有点怀念起北京来。
史铁生小说里的地坛，满山枫叶的香山，如诗如画的颐和园，美仑美奂的天坛 ， 很多景点都让我流连忘返。
在我心里，有一处很神圣的地方，它是知识和希望的象征，那就是国家图书馆 。
一段在国家图书馆学习流式计算的经历 ，就如同刀刻斧凿一般，刻在我的脑中 。
写这篇文章，想和大家聊聊这段学习流式计算的经历，希望对大家有所启发。
中国国家图书馆位于北京市中关村南大街33号，与海淀区白石桥高粱河、紫竹院公园相邻。它是国家总书库，国家书目中心，国家古籍保护中心，同时也是世界最大、最先进的国家图书馆之一 。
中国国家图书馆前身是筹建于1909年9月9日的京师图书馆，1931年，文津街馆舍落成（现为国家图书馆古籍馆）。新中国成立后，更名为北京图书馆。1987年新馆落成，1998年12月12日经国务院批准，北京图书馆更名为国家图书馆，对外称中国国家图书馆。
中国国家图书馆总建筑面积28万平方米，图书馆分为总馆南区、总馆北区和古籍馆，馆藏文献3768.62万册，其中古籍文献近200万册，数字资源总量超过1000 TB，是亚洲规模最大的图书馆，居世界国家图书馆第三位。
每到周末，当我想安静下来，专注思考时，我就会背着笔记本电脑来到国家图书馆。
选择自己喜欢的书，然后将笔记本电脑打开，一边看书，一边在电脑上写点笔记。
偶尔抬起头，望着那些正在阅读的读者，心里面感觉很阳关，觉得生命充满了希望。
2 优惠券计算服务
2014年，我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙业务系统中最重要的系统之一。
而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。
何为流式计算 ？
流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。
优惠券计算服务的逻辑是：每个城市每个酒店的使用优惠券的规则并不相同，当运营人员修改规则之后，触发优惠券计算服务，计算完成之后，用户下单时在使用优惠券时会呈现最新的规则。
优惠券计算服务是我们团队的明星项目，很多研发的同学都对 Storm 特别感兴趣 , 因为 Storm 的核心开发语言是 clojure ， 比较小众。
于是，在团队内部，发现一个很有趣的现象：很多同学的办公桌上放着《clojure in Action 》这本书。
彼时，艺龙开始发力移动互联网，业务量的激增，优惠券计算服务遇到了瓶颈。
比如运营人员修改全量规则时，整个计算流程要耗时一上午，也就谈不上实时计算了。
CTO 几次找团队负责人，并严厉批责成他尽快优化。
没想到，经过一个半月几次优化，系统的瓶颈依然明显，时不时运营同事会走到我们的工位附近，催促我们：“系统生效了么？ ”
每到这个时候，我都感到很疑惑：“难道优惠券计算服务真的那么复杂吗？ Storm 框架真的那么难以维护么？ ”
3 国图学习Storm
想要揭开 Storm 神秘面纱的探索欲，同时解决公司技术问题的渴望，让我好几天晚上没睡好。
于是周六上午9点半， 我背着笔记本电脑来到国家图书馆。
学习一门技术，首先需要了解 Storm 的整体概念。
当我在官网上看到 Storm 的逻辑流程图时， 做为程序员，我第一次感觉到抽象之美。
从源头流下来的水通过水龙头（ Spout ），再经过层层转接头( Bolt )过滤，不就是我们想要的纯净水吗？
当我了解了 Storm 整体概念 ， 下一步也就是大家熟知的写 Hello World 阶段了 。
我参考教程写了一个简单的 Storm 应用（简称：拓扑），在部署后，程序正常跑了起来。
我脑海里一直有一个概念：“是不是优惠券计算服务的 storm 集群的配置没有调优，导致计算的性能太差 ? ” 所以我必须去理解 storm 的并发度是如何计算的。
整个下午，我一直在查阅相关的资料，并结合上图思考：Nimbus， Supervisor ，Worker ，Task 这些名词到底是什么概念。拓扑到底会启动几个进程，每个进程内部线程模型是怎样的，颇有些庖丁解牛的味道。
