大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维，以及架构理念，比如Storm，Hive，Spark，ZooKeeper，HBase，Elasticsearch，等等
storm，在做热数据这块，如果要做复杂的热数据的统计和分析，亿流量，高并发的场景下，最合适的技术就是storm，没有其他
举例说明：
Storm：实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级
Hive：Hadoop生态栈里面，做数据仓库的一个系统，高并发访问下，海量请求日志的批量统计分析，日报周报月报，接口调用情况，业务使用情况，等等
我所知，在一些大公司里面，是有些人是将海量的请求日志打到hive里面，做离线的分析，然后反过来去优化自己的系统
Spark：离线批量数据处理，比如从DB中一次性批量处理几亿数据，清洗和处理后写入Redis中供后续的系统使用，大型互联网公司的用户相关数据
ZooKeeper：分布式系统的协调，分布式锁，分布式选举->高可用HA架构，轻量级元数据存储
HBase：海量数据的在线存储和简单查询，替代MySQL分库分表，提供更好的伸缩性
java底层，对应的是海量数据，然后要做一些简单的存储和查询，同时数据增多的时候要快速扩容
mysql分库分表就不太合适了，mysql分库分表扩容，还是比较麻烦的
Elasticsearch：海量数据的复杂检索以及搜索引擎的构建，支撑有大量数据的各种企业信息化系统的搜索引擎，电商/新闻等网站的搜索引擎，等等
mysql的like "%xxxx%"，更加合适一些，性能更加好
hystrix，分布式系统的高可用性的限流，熔断，降级，等等，一些措施，缓存雪崩的方案，限流的技术
一、Storm到底是什么？
1、mysql，hadoop与storm
mysql：事务性系统，面临海量数据的尴尬
hadoop：离线批处理
storm：实时计算
3、storm的特点是什么？
（1）支撑各种实时类的项目场景：实时处理消息以及更新数据库，基于最基础的实时计算语义和API（实时数据处理领域）；对实时的数据流持续的进行查询或计算，同时将最新的计算结果持续的推送给客户端展示，同样基于最基础的实时计算语义和API（实时数据分析领域）；对耗时的查询进行并行化，基于DRPC，即分布式RPC调用，单表30天数据，并行化，每个进程查询一天数据，最后组装结果
storm做各种实时类的项目都ok
（2）高度的可伸缩性：如果要扩容，直接加机器，调整storm计算作业的并行度就可以了，storm会自动部署更多的进程和线程到其他的机器上去，无缝快速扩容
扩容起来，超方便
（3）数据不丢失的保证：storm的消息可靠机制开启后，可以保证一条数据都不丢
数据不丢失，也不重复计算
（4）超强的健壮性：从历史经验来看，storm比hadoop、spark等大数据类系统，健壮的多的多，因为元数据全部放zookeeper，不在内存中，随便挂都不要紧
特别的健壮，稳定性和可用性很高
（5）使用的便捷性：核心语义非常的简单，开发起来效率很高
用起来很简单，开发API还是很简单的
二、Storm的集群架构以及核心概念
1、Storm的集群架构
Nimbus，Supervisor，ZooKeeper，Worker，Executor，Task
2、Storm的核心概念
Topology，Spout，Bolt，Tuple，Stream
拓扑：务虚的一个概念
Spout：数据源的一个代码组件，就是我们可以实现一个spout接口，写一个java类，在这个spout代码中，我们可以自己尝试去数据源获取数据，比如说从kafka中消费数据
bolt：一个业务处理的代码组件，spout会将数据传送给bolt，各种bolt还可以串联成一个计算链条，java类实现了一个bolt接口
一堆spout+bolt，就会组成一个topology，就是一个拓扑，实时计算作业，spout+bolt，一个拓扑涵盖数据源获取/生产+数据处理的所有的代码逻辑，topology
tuple：就是一条数据，每条数据都会被封装在tuple中，在多个spout和bolt之间传递
stream：就是一个流，务虚的一个概念，抽象的概念，源源不断过来的tuple，就组成了一条数据流
并行度：Worker->Executor->Task
流分组：Task与Task之间的数据流向关系
Shuffle Grouping：随机发射，负载均衡
Fields Grouping：根据某一个，或者某些个，fields，进行分组，那一个或者多个fields如果值完全相同的话，
那么这些tuple，就会发送给下游bolt的其中固定的一个task
你发射的每条数据是一个tuple，每个tuple中有多个field作为字段
比如tuple，3个字段，name，age，salary
All Grouping Global Grouping None Grouping Direct Grouping Local or Shuffle Grouping
实现一个简单的列子：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;
import org.apache.storm.utils.Utils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class WordCountTopology {
/**
* spout
*
* spout，继承一个基类，实现接口，这个里面主要是负责从数据源获取数据
*/
public static class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout {
private static final long serialVersionUID = 3699352201538354417L;
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RandomSentenceSpout.class);
private SpoutOutputCollector collector;
private Random random;
/**
* open方法
*
* open方法，是对spout进行初始化的
*
* 比如说，创建一个线程池，或者创建一个数据库连接池，或者构造一个httpclient
*
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
