Storm入门之第8章事务性拓扑

本文翻译自《Getting Started With Storm》译者:吴京润    编辑:郭蕾 方腾飞

正如书中之前所提到的,使用Storm编程,可以通过调用ack和fail方法来确保一条消息的处理成功或失败。不过当元组被重发时,会发生什么呢?你又该如何砍不会重复计算?

 

Storm0.7.0实现了一个新特性——事务性拓扑,这一特性使消息在语义上确保你可以安全的方式重发消息,并保证它们只会被处理一次。在不支持事务性拓扑的情况下,你无法在准确性,可扩展性,以空错性上得到保证的前提下完成计算。

 

NOTE:事务性拓扑是一个构建于标准Storm spoutbolt之上的抽象概念。

设计

在事务性拓扑中,Storm以并行和顺序处理混合的方式处理元组。spout并行分批创建供bolt处理的元组(译者注:下文将这种分批创建、分批处理的元组称做批次)。其中一些bolt作为提交者以严格有序的方式提交处理过的批次。这意味着如果你有每批五个元组的两个批次,将有两个元组被bolt并行处理,但是直到提交者成功提交了第一个元组之后,才会提交第二个元组。 NOTE: 使用事务性拓扑时,数据源要能够重发批次,有时候甚至要重复多次。因此确认你的数据源——你连接到的那个spout——具备这个能力。 这个过程可以被描述为两个阶段: 处理阶段 纯并行阶段,许多批次同时处理。 提交阶段 严格有序阶段,直到批次一成功提交之后,才会提交批次二。 这两个阶段合起来称为一个Storm事务。 NOTE: Storm使用zookeeper储存事务元数据,默认情况下就是拓扑使用的那个zookeeper。你可以修改以下两个配置参数键指定其它的zookeeper——transactional.zookeeper.servers和transactional.zookeeper.port。

事务实践

下面我们要创建一个Twitter分析工具来了解事务的工作方式。我们从一个Redis数据库读取tweets,通过几个bolt处理它们,最后把结果保存在另一个Redis数据库的列表中。处理结果就是所有话题和它们的在tweets中出现的次数列表,所有用户和他们在tweets中出现的次数列表,还有一个包含发起话题和频率的用户列表。 这个工具的拓扑见图8-1。 拓扑概览   图8-1 拓扑概览

正如你看到的,TweetsTransactionalSpout会连接你的tweet数据库并向拓扑分发批次。UserSplitterBoltHashTagSplitterBolt两个bolt,从spout接收元组。UserSplitterBolt解析tweets并查找用户——以@开头的单词——然后把这些单词分发到名为users的自定义数据流组。HashtagSplitterBolt从tweet查找#开头的单词,并把它们分发到名为hashtags的自定义数据流组。第三个boltUserHashtagJoinBolt,接收前面提到的两个数据流组,并计算具名用户的一条tweet内的话题数量。为了计数并分发计算结果,这是个BaseBatchBolt(稍后有更多介绍)。

最后一个bolt——RedisCommitterBolt——接收以上三个bolt的数据流组。它为每样东西计数,并在对一个批次完成处理时,把所有结果保存到redis。这是一种特殊的bolt,叫做提交者,在本章后面做更多讲解。

TransactionalTopologyBuilder构建拓扑,代码如下:

TransactionalTopologyBuilder builder=
    new TransactionalTopologyBuilder("test", "spout", new TweetsTransactionalSpout());

builder.setBolt("users-splitter", new UserSplitterBolt(), 4).shuffleGrouping("spout");
buildeer.setBolt("hashtag-splitter", new HashtagSplitterBolt(), 4).shuffleGrouping("spout");

builder.setBolt("users-hashtag-manager", new UserHashtagJoinBolt(), r)
       .fieldsGrouping("users-splitter", "users", new Fields("tweet_id"))
       .fieldsGrouping("hashtag-splitter", "hashtags", new Fields("tweet_id"));

builder.setBolt("redis-commiter", new RedisCommiterBolt())
       .globalGrouping("users-splitter", "users")
       .globalGrouping("hashtag-splitter", "hashtags")
       .globalGrouping("user-hashtag-merger");