等天色已黑，我走出国图的大门，内心里面，有莫名的自信，我相信自己可以解决优惠券计算服务的问题了。
感觉自己就像仙剑奇侠传里的酒剑仙，伴随着激昂的 BGM ，拔剑四顾，斩妖除魔。
御剑乘风来，除魔天地间，有酒乐逍遥，无酒我亦癫。
一饮尽江河，再饮吞日月，千杯醉不倒，唯我酒剑仙。
4 推动重构优化
虽然我大体了解了 Storm 的机制，但是我还不太了解优惠券计算服务整体逻辑，所以我必须梳理流式计算的整体流程。
流式计算整体流程分为三个步骤 :
- 酒店信息拉取服务拉取酒店信息，并存储到水源头( Redis A/B 集群 ) ;
- Storm 拓扑从水源头获取酒店数据，通过运营配置的规则对数据进行清洗 ，将计算好的数据存储到水存放池 ( Redis C 集群) ；
- 入库服务从水存放池获取数据，将计算结果存储到数据库 。
我找到负责优惠券计算服务的同事，导出相关日志。
分析日志后，令人惊奇的是：一次全量计算需要耗时4个小时，但步骤1竟然需要2个多小时，因为我们需要找到性能最薄弱的点，攻坚解决。那么应该优先优化酒店拉取服务。
之所以拉取慢，是因为它的线程模型不够好，部署多个节点，每个节点只能有两个线程执行拉取任务。而且老代码年久失修，维护成本颇高，于是和团队负责人沟通后，我决定重构该服务。
在重构工程里，我必须做到如下两点：
- 拉取服务可水平扩展，若性能不足时，增加服务节点即可提升性能；
- 配置文件可配置 worker 数量。
因为 RocketMQ 刚开源不久 ， 我将 RocketMQ 如何创建线程的知识点正好也用了上去。
这次重构也非常成功，我们将原来的老服务替换后，部署了3个节点， 每个节点8个 worker 并行拉取酒店信息 。
惊喜的发现，原来需要4个小时的全量处理时间缩短成了1个半小时，看来我这次重构非常成功，而且没有出现一例 BUG 。
优化结束了吗？ 没有，当步骤1优化后，我们还有步骤2，步骤3可以优化。
在阅读优惠券计算服务的代码中，我发现两个问题：
- 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求，主要是查询特定的酒店数据，用于后续计算；
- 每次计算时需要查询基础配置数据，它们都是从数据库中获取。
我提了两点建议：
- 流式计算和酒店拉取服务各司其职，将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务，将数据前置准备好；
- 基础配置缓存化，引入读写锁（也是 RocketMQ 名字服务的技巧）。
步骤三也并行进行，一位研发同学将原来的单条数据入库修改成批量入库。
当所有的优化完成后，原来4个小时的全量计算已经缩短成四十多分钟了。 以后，运营小姐姐就很少来我们工位了。(＾－＾)V
5 写到最后
我至今都记得 ：
当我第一次看到 Storm 的逻辑图时，感叹中间件设计的抽象之美 ；
当我走出国图门口，那么的意气风发，那么的舍我其谁 ，我就是酒剑仙，御剑乘风来，除魔天地间 ，那些技术问题算什么，我一一给你们铲除；
当我和技术负责人保证我可以解决这个问题时，他不情愿和难以置信的表情；
当我和同事做酒店拉取服务 Code Review 时，当讲到如何创建线程时，同事们目瞪口呆的表情，我暗自窃喜：那是我学习 RocketMQ 的效果；
当酒店拉取服务上线后，全量数据计算的时间从4个小时变成1个半小时，我兴奋着拍着桌子，旁边的同事都神奇的看着我；
当我指出Storm 拓扑的问题时，我是那么笃定 ，最后优化结果也和我预期的一样 。
当优惠券计算服务优化完毕，一切尘埃落定，却又好像什么都没发生。
时光荏苒，生命中遇到越来越多的挫折，有的时候也会让人低落，但一想到那个时候的一往无前，顿觉生命又充满了希望，对于人生也有了新的感悟。
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