public void open(Map conf, TopologyContext context,
SpoutOutputCollector collector) {
// 在open方法初始化的时候，会传入进来一个东西，叫做SpoutOutputCollector
// 这个SpoutOutputCollector就是用来发射数据出去的
this.collector = collector;
// 构造一个随机数生产对象
this.random = new Random();
}
/**
* nextTuple方法
* 这个spout类，之前说过，最终会运行在task中，某个worker进程的某个executor线程内部的某个task中
* 那个task会负责去不断的无限循环调用nextTuple()方法
* 只要的话呢，无限循环调用，可以不断发射最新的数据出去，形成一个数据流
*/
public void nextTuple() {
Utils.sleep(100);
String[] sentences = new String[]{"the cow jumped over the moon", "an apple a day keeps the doctor away",
"four score and seven years ago", "snow white and the seven dwarfs", "i am at two with nature"};
String sentence = sentences[random.nextInt(sentences.length)];
LOGGER.info("【发射句子】sentence=" + sentence);
// 这个values，你可以认为就是构建一个tuple
// tuple是最小的数据单位，无限个tuple组成的流就是一个stream
collector.emit(new Values(sentence));
}
/**
* declareOutputFielfs这个方法
* 很重要，这个方法是定义一个你发射出去的每个tuple中的每个field的名称是什么
*/
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("sentence"));
}
}
/**
* 写一个bolt，直接继承一个BaseRichBolt基类
* 实现里面的所有的方法即可，每个bolt代码，同样是发送到worker某个executor的task里面去运行
*/
public static class SplitSentence extends BaseRichBolt {
private static final long serialVersionUID = 6604009953652729483L;
private OutputCollector collector;
/**
* 对于bolt来说，第一个方法，就是prepare方法
*
* OutputCollector，这个也是Bolt的这个tuple的发射器
*
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
/**
* execute方法
*
* 就是说，每次接收到一条数据后，就会交给这个executor方法来执行
*
*/
public void execute(Tuple tuple) {
String sentence = tuple.getStringByField("sentence");
String[] words = sentence.split(" ");
for(String word : words) {
collector.emit(new Values(word));
}
}
/**
* 定义发射出去的tuple，每个field的名称
*/
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
}
public static class WordCount extends BaseRichBolt {
private static final long serialVersionUID = 7208077706057284643L;
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(WordCount.class);
private OutputCollector collector;
private Map<String, Long> wordCounts = new HashMap<String, Long>();
@SuppressWarnings("rawtypes")
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
this.collector = collector;
}
public void execute(Tuple tuple) {
String word = tuple.getStringByField("word");
Long count = wordCounts.get(word);
if(count == null) {
count = 0L;
}
count++;
wordCounts.put(word, count);
LOGGER.info("【单词计数】" + word + "出现的次数是" + count);
collector.emit(new Values(word, count));
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word", "count"));
}
}
public static void main(String[] args) {
// 在main方法中，会去将spout和bolts组合起来，构建成一个拓扑
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
// 这里的第一个参数的意思，就是给这个spout设置一个名字
// 第二个参数的意思，就是创建一个spout的对象
// 第三个参数的意思，就是设置spout的executor有几个
builder.setSpout("RandomSentence", new RandomSentenceSpout(), 2);
