【Storm篇】--Storm中的同步服务DRPC

时间：2021-01-02 00:20:55

一、前述

Drpc（分布式远程过程调用）是一种同步服务实现的机制，在Storm中客户端提交数据请求之后，立刻取得计算结果并返回给客户端。同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。

二、具体原理

DRPC 是通过一个 DRPC 服务端(DRPC server)来实现分布式 RPC 功能的。
DRPC Server 负责接收 RPC 请求，并将该请求发送到 Storm中运行的 Topology，等待接收 Topology 发送的处理结果，并将该结果返回给发送请求的客户端。
（其实，从客户端的角度来说，DPRC 与普通的 RPC 调用并没有什么区别。）

DRPC设计目的是为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。
（Storm接收若干个数据流输入，数据在Topology当中运行完成，然后通过DRPC将结果进行输出。）

流程图如下：
【Storm篇】--Storm中的同步服务DRPC

解释：

客户端通过向 DRPC 服务器发送待执行函数的名称以及该函数的参数来获取处理结果。实现该函数的拓扑使用一个DRPCSpout 从 DRPC 服务器中接收一个函数调用流。DRPC 服务器会为每个函数调用都标记了一个唯一的 id。随后拓扑会执行函数来计算结果，并在拓扑的最后使JoinResult的Bolt实现数据的聚合， ReturnResults 的 bolt 连接到 DRPC 服务器，根据函数调用的 id 来将函数调用的结果返回。

三、实现方式

 方法1.

通过LinearDRPCTopologyBuilder （该方法也过期，不建议使用）
该方法会自动为我们设定Spout、将结果返回给DRPC Server等，我们只需要将Topology实现

package com.sxt.storm.drpc;

import backtype.storm.Config;

import backtype.storm.LocalCluster;

import backtype.storm.LocalDRPC;

import backtype.storm.StormSubmitter;

import backtype.storm.drpc.LinearDRPCTopologyBuilder;

import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;

import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;

import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import backtype.storm.tuple.Tuple;

import backtype.storm.tuple.Values;

public class BasicDRPCTopology {

    public static class ExclaimBolt extends BaseBasicBolt {

        @Override

        public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {

            String input = tuple.getString(1);

            collector.emit(new Values(tuple.getValue(0), input + "!"));

        }

        @Override

        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

            declarer.declare(new Fields("id", "result"));

        }

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("exclamation");//通过LinearDRPCTopologyBuilder 定义拓扑 //exclamation是函数名称

        builder.addBolt(new ExclaimBolt(), 3);

        Config conf = new Config();

        if (args == null || args.length == 0) {

            LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();

            LocalCluster cluster = new LocalCluster();

            cluster.submitTopology("drpc-demo", conf, builder.createLocalTopology(drpc));//这是拓扑名称

            for (String word : new String[] { "hello", "goodbye" }) {

                System.err.println("Result for \"" + word + "\": " + drpc.execute("exclamation", word));

            }

            cluster.shutdown();

            drpc.shutdown();

        } else {

            conf.setNumWorkers(3);

            StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(args[0], conf, builder.createRemoteTopology());

        }

    }

}

方法2：

直接通过普通的拓扑构造方法TopologyBuilder来创建DRPC拓扑
需要手动设定好开始的DRPCSpout以及结束的ReturnResults

package com.sxt.storm.drpc;

import backtype.storm.Config;

import backtype.storm.LocalCluster;

import backtype.storm.LocalDRPC;

import backtype.storm.drpc.DRPCSpout;

import backtype.storm.drpc.ReturnResults;

import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;

import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;

import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;

import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;

import backtype.storm.tuple.Fields;

import backtype.storm.tuple.Tuple;

import backtype.storm.tuple.Values;

public class ManualDRPC {

    public static class ExclamationBolt extends BaseBasicBolt {

        @Override

        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {

            declarer.declare(new Fields("result", "return-info"));

        }

        @Override

        public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {

            String arg = tuple.getString(0);

            Object retInfo = tuple.getValue(1);

            collector.emit(new Values(arg + "!!!", retInfo));

        }

    }

    public static void main(String[] args) {

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();

        DRPCSpout spout = new DRPCSpout("exclamation", drpc);//自定义drpc spout

        builder.setSpout("drpc", spout);

        builder.setBolt("exclaim", new ExclamationBolt(), 3).shuffleGrouping("drpc");

        builder.setBolt("return", new ReturnResults(), 3).shuffleGrouping("exclaim");//自定义结束的ReturnResults

        LocalCluster cluster = new LocalCluster();

        Config conf = new Config();

        cluster.submitTopology("exclaim", conf, builder.createTopology());

        System.err.println(drpc.execute("exclamation", "aaa"));

        System.err.println(drpc.execute("exclamation", "bbb"));

    }

}

 四、Storm运行模式

1、本地模式

    public static void main(String[] args) {

        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();

        DRPCSpout spout = new DRPCSpout("exclamation", drpc);

        builder.setSpout("drpc", spout);

        builder.setBolt("exclaim", new ExclamationBolt(), 3).shuffleGrouping("drpc");

        builder.setBolt("return", new ReturnResults(), 3).shuffleGrouping("exclaim");

        LocalCluster cluster = new LocalCluster();

        Config conf = new Config();

        cluster.submitTopology("exclaim", conf, builder.createTopology());

        System.err.println(drpc.execute("exclamation", "aaa"));

        System.err.println(drpc.execute("exclamation", "bbb"));

    }

 2.远程模式（集群模式）

修改配置文件conf/storm.yaml
drpc.servers:
    - "node1“

启动DRPC Server
bin/storm drpc &

通过StormSubmitter.submitTopology提交拓扑
【Storm篇】--Storm中的同步服务DRPC

public static void main(String[] args) {

        DRPCClient client = new DRPCClient("node1", 3772);//通信端口

        try {

            String result = client.execute("exclamation", "11,22");

            System.out.println(result);

        } catch (TException e) {

            e.printStackTrace();

        } catch (DRPCExecutionException e) {

            e.printStackTrace();

        }

总结：Drpc分布式远程调用帮我们

1、 实现了drpcSpout用来向后发送数据，我们只需要传参即可。

2、 实现了最后的JoinResult用来汇合结果，ReturnResult用来将结果返回客户端。从而达到实时的目的。

3.、我们可以修改并行度，使集群的并行计算能力达到最优，主要实现并行计算。

 

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