消息不丢失机制ack
ack是什么
ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。
通过Ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理， 从而可以让开发者采取动作。
比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。
因此，通过Ack机制，很容易做到保证所有数据均被处理，一条都不漏。
另外需要注意的，当spout触发fail动作时，不会自动重发失败的tuple，需要spout自己重新获取数据，手动重新再发送一次
ack机制即， spout发送的每一条消息，
l 在规定的时间内，spout收到Acker的ack响应，即认为该tuple 被后续bolt成功处理
l 在规定的时间内，没有收到Acker的ack响应tuple，就触发fail动作，即认为该tuple处理失败，
l 或者收到Acker发送的fail响应tuple，也认为失败，触发fail动作
另外Ack机制还常用于限流作用： 为了避免spout发送数据太快，而bolt处理太慢，常常设置pending数，当spout有等于或超过pending数的tuple没有收到ack或fail响应时，跳过执行nextTuple， 从而限制spout发送数据。
通过conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, pending);设置spout pend数。
这个timeout时间可以通过Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS来设定。Timeout的默认时长为30秒
如何使用Ack机制
spout 在发送数据的时候带上msgid
设置acker数至少大于0；Config.setNumAckers(conf, ackerParal);
在bolt中完成处理tuple时，执行OutputCollector.ack(tuple), 当失败处理时，执行OutputCollector.fail(tuple);
推荐使用IBasicBolt， 因为IBasicBolt 自动封装了OutputCollector.ack(tuple), 处理失败时，抛出FailedException，则自动执行OutputCollector.fail(tuple)
如何关闭Ack机制
有2种途径
spout发送数据是不带上msgid
设置acker数等于0
基本实现
Storm 系统中有一组叫做"acker"的特殊的任务，它们负责跟踪DAG（有向无环图）中的每个消息。
acker任务保存了spout id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id，通过这个id，acker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字，我们称之为"ack val"， 它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。
<TaskId,<RootId,ackValue>>
Spoutid,<系统生成的id,ackValue>
Task-0,64bit,0
ack val表示了整棵树的的状态，无论这棵树多大，只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。 每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候，它就知道这棵树已经被完全处理了
spout与bolt的其他开发方式
对于spout，有ISpout，IRichSpout，BaseRichSpout
对于bolt，有IBolt，IRichBolt，BaseRichBolt，IBasicBolt，BaseBasicBolt
IBasicBolt，BaseBasicBolt不用每次execute完成都写ack/fail，因为已经帮你实现好了。
坑在哪里？
1、BaseBasicBolt
ack方法有回调
2、BaseRichBolt
ack方法没有回调