接下来就看看如何在一个事务性拓扑中实现spout

Spout

一个事务性拓扑的spout与标准spout完全不同。

public class TweetsTransactionalSpout extends BaseTransactionalSpout<TransactionMetadata>{

正如你在这个类定义中看到的,TweetsTransactionalSpout继承了带范型的BaseTransactionalSpout。指定的范型类型的对象是事务元数据集合。它将在后面的代码中用于从数据源分发批次。

在这个例子中,TransactionMetadata定义如下:

public class TransactionMetadata implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    long from;
    int quantity;

    public TransactionMetadata(long from, int quantity) {
        this.from = from;
        this.quantity = quantity;
    }
}

该类的对象维护着两个属性fromquantity,它们用来生成批次。

spout的最后需要实现下面的三个方法:

@Override
public ITransactionalSpout.Coordinator<TransactionMetadata> getCoordinator(
       Map conf, TopologyContext context) {
    return new TweetsTransactionalSpoutCoordinator();
}

@Override
public backtype.storm.transactional.ITransactionalSpout.Emitter<TransactionMetadata> getEmitter(Map conf, TopologyContext contest) {
    return new TweetsTransactionalSpoutEmitter();
}

@Override
public void declareOutputFields(OuputFieldsDeclarer declarer) {
    declarer.declare(new Fields("txid", "tweet_id", "tweet"));
}

getCoordinator方法,告诉Storm用来协调生成批次的类。getEmitter,负责读取批次并把它们分发到拓扑中的数据流组。最后,就像之前做过的,需要声明要分发的域。

RQ类
为了让例子简单点,我们决定用一个类封装所有对Redis的操作。

public class RQ {
    public static final String NEXT_READ = "NEXT_READ";
    public static final String NEXT_WRITE = "NEXT_WRITE";

    Jedis jedis;

    public RQ() {
        jedis = new Jedis("localhost");
    }

    public long getavailableToRead(long current) {
        return getNextWrite() - current;
    }

    public long getNextRead() {
        String sNextRead = jedis.get(NEXT_READ);
        if(sNextRead == null) {
            return 1;
        }
        return Long.valueOf(sNextRead);
    }

    public long getNextWrite() {
        return Long.valueOf(jedis.get(NEXT_WRITE));
    }

    public void close() {
        jedis.disconnect();
    }

    public void setNextRead(long nextRead) {
        jedis.set(NEXT_READ, ""+nextRead);
    }

    public List<String> getMessages(long from, int quantity) {
        String[] keys = new String[quantity];
        for (int i = 0; i < quantity; i++) {
            keys[i] = ""+(i+from);
        }
        return jedis.mget(keys);
    }
}

仔细阅读每个方法,确保自己理解了它们的用处。

协调者Coordinator
下面是本例的协调者实现。

public static class TweetsTransactionalSpoutCoordinator implements ITransactionalSpout.Coordinator<TransactionMetadata> {
    TransactionMetadata lastTransactionMetadata;
    RQ rq = new RQ();
    long nextRead = 0;

    public TweetsTransactionalSpoutCoordinator() {
        nextRead = rq.getNextRead();
    }

    @Override
    public TransactionMetadata initializeTransaction(BigInteger txid, TransactionMetadata prevMetadata) {
        long quantity = rq.getAvailableToRead(nextRead);
        quantity = quantity > MAX_TRANSACTION_SIZE ? MAX_TRANSACTION_SIZE : quantity;
        TransactionMetadata ret = new TransactionMetadata(nextRead, (int)quantity);
        nextRead += quantity;
        return ret;
    }

    @Override
    public boolean isReady() {
        return rq.getAvailableToRead(nextRead) > 0;
    }

    @Override
    public void close() {
        rq.close();
    }
}

值得一提的是,在整个拓扑中只会有一个提交者实例。创建提交者实例时,它会从redis读取一个从1开始的序列号,这个序列号标识要读取的tweet下一条。

第一个方法是isReady。在initializeTransaction之前调用它确认数据源已就绪并可读取。此方法应当相应的返回truefalse。在此例中,读取tweets数量并与已读数量比较。它们之间的不同就在于可读tweets数。如果它大于0,就意味着还有tweets未读。

