，为每一个tuple生成一个messageId，这个id是用来标识你关心的tuple，当这个tuple被完全处理是，storm框架会调用spout的ack方法，否则调用fail方法，至于消息是否重发，由自己处理。

2、是spout有并发度情况下，storm会根据tuple最开始所属的spout TaskId, 通知相应的spoutTask。

3、在流式计算中，topology的bolt组件是可以配置多个的，每个环节都需要bolt组件显示告诉storm框架，自己对当前接受的这个tuple处理完成。

4、ack机制里面，发送两种类型的tuple, 一种是原始的tuple（dataTuple）, 另外一种是ackTuple<RootId, TupleId>，原始的tuple会包含一个messageId对象。

5、大概源码

Myspout{private  Map buffer = new HashMap();spout.open()spout.nextTuple(){collector.emit()buffer.put(msgId.messValue)}spout.declareOutputFields()spout.ack(msgId){//消息移除buffer.remove(msgId)}spout.fail（msgId）{//消息重发String  messValue= buffer.get(msgId)collector.emit();}
}MyBolt{bolt.execute(){//需要手动的调用ack方法collertor.ack(tuple)}}