最近接到任务说要使用jstorm处理业务，之前没接触过，只能硬着头皮来，接下来谈谈我这两天的收获
1，怎么了解jstorm，这个答案没什么固定的，但是我个人比较喜欢去看官方的文档，如果官方的文档实在找不到了，再去baidu，baidu不到那就只能翻墙google了，如果还是找不到。。没办法，看源代码吧；
对于官方文档，我现在能找到的只有：
https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/JStorm-Chinese-Documentation
该地址是jstorm的中文文档，上面对jstorm做了简要的概述，内容并不是很多，看完了， 至少能对jstorm有个大体的了解
因为我看博客的时候，喜欢在博客上直接找到答案，所以我在这里赘述一下
根据ali的文档得知，jStorm是一个分布式实时计算引擎，jstorm是 从storm发展而来，由ali爸爸开源的，是一个类似Hadoop MapReduce的系统，用户创建任务后，提交给jstorm系统，JStorm系统会将这个任务跑起来，7*24不间断，如果一个worker发生一碗，立即分配一个worker来替换失效的worker（这段文字摘自 alibaba的github），从系统的角度来说，jstorm是类似Mapreduce的调度系统，从数据的角度来说，Jstorm是一套基于流水线的消息处理机制；
说到流水线，你能想到什么？至少从流水两个字，我想到了管道，其实个人理解jstorm的流水线很像是管道，想象一下，一个主管道可以分出多个支流管道，也可以接一个弯管或者其他什么不一样的管，来看张图
这个图完全是偷ali的，在看另一张
也是偷的，从这两张图就可以形象的看出jstorm的思想了
接下来解释几个重要的概念：
1，topology
我的英文差，只能音译了。。拓扑结构图，其实也差不多是这个意思
jstorm所执行的任务，其实就是一个topology，一个topology可以包含多个spout，多个bolt，多级bolt
2，spout
流的来源
3，bolt
可以说是流的去处（这里可以进行业务处理）
简单来说：在jstorm运行环境正常的情况下，开发人员要做的就是
建立一个topology，建立若干spout，建立若干bolt，然后将spout加入到topology，将bolt也加入到topology，这时组成了一个相对完整的拓扑结构图，然后提交给jtorm，齐活！
说起来比较简单，那么实际写起来呢，来看下面的代码
注意⚠️：有个前提是jstorm运行环境正常，
首先是配置文件：看过其他博客的人知道有*.ynml的文件，主要是内容是对拓扑结构的配置，这个建议新手可以直接忽略，先不做修改，仔细研读官方的文档之后再尝试
经过上面的解释，我们知道一个拓扑结构包涵哪些东西了。其实代码也是差不多的
首先：一个TestSpout.java
import java.util.Map;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import backtype.storm.tuple.Fields;
import backtype.storm.tuple.Values;
public class TestSpout extends BaseRichSpout {
private static final long serialVersionUID = 4924189748702648696L;
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TestSpout.class);
SpoutOutputCollector collector;
@Override
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
@Override
public void nextTuple() {
this.collector.emit(new Values("test123"));
// this.collector.emit("VEHICLEINFO", new Values("test123"));
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
// TODO Auto-generated method stub
declarer.declare(new Fields("VEHICLE"));
// declarer.declareStream("VEHICLEINFO", new Fields("VEHICLE"));
}
}
继承自BaseRichSpout，需要覆盖三个方法，分别来说下：
open：这个应该是在创建拓扑结构，提交的时候会调用一次，具体我没细研究，基本都是这么写
nextTuple：发送数据的源头，发送的方式是调用SpoutOutputCollector.emit方法，数据的方式就是用Values做封装，这里注意下：jstorm的流支持任何可序列化的数据类型，包括bean，只要是可序列化的就可以，数据的来源，看你的应用场景，可以来自数据库，也可以来自mq，或者是Kafka等等，我们做测试，直接写死就好了
declareOutputFields： 这里一开始一直没搞明白是干嘛的，通过无数次失败，发现，其实他是emit对应的，采用未注视的方式提交的时候，在此方法中 new Fields的值启示就是对应Values的值，是一个建值对，在bolt里面可以通过input.getValueByFiled()的方式获取 （get方法名我写了个大概，可能写错，各位亲自己 点 一下就出来了）
那么注视的掉的是什么情况呢，首先注视掉的emit第一个参数是streamId，就相当于我指定要发给谁，本方法中注视掉的是和emit对应的
2，来一个TestBolt
import java.util.Map;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import backtype.storm.task.OutputCollector;
import backtype.storm.task.TopologyContext;
