Storm对流数据进行实时处理时,一种常见场景是批量一起处理一定数量的tuple元组,而不是每接收一个tuple就立刻处理一个tuple,这样可能是性能的考虑,或者是具体业务的需要。
例如,批量查询或者更新数据库,如果每一条tuple生成一条sql执行一次数据库操作,数据量大的时候,效率会比批量处理的低很多,影响系统吞吐量。
当然,如果要使用Storm的可靠数据处理机制的话,应该使用容器将这些tuple的引用缓存到内存中,直到批量处理的时候,ack这些tuple。
下面给出一个简单的代码示例:
现在,假设我们已经有了一个DBManager数据库操作接口类,它至少有两个接口:
(1)getConnection(): 返回一个java.sql.Connection对象;
(2)getSQL(Tuple tuple): 根据tuple元组生成数据库操作语句。
为了在Bolt中缓存一定数量的tuple,构造Bolt时传递int n参数赋给Bolt的成员变量int count,指定每个n条tuple批量处理一次。
同时,为了在内存中缓存缓存Tuple,使用java concurrent中的ConcurrentLinkedQueue来存储tuple,每当攒够count条tuple,就触发批量处理。
另外,考虑到数据量小(如很长时间内都没有攒够count条tuple)或者count条数设置过大时,因此,Bolt中加入了一个定时器,保证最多每个1秒钟进行一次批量处理tuple。
下面是Bolt的完整代码(仅供参考):
import java.util.Map; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import backtype.storm.task.OutputCollector; import backtype.storm.task.TopologyContext; import backtype.storm.topology.IRichBolt; import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer; import backtype.storm.tuple.Tuple; public class BatchingBolt implements IRichBolt { private static final long serialVersionUID = 1L; private OutputCollector collector; private QueuetupleQueue = new ConcurrentLinkedQueue (); private int count; private long lastTime; private Connection conn; public BatchingBolt(int n) { count = n; //批量处理的Tuple记录条数 conn = DBManger.getConnection(); //通过DBManager获取数据库连接 lastTime = System.currentTimeMillis(); //上次批量处理的时间戳 } @Override public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) { this.collector = collector; } @Override public void execute(Tuple tuple) { tupleQueue.add(tuple); long currentTime = System.currentTimeMillis(); // 每count条tuple批量提交一次,或者每个1秒钟提交一次 if (tupleQueue.size() >= count || currentTime >= lastTime + 1000) { Statement stmt = conn.createStatement(); conn.setAutoCommit(false); for (int i = 0; i < count; i++) { Tuple tup = (Tuple) tupleQueue.poll(); String sql = DBManager.getSQL(tup); //生成sql语句 stmt.addBatch(sql); //加入sql collector.ack(tup); //进行ack } stmt.executeBatch(); //批量提交sql conn.commit(); conn.setAutoCommit(true); System.out.println("batch insert data into database, total records: " + count); lastTime = currentTime; } } @Override public void cleanup() { } @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { } @Override public Map getComponentConfiguration() { // TODO Auto-generated method stub return null; } }