最后,执行initializeTransaction。正如你看到的,它接收txidprevMetadata作为参数。第一个参数是Storm生成的事务ID,作为批次的惟一性标识。prevMetadata是协调器生成的前一个事务元数据对象。

在这个例子中,首先确认有多少tweets可读。只要确认了这一点,就创建一个TransactionMetadata对象,标识读取的第一个tweet(译者注:对象属性from),以及读取的tweets数量(译者注:对象属性quantity)。

元数据对象一经返回,Storm把它跟txid一起保存在zookeeper。这样就确保了一旦发生故障,Storm可以利用分发器(译者注:Emitter,见下文)重新发送批次。

Emitter

创建事务性spout的最后一步是实现分发器(Emitter)。实现如下:


public static class TweetsTransactionalSpoutEmitter implements ITransactionalSpout.Emitter<TransactionMetadata> {

</pre>
<pre>    RQ rq = new RQ();</pre>
<pre>    public TweetsTransactionalSpoutEmitter() {}</pre>
<pre>    @Override
    public void emitBatch(TransactionAttempt tx, TransactionMetadata coordinatorMeta, BatchOutputCollector collector) {
        rq.setNextRead(coordinatorMeta.from+coordinatorMeta.quantity);
        List<String> messages = rq.getMessages(coordinatorMeta.from, <span style="font-family: Georgia, 'Times New Roman', 'Bitstream Charter', Times, serif; font-size: 13px; line-height: 19px;">coordinatorMeta.quantity);
</span>        long tweetId = coordinatorMeta.from;
        for (String message : messages) {
            collector.emit(new Values(tx, ""+tweetId, message));
            tweetId++;
        }
    }

    @Override
    public void cleanupBefore(BigInteger txid) {}

    @Override
    public void close() {
        rq.close();
    }</pre>
<pre>
}

分发器从数据源读取数据并从数据流组发送数据。分发器应当问题能够为相同的事务id和事务元数据发送相同的批次。这样,如果在处理批次的过程中发生了故障,Storm就能够利用分发器重复相同的事务id和事务元数据,并确保批次已经重复过了。Storm会在TransactionAttempt对象里为尝试次数增加计数(译者注:attempt id)。这样就能知道批次已经重复过了。

在这里emitBatch是个重要方法。在这个方法中,使用传入的元数据对象从redis得到tweets,同时增加redis维持的已读tweets数。当然它还会把读到的tweets分发到拓扑。

Bolts

首先看一下这个拓扑中的标准bolt

public class UserSplitterBolt implements IBasicBolt{
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declareStream("users", new Fields("txid","tweet_id","user"));
    }

    @Override
    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
        return null;
    }

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {}

    @Override
    public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
        String tweet = input.getStringByField("tweet");
        String tweetId = input.getStringByField("tweet_id");
        StringTokenizer strTok = new StringTokenizer(tweet, " ");
        HashSet<String> users = new HashSet<String>();

        while(strTok.hasMoreTokens()) {
            String user = strTok.nextToken();

            //确保这是个真实的用户,并且在这个tweet中没有重复
            if(user.startsWith("@") && !users.contains(user)) {
                collector.emit("users", new Values(tx, tweetId, user));
                users.add(user);
            }
        }
    }

    @Override
    public void cleanup(){}
}

正如本章前面提到的,UserSplitterBolt接收元组,解析tweet文本,分发@开头的单词————tweeter用户。HashtagSplitterBolt的实现也非常相似。

public class HashtagSplitterBolt implements IBasicBolt{
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        declarer.declareStream("hashtags", new Fields("txid","tweet_id","hashtag"));
    }

    @Override
    public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
        return null;
    }

    @Override
    public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context) {}

    @Oerride
    public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {
        String tweet = input.getStringByField("tweet");
        String tweetId = input.getStringByField("tweet_id");
        StringTokenizer strTok = new StringTokenizer(tweet, " ");
        TransactionAttempt tx = (TransactionAttempt)input.getValueByField("txid");
        HashSet<String> words = new HashSet<String>();

        while(strTok.hasMoreTokens()) {
            String word = strTok.nextToken();

            if(word.startsWith("#") && !words.contains(word)){
                collector.emit("hashtags", new Values(tx, tweetId, word));
                words.add(word);
            }
        }
    }

