实时计算知多少？

实时计算知多少？

实时计算是什么？

请看下面的图：

我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：

1将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.

2将订单信息保存在数据库中.

3利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.

4join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.

5web或app展示.

这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会到这样一些问题和难处：

1、水平扩展问题（scale-out）

显然，如果是一个具有一定规模的电子商务网站，数据量都是很大的。而交易信息因为涉及事务，所以很难直接舍弃关系型数据库的事务能力，迁移到具有更好的scale-out能力的NoSQL数据库中。

那么，一般都会做sharding。历史数据还好说，我们可以按日期来归档，并可以通过批处理式的离线计算，将结果缓存起来。

但是，这里的要求是20分钟内，这很难。

2、性能问题

这个问题，和scale-out是一致的，假设我们做了sharding，因为表分散在各个节点中，所以我们需要多次入库，并在业务层做聚合计算。

问题是，20分钟的时间要求，我们需要入库多少次呢？

10分钟呢？

5分钟呢？

实时呢？

而且，业务层也同样面临着单点计算能力的局限，需要水平扩展，那么还需要考虑一致性的问题。

所以，到这里一切都显得很复杂。

3、业务扩展问题

假设我们不仅仅要处理热卖商品的统计，还要统计广告点击、或者迅速根据用户的访问行为判断用户特征以调整其所见的信息，更加符合用户的潜在需求等，那么业务层将会更加复杂。

也许你有更好的办法，但实际上，我们需要的是一种新的认知：

这个世界发生的事，是实时的。

所以我们需要一种实时计算的模型，而不是批处理模型。

我们需要的这种模型，必须能够处理很大的数据，所以要有很好的scale-out能力，最好是，我们都不需要考虑太多一致性、复制的问题。

那么，这种计算模型就是实时计算模型，也可以认为是流式计算模型。

现在假设我们有了这样的模型，我们就可以愉快地设计新的业务场景：

转发最多的微博是什么？

最热卖的商品有哪些？

大家都在搜索的热点是什么？

我们哪个广告，在哪个位置，被点击最多？

或者说，我们可以问：

这个世界，在发生什么？

最热的微博话题是什么？

我们以一个简单的滑动窗口计数的问题，来揭开所谓实时计算的神秘面纱。

假设，我们的业务要求是：

统计20分钟内最热的10个微博话题。

解决这个问题，我们需要考虑：

1、数据源

这里，假设我们的数据，来自微博长连接推送的话题。

2、问题建模

我们认为的话题是#号扩起来的话题，最热的话题是此话题出现的次数比其它话题都要多。

比如：@foreach_break : 你好,#世界#,我爱你，#微博#。

“世界”和“微博”就是话题。

3、计算引擎

我们采用storm。

4、定义时间

如何定义时间？

时间的定义是一件很难的事情，取决于所需的精度是多少。

根据实际，我们一般采用tick来表示时刻这一概念。

在storm的基础设施中，executor启动阶段，采用了定时器来触发“过了一段时间”这个事件。

如下所示：

(defn setup-ticks! [worker executor-data]

(let [storm-conf (:storm-conf executor-data)

tick-time-secs (storm-conf TOPOLOGY-TICK-TUPLE-FREQ-SECS)

receive-queue (:receive-queue executor-data)

context (:worker-context executor-data)]

(when tick-time-secs

(if (or (system-id? (:component-id executor-data))

(and (= false (storm-conf TOPOLOGY-ENABLE-MESSAGE-TIMEOUTS))

(= :spout (:type executor-data))))

(log-message "Timeouts disabled for executor " (:component-id executor-data) ":" (:executor-id executor-data))

(schedule-recurring

(:user-timer worker)

tick-time-secs

tick-time-secs

(fn []

(disruptor/publish

receive-queue

[[nil (TupleImpl. context [tick-time-secs] Constants/SYSTEM_TASK_ID Constants/SYSTEM_TICK_STREAM_ID)]]

)))))))

每隔一段时间，就会触发这样一个事件，当流的下游的bolt收到一个这样的事件时，就可以选择是增量计数还是将结果聚合并发送到流中。

bolt如何判断收到的tuple表示的是“tick”呢？

负责管理bolt的executor线程，从其订阅的消息队列消费消息时，会调用到bolt的execuhttp://te方法，那么，可以在execute中这样判断：

public static boolean isTick(Tuple tuple) {

return tuple != null

&& Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID .equals(tuple.getSourceComponent())

&& Constants.SYSTEM_TICK_STREAM_ID.equals(tuple.getSourceStreamId());

}

结合上面的setup-tick!的clojure代码，我们可以知道SYSTEM_TICK_STREAM_ID在定时事件的回调中就以构造函数的参数传递给了tuple，那么SYSTEM_COMPONENT_ID是如何来的呢？