import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import backtype.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import backtype.storm.tuple.Tuple;
public class TestBolt extends BaseRichBolt {
private static final long serialVersionUID = 1804939402092249890L;
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TestBolt.class);
OutputCollector collector;
@Override
public void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
@Override
public void execute(Tuple input) {
String s = input.getString(0);
String sf = input.getStringByField("VEHICLE");
LOG.error("receive MSG----------------------" + s + " ---- " + sf);
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
}
}
这个只有方法execute可以说一说，就是获取数据，tuple就是一个数据流，里面有你的数据，你可以通过get参数序号的方式，也可以用Field方式，而这个getValueByField的值就是上面spout中定义的，有兴趣的自己回顾一下
3，来一个TestTopology
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import com.zuche.jstom.example.topology.spout.TestSpout;
import com.zuche.jstom.example.topology.spout.bolt.TestBolt;
import backtype.storm.Config;
import backtype.storm.LocalCluster;
import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;
public class TestTopology {
public static void main(String[] args) {
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("testspout", new TestSpout(), 1);
builder.setBolt("testbolt", new TestBolt(), 1).shuffleGrouping("testspout");
// builder.setBolt("testbolt", new TestBolt(), 1).shuffleGrouping("testspout", "VEHICLEINFO");
Map<Object,Object> conf = new HashMap<Object, Object>();
conf.put(Config.TOPOLOGY_WORKERS, 3);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("testTopology", conf, builder.createTopology());
}
}
这个就是拼装topology的过程，仔细看的发现有个注视的，这个注视的就是上面说的，我指定这个bolt处理哪个streamId的数据，和前面的spout对应起来，仔细看看
接下里就是直接跑就行了
这里说下：如果本地搭建了环境，跑的时候发现有个slf4j的版本不支持的错误信息，是因为jstorm使用了1.4的版本slf4j，你把她们exclude掉，然后自己引入一个高版本的就行了
那么来说说多个bolt的情况
其实就是在上面的代码再加一行代码：
builder.setBolt("testbolt2", new TestBolt2(), 1).shuffleGrouping("testbolt");
记得自己写个TestBolt2，这是数据流就是 testspout > testbolt > testbolt2
这里要说下shuffleGrouping，jstorm中有几个类似后缀的方法，具体的含义大家看文档，我就不多说了，他们的功能并不相同
可以说为了实现同一个目的，可以有好几种写法，但是具体哪个好，还是大家自己体会，我也是新手，不懂。。
举个例子：
builder.setSpout(LocalSpout.LOCAL_SPOUT_NAME, new LocalSpout(), 1);
builder.setBolt(FenceBolt.FENCE_BOLT_NAME, new FenceBolt(), 1).shuffleGrouping(LocalSpout.LOCAL_SPOUT_NAME);
// builder.setBolt(AlarmBolt.ALARM_BOLT_NAME, new AlarmBolt(), 1).shuffleGrouping(FenceBolt.FENCE_BOLT_NAME);
// builder.setBolt(AlarmBolt.ALARM_BOLT_NAME, new AlarmBolt(), 1).fieldsGrouping(FenceBolt.FENCE_BOLT_NAME , new Fields("FENCEVEHICLE"));
builder.setBolt(AlarmBolt.ALARM_BOLT_NAME, new AlarmBolt(), 1).shuffleGrouping(FenceBolt.FENCE_BOLT_NAME, FenceBolt.FENCE_STREAM_ID);
一个spout，两个连续的bolt，第二个bolt的配置方式，三种写法都可以
深层次的区别我还没体会出来，等我体会出来了，再和大家交流
到此，本文结束，有时间话，我会再写一篇介绍概念的