    @Override
    public void cleanup(){}
}

现在看看UserHashTagJoinBolt的实现。首先要注意的是它是一个BaseBatchBolt。这意味着,execute方法会操作接收到的元组,但是不会分发新的元组。批次完成时,Storm会调用finishBatch方法。

public void execute(Tuple tuple) {
    String source = tuple.getSourceStreamId();
    String tweetId = tuple.getStringByField("tweet_id");

    if("hashtags".equals(source)) {
        String hashtag = tuple.getStringByField("hashtag");
        add(tweetHashtags, tweetId, hashtag);
    } else if("users".equals(source)) {
        String user = tuple.getStringByField("user");
        add(userTweets, user, tweetId);
    }
}

既然要结合tweet中提到的用户为出现的所有话题计数,就需要加入前面的bolts创建的两个数据流组。这件事要以批次为单位进程,在批次处理完成时,调用finishBatch方法。

@Override
public void finishBatch() {
    for(String user:userTweets.keySet()){
        Set<String> tweets = getUserTweets(user);
        HashMap<String, Integer> hashtagsCounter = new HashMap<String, Integer>();
        for(String tweet:tweets){
            Set<String> hashtags=getTweetHashtags(tweet);
            if(hashtags!=null){
                for(String hashtag:hashtags){
                    Integer count=hashtagsCounter.get(hashtag);
                    if(count==null){count=0;}
                    count++;
                    hashtagsCounter.put(hashtag,count);
                }
            }
        }
        for(String hashtag:hashtagsCounter.keySet()){
            int count=hashtagsCounter.get(hashtag);
            collector.emit(new Values(id,user,hashtag,count));
        }
    }
}

这个方法计算每对用户-话题出现的次数,并为之生成和分发元组。

你可以在GitHub上找到并下载完整代码。(译者注:https://github.com/storm-book/examples-ch08-transactional-topologies这个仓库里没有代码,谁知道哪里有代码麻烦说一声。)

提交者bolts

我们已经学习了,批次通过协调器和分发器怎样在拓扑中传递。在拓扑中,这些批次中的元组以并行的,没有特定次序的方式处理。

协调者bolts是一类特殊的批处理bolts,它们实现了IComh mitter或者通过TransactionalTopologyBuilder调用setCommiterBolt设置了提交者bolt。它们与其它的批处理bolts最大的不同在于,提交者boltsfinishBatch方法在提交就绪时执行。这一点发生在之前所有事务都已成功提交之后。另外,finishBatch方法是顺序执行的。因此如果同时有事务ID1和事务ID2两个事务同时执行,只有在ID1没有任何差错的执行了finishBatch方法之后,ID2才会执行该方法。

下面是这个类的实现

public class RedisCommiterCommiterBolt extends BaseTransactionalBolt implements ICommitter {
    public static final String LAST_COMMITED_TRANSACTION_FIELD = "LAST_COMMIT";
    TransactionAttempt id;
    BatchOutputCollector collector;
    Jedis jedis;

    @Override
    public void prepare(Map conf, TopologyContext context,
                        BatchOutputCollector collector, TransactionAttempt id) {
        this.id = id;
        this.collector = collector;
        this.jedis = new Jedis("localhost");
    }

    HashMap<String, Long> hashtags = new HashMap<String,Long>();
    HashMap<String, Long> users = new HashMap<String, Long>();
    HashMap<String, Long> usersHashtags = new HashMap<String, Long>();

    private void count(HashMap<String, Long> map, String key, int count) {
        Long value = map.get(key);
        if(value == null){value = (long)0;}
        value += count;
        map.put(key,value);
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        String origin = tuple. getSourceComponent();
        if("sers-splitter".equals(origin)) {
            String user = tuple.getStringByField("user");
            count(users, user, 1);
        } else if("hashtag-splitter".equals(origin)) {
            String hashtag = tuple.getStringByField("hashtag");
            count(hashtags, hashtag, 1);
        } else if("user-hashtag-merger".quals(origin)) {
            String hashtag = tuple.getStringByField("hashtag");
            String user = tuple.getStringByField("user");
            String key = user + ":" + hashtag;
            Integer count = tuple.getIntegerByField("count");
            count(usersHashtags, key, count);
        }
    }