可以看到，下面的代码中，SYSTEM_TASK_ID同样传给了tuple：

;; 请注意SYSTEM_TASK_ID和SYSTEM_TICK_STREAM_ID

(TupleImpl. context [tick-time-secs] Constants/SYSTEM_TASK_ID Constants/SYSTEM_TICK_STREAM_ID)

然后利用下面的代码，就可以得到SYSTEM_COMPONENT_ID：

public String getComponentId(int taskId) {

if(taskId==Constants.SYSTEM_TASK_ID) {

return Constants.SYSTEM_COMPONENT_ID;

} else {

return _taskToComponent.get(taskId);

}

}

滑动窗口

有了上面的基础设施，我们还需要一些手段来完成“工程化”，将设想变为现实。

这里，我们看看Michael G. Noll的滑动窗口设计。

String spoutId = "wordGenerator";

String counterId = "counter";

String intermediateRankerId = "intermediateRanker";

String totalRankerId = "finalRanker";

// 这里，假设TestWordSpout就是我们发送LIyJa话题tuple的源

builder.setSpout(spoutId, new TestWordSpout(), 5);

// RollingCountBolt的时间窗口为9秒钟，每3秒发送一次统计结果到下游

builder.setBolt(counterId, new RollingCountBolt(9, 3), 4).fieldsGrouping(spoutId, new Fields("word"));

// IntermediateRankingsBolt，将完成部分聚合，统计出top-n的话题

builder.setBolt(intermediateRankerId, new IntermediateRankingsBolt(TOP_N), 4).fieldsGrouping(counterId, new Fields(

"obj"));

// TotalRankingsBolt， 将完成完整聚合，统计出top-n的话题

builder.setBolt(totalRankerId, new TotalRankingsBolt(TOP_N)).globalGrouping(intermediateRankerId);

上面的topology设计如下：

将聚合计算与时间结合起来

前文，我们叙述了tick事件，回调中会触发bolt的execute方法，那可以这么做：

RollingCountBolt:

@Override

public void execute(Tuple tuple) {

if (TupleUtils.isTick(tuple)) {

LOG.debug("Received tick tuple, triggering emit of current window counts");

// tick来了，将时间窗口内的统计结果发送，并让窗口滚动

emitCurrentWindowCounts();

}

else {

// 常规tuple，对话题计数即可

countObjAndAck(tuple);

}

}

// obj即为话题，增加一个计数 count++

// 注意，这里的速度基本取决于流的速度，可能每秒百万，也可能每秒几十.

// 内存不足？ bolt可以scale-out.

private void countObjAndAck(Tuple tuple) {

Object obj = tuple.getValue(0);

counter.incrementCount(obj);

collector.ack(tuple);

}

// 将统计结果发送到下游

private void emitCurrentWindowCounts() {

Map

int actualWindowLengthInSeconds = lastModifiedTracker.secondsSinceOldestModification();

lastModifiedTracker.markAsModified();

if (actualWindowLengthInSeconds != windowLengthInSeconds) {

LOG.warn(String.format(WINDOW_LENGTH_WARNING_TEMPLATE, actualWindowLengthInSeconds, windowLengthInSeconds));

}

emit(counts, actualWindowLengthInSeconds);

}

上面的代码可能有点抽象，看下这个图就明白了，tick一到，窗口就滚动：

IntermediateRankingsBolt & TotalRankingsBolt：

public final void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {

if (TupleUtils.isTick(tuple)) {

getLogger().debug("Received tick tuple, triggering emit of current rankings");

// 将聚合并排序的结果发送到下游

emitRankings(collector);

}

else {

// 聚合并排序

updateRankingsWithTuple(tuple);

}

}

其中，IntermediateRankingsBolt和TotalRankingsBolt的聚合排序方法略有不同：

IntermediateRankingsBolt的聚合排序方法：

// IntermediateRankingsBolt的聚合排序方法：

@Override

void updateRankingsWithTuple(Tuple tuple) {

// 这一步，将话题、话题出现的次数提取出来

Rankable rankable = RankableObjectWithFields.from(tuple);

// 这一步，将话题出现的次数进行聚合，然后重排序所有话题

super.getRankings().updateWith(rankable);

}

TotalRankingsBolt的聚合排序方法：

// TotalRankingsBolt的聚合排序方法

@Override

void updateRankingsWithTuple(Tuple tuple) {

// 提出来自IntermediateRankingsBolt的中间结果

Rankings rankingsToBeMerged = (Rankings) tuple.getValue(0);

// 聚合并排序

super.getRankings().updateWith(rankingsToBeMerged);

// 去0，节约内存

super.getRankings().pruneZeroCounts();

}

而重排序方法比较简单粗暴，因为只求前N个，N不会很大：

private void rerank() {

Collections.sort(rankedItems);

Collections.reverse(rankedItems);

}

结语

下图可能就是我们想要的结果，我们完成了t0 - t1时刻之间的热点话题统计，其中的foreach_break仅仅是为了防盗版 : ].

以上就是本文的全部内容，希望大家喜欢。

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