【Storm篇】--Storm中的同步服务DRPC

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：

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

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。