    @Override
    public void finishBatch() {
        String lastCommitedTransaction = jedis.get(LAST_COMMITED_TRANSACTION_FIELD);
        String currentTransaction = ""+id.getTransactionId();

        if(currentTransaction.equals(lastCommitedTransaction)) {return;}

        Transaction multi = jedis.multi();

        multi.set(LAST_COMMITED_TRANSACTION_FIELD, currentTransaction);

        Set<String> keys = hashtags.keySet();
        for (String hashtag : keys) {
            Long count = hashtags.get(hashtag);
            multi.hincrBy("hashtags", hashtag, count);
        }

        keys = users.keySet();
        for (String user : keys) {
            Long count =users.get(user);
            multi.hincrBy("users",user,count);
        }

        keys = usersHashtags.keySet();
        for (String key : keys) {
            Long count = usersHashtags.get(key);
            multi.hincrBy("users_hashtags", key, count);
        }

        multi.exec();
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {}
}

这个实现很简单,但是在finishBatch有一个细节。

...
multi.set(LAST_COMMITED_TRANSACTION_FIELD, currentTransaction);
...

在这里向数据库保存提交的最后一个事务ID。为什么要这样做?记住,如果事务失败了,Storm将会尽可能多的重复必要的次数。如果你不确定已经处理了这个事务,你就会多算,事务拓扑也就没有用了。所以请记住:保存最后提交的事务ID,并在提交前检查。

分区的事务Spouts
对一个spout来说,从一个分区集合中读取批次是很普通的。接着这个例子,你可能有很多redis数据库,而tweets可能会分别保存在这些redis数据库里。通过实现IPartitionedTransactionalSpout,Storm提供了一些工具用来管理每个分区的状态并保证重播的能力。
下面我们修改TweetsTransactionalSpout,使它可以处理数据分区。
首先,继承BasePartitionedTransactionalSpout,它实现了IPartitionedTransactionalSpout

public class TweetsPartitionedTransactionalSpout extends
       BasePartitionedTransactionalSpout<TransactionMetadata> {
...
}

然后告诉Storm谁是你的协调器。

public static class TweetsPartitionedTransactionalCoordinator implements Coordinator {
    @Override
    public int numPartitions() {
        return 4;
    }

    @Override
    public boolean isReady() {
        return true;
    }

    @Override
    public void close() {}
}

在这个例子里,协调器很简单。numPartitions方法,告诉Storm一共有多少分区。而且你要注意,不要返回任何元数据。对于IPartitionedTransactionalSpout,元数据由分发器直接管理。
下面是分发器的实现:

public static class TweetsPartitionedTransactionalEmitter
       implements Emitter<TransactionMetadata> {
    PartitionedRQ rq = new ParttionedRQ();

    @Override
    public TransactionMetadata emitPartitionBatchNew(TransactionAttempt tx,
            BatchOutputCollector collector, int partition,
            TransactionMetadata lastPartitioonMeta) {
        long nextRead;

        if(lastPartitionMeta == null) {
            nextRead = rq.getNextRead(partition);
        }else{
            nextRead = lastPartitionMeta.from + lastPartitionMeta.quantity;
            rq.setNextRead(partition, nextRead); //移动游标
        }

        long quantity = rq.getAvailableToRead(partition, nextRead);
        quantity = quantity > MAX_TRANSACTION_SIZE ? MAX_TRANSACTION_SIZE : quantity;
        TransactionMetadata metadata = new TransactionMetadata(nextRead, (int)quantity);

        emitPartitionBatch(tx, collector, partition, metadata);
        return metadata;
    }

    @Override
    public void emitPartitionBatch(TransactionAttempt tx, BatchOutputCollector collector,
            int partition, TransactionMetadata partitionMeta) {
        if(partitionMeta.quantity <= 0){
            return;
        }

        List<String> messages = rq.getMessages(partition, partitionMeta.from,
               partitionMeta.quantity);

        long tweetId = partitionMeta.from;
        for (String msg : messages) {
            collector.emit(new Values(tx, ""+tweetId, msg));
            tweetId++;
        }
    }