builder.setBolt("SplitSentence", new SplitSentence(), 5)
.setNumTasks(10)
.shuffleGrouping("RandomSentence");
// 这个很重要，就是说，相同的单词，从SplitSentence发射出来时，一定会进入到下游的指定的同一个task中
// 只有这样子，才能准确的统计出每个单词的数量
// 比如你有个单词，hello，下游task1接收到3个hello，task2接收到2个hello
// 5个hello，全都进入一个task
builder.setBolt("WordCount", new WordCount(), 10)
.setNumTasks(20)
.fieldsGrouping("SplitSentence", new Fields("word"));
Config config = new Config();
// 说明是在命令行执行，打算提交到storm集群上去
if(args != null && args.length > 0) {
config.setNumWorkers(3);
try {
StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, builder.createTopology());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
// 说明是在eclipse里面本地运行
config.setMaxTaskParallelism(20);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("WordCountTopology", config, builder.createTopology());
Utils.sleep(60000);
cluster.shutdown();
}
}
}
部署一个storm集群
（1）安装Java 7和Pythong 2.6.6
（2）下载storm安装包，解压缩，重命名，配置环境变量
（3）修改storm配置文件
mkdir /var/storm
conf/storm.yaml
storm.zookeeper.servers: - "111.222.333.444" - "555.666.777.888" storm.local.dir: "/mnt/storm" nimbus.seeds: ["111.222.333.44"]
slots.ports，指定每个机器上可以启动多少个worker，一个端口号代表一个worker
supervisor.slots.ports:
- 6700
- 6701
- 6702
- 6703
(4)启动storm集群和ui界面
一个节点，storm nimbus >/dev/null 2>&1 &
三个节点，storm supervisor >/dev/null 2>&1 &
一个节点，storm ui >/dev/null 2>&1 &
（5）访问一下ui界面，8080端口
提交程序到storm集群来运行
将eclipse中的工程，进行打包
storm jar path/to/allmycode.jar org.me.MyTopology arg1 arg2 arg3
（2）在storm ui上观察storm作业的运行
（3）kill掉某个storm作业
storm kill topology-name
冷启动的问题：
缓存冷启动，redis启动后，一点数据都没有，直接就对外提供服务了，mysql就裸奔
（1）提前给redis中灌入部分数据，再提供服务
（2）肯定不可能将所有数据都写入redis，因为数据量太大了，第一耗费的时间太长了，第二根本redis容纳不下所有的数据
（3）需要根据当天的具体访问情况，实时统计出访问频率较高的热数据
（4）然后将访问频率较高的热数据写入redis中，肯定是热数据也比较多，我们也得多个服务并行读取数据去写，并行的分布式的缓存预热
（5）然后将灌入了热数据的redis对外提供服务，这样就不至于冷启动，直接让数据库裸奔了
1、nginx+lua将访问流量上报到kafka中
要统计出来当前最新的实时的热数据是哪些，我们就得将商品详情页访问的请求对应的流量，日志，实时上报到kafka中
2、storm从kafka中消费数据，实时统计出每个商品的访问次数，访问次数基于LRU内存数据结构的存储方案
优先用内存中的一个LRUMap去存放，性能高，而且没有外部依赖
否则的话，依赖redis，我们就是要防止redis挂掉数据丢失的情况，就不合适了; 用mysql，扛不住高并发读写; 用hbase，hadoop生态系统，维护麻烦，太重了
只要统计出最近一段时间访问最频繁的商品，然后对它们进行访问计数，同时维护出一个前N个访问最多的商品list即可
热数据，可以拿到最近一段，比如最近1个小时，最近5分钟，1万个商品请求，统计出最近这段时间内每个商品的访问次数，排序，做出一个排名前N的list
计算好每个task大致要存放的商品访问次数的数量，计算出大小
然后构建一个LRUMap，apache commons collections有开源的实现，设定好map的最大大小，就会自动根据LRU算法去剔除多余的数据，保证内存使用限制
即使有部分数据被干掉了，然后下次来重新开始计数，也没关系，因为如果它被LRU算法干掉，那么它就不是热数据，说明最近一段时间都很少访问了
3、每个storm task启动的时候，基于zk分布式锁，将自己的id写入zk同一个节点中
4、每个storm task负责完成自己这里的热数据的统计，每隔一段时间，就遍历一下这个map，然后维护一个前3个商品的list，更新这个list
5、写一个后台线程，每隔一段时间，比如1分钟，都将排名前3的热数据list，同步到zk中去，存储到这个storm task对应的一个zn的ode中去
6、需要一个服务，比如说，代码可以跟缓存数据生产服务放一起，但是也可以放单独的服务
每次服务启动的时候，就会去拿到一个storm task的列表，然后根据taskid，一个一个的去尝试获取taskid对应的znode的zk分布式锁
如果能获取到分布式锁的话，那么就将那个storm task对应的热数据的list取出来
然后将数据从mysql中查询出来，写入缓存中，进行缓存的预热，多个服务实例，分布式的并行的去做，基于zk分布式锁做了协调了，分布式并行缓存的预热