    @Override
    public void close() {}
}

这里有两个重要的方法,emitPartitionBatchNew,和emitPartitionBatch。对于emitPartitionBatchNew,从Storm接收分区参数,该参数决定应该从哪个分区读取批次。在这个方法中,决定获取哪些tweets,生成相应的元数据对象,调用emitPartitionBatch,返回元数据对象,并且元数据对象会在方法返回时立即保存到zookeeper。
Storm会为每一个分区发送相同的事务ID,表示一个事务贯穿了所有数据分区。通过emitPartitionBatch读取分区中的tweets,并向拓扑分发批次。如果批次处理失败了,Storm将会调用emitPartitionBatch利用保存下来的元数据重复这个批次。

NOTE: 完整的源码请见:https://github.com/storm-book/examples-ch08-transactional-topologies(译者注:原文如此,实际上这个仓库里什么也没有)

模糊的事务性拓扑

到目前为止,你可能已经学会了如何让拥有相同事务ID的批次在出错时重播。但是在有些场景下这样做可能就不太合适了。然后会发生什么呢?

事实证明,你仍然可以实现在语义上精确的事务,不过这需要更多的开发工作,你要记录由Storm重复的事务之前的状态。既然能在不同时刻为相同的事务ID得到不同的元组,你就需要把事务重置到之前的状态,并从那里继续。

比如说,如果你为收到的所有tweets计数,你已数到5,而最后的事务ID是321,这时你多数了8个。你要维护以下三个值——previousCount=5,currentCount=13,以及lastTransactionId=321。假设事物ID321又发分了一次,而你又得到了4个元组,而不是之前的8个,提交器会探测到这是相同的事务ID,它将会把结果重置到previousCount的值5,并在此基础上加4,然后更新currentCount为9。

另外,在之前的一个事务被取消时,每个并行处理的事务都要被取消。这是为了确保你没有丢失任何数据。

你的spout可以实现IOpaquePartitionedTransactionalSpout,而且正如你看到的,协调器和分发器也很简单。

public static class TweetsOpaquePartitionedTransactionalSpoutCoordinator implements IOpaquePartitionedTransactionalSpout.Coordinator {
    @Override
    public boolean isReady() {
        return true;
    }
}

public static class TweetsOpaquePartitionedTransactionalSpoutEmitter
       implements IOpaquePartitionedTransactionalSpout.Emitter<TransactionMetadata> {
    PartitionedRQ rq  = new PartitionedRQ();

    @Override
    public TransactionMetadata emitPartitionBatch(TransactionAttempt tx,
           BatchOutputCollector collector, int partion,
           TransactionMetadata lastPartitonMeta) {
        long nextRead;

        if(lastPartitionMeta == null) {
            nextRead = rq.getNextRead(partition);
        }else{
            nextRead = lastPartitionMeta.from + lastPartitionMeta.quantity;
            rq.setNextRead(partition, nextRead);//移动游标
        }

        long quantity = rq.getAvailabletoRead(partition, nextRead);
        quantity = quantity > MAX_TRANSACTION_SIZE ? MAX_TRANSACTION_SIZE : quantity;
        TransactionMetadata metadata = new TransactionMetadata(nextRead, (int)quantity);
        emitMessages(tx, collector, partition, metadata);
        return metadata;
    }

    private void emitMessage(TransactionAttempt tx, BatchOutputCollector collector,
                 int partition, TransactionMetadata partitionMeta) {
        if(partitionMeta.quantity <= 0){return;}

        List<String> messages = rq.getMessages(partition, partitionMeta.from, partitionMeta.quantity);
        long tweetId = partitionMeta.from;
        for(String msg : messages) {
            collector.emit(new Values(tx, ""+tweetId, msg));
            tweetId++;
        }
    }

    @Override
    public int numPartitions() {
        return 4;
    }

    @Override
    public void close() {}
}

最有趣的方法是emitPartitionBatch,它获取之前提交的元数据。你要用它生成批次。这个批次不需要与之前的那个一致,你可能根本无法创建完全一样的批次。剩余的工作由提交器bolts借助之前的状态完成。

原创文章,转载请注明: 转载自并发编程网 – ifeve.com本文链接地址: Storm入门之第8章事务性拓扑


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  • 评论 (1)
    • kx
    • 2014/09/04 5:50下午

    源码:https://github.com/tigerby/storm-book-transactional-topology

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