本篇教程探讨了大数据技术 Storm容错和高可用，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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Daemon Fault Tolerance
Storm有一些不同的守护进程

Nimbus负责调度workers
supervisors负责运行和杀死workers
log views负责访问日志
UI负责显示集群的状态

What happens when a worker dies?
当一个worker死了以后，supervisor将会重启它。如果在启动过程中不断的失败，并且不能发送心跳给Nimbus，那么Nimbus将重新调度这个worker。
What happens when a node dies?
分配到这台机器上的任务会超时，然后Nimbus将这些任务分给其它机器来做。
What happens when Nimbus or Supervisor daemons die?
Nimbus和Supervisor守护进程被设计成快速失败的（当遇到不期望发生的情况时进程会自杀）并且是无状态的（所有状态都保持在zookeeper或者磁盘上）。
Nimbus和Supervisor必须运行在被监督的状态下（PS：必须对它们进行监控）。因此，如果Nimbus或者Supervisor守护进程死了以后，它们会被立即重启，就好像什么事都发生一样。
尤其是，Nimbus或者Supervisors的死亡对于worker进程没有任何影响（PS：如果它们死了，没有worker会受到影响）。这跟Hadoop不一样，Hadoop中如果JobTracker死了，所有job都会丢失。
Is Nimbus a single point of failure?
如果你失去了Nimbus节点，worker仍然会正常工作。另外，如果worker死了，supervisor会重启它。然而，如果没有Nimbus，在某些情况下wokers不能被重新分配到其它机器上（比如：运行worker的机器挂了）。
自从1.0.0版本以后，Storm的Nimbus是高可用的。
 

 
Highly Available Nimbus Design
Problem Statement:
目前Storm master又叫做nimbus，nimbus是一个运行在单个机器上的受监督的进程。大多数情况下，nimbus失败是短暂的，并且它会被supervisor重启。然而，有时候当磁盘或者网络失败发生的时候，nimbus就死了。在这种情况下topologies会正常运行，但是不能提交新的topologies了。为了解决这些问题，我们采用主备模式运行nimbus以此保证即使一个nimbus失败了备用的那个可以接替它。
Leader Election（选举）:
nimbus服务器用下面的接口：

public interface ILeaderElector {
    /**
     * queue up for leadership lock. The call returns immediately and the caller                     
     * must check isLeader() to perform any leadership action.
     */
    void addToLeaderLockQueue();

    /**
     * Removes the caller from the leader lock queue. If the caller is leader
     * also releases the lock.
     */
    void removeFromLeaderLockQueue();

    /**
     *
     * @return true if the caller currently has the leader lock.
     */
    boolean isLeader();

    /**
     *
     * @return the current leader's address , throws exception if noone has has    lock.
     */
    InetSocketAddress getLeaderAddress();

    /**
     * 
     * @return list of current nimbus addresses, includes leader.
     */
    List<InetSocketAddress> getAllNimbusAddresses();
}

在启动的时候，nimbus检查它本地是否有所有激活的topologies的code。一旦它得到这个检查的状态之后，它将调用addToLeaderLockQueue()方法。当一个nimbus被通知成为一个leader的时候，它会在假设自己是leadership角色之前再检查它是不是有所有的code。如果它缺少任何一个激活的topology的code，那么这个节点无法成为leadership角色，于是它将释放这个lock，在它为了获取leader lock之前它必须等待直到它获得了所有的code。
第一个实现是基于zookeeper的。如果zookeeper连接丢失或者被重置，造成的结果就是失去lock，这种实现关心的是isLeader()的状态变化。如果一个不是leader的nimbus收到一个请求，将抛异常。
下面的步骤描述了一个nimbus故障转移方案：假设，有4个topologies正在运行，3个nimbus结点，code-replication-factor = 2。我们假设“The leader nimbus has code for all topologies locally”在开始之前一直是true。非leader结点“nonleader-1”和“nonleader-2”各有2个topologies的code。假设Leader nimbus死了，硬盘坏了以至于没有恢复的可能。这个时候nonleader-1收到了zookeeper的通知表示它现在是新的leader，于是在接受成为leadership角色之前它检查它手上是不是有4个topologies（这些topologies在/storm/storms/目录下）的code。它意识到它只有2个topologies的code以至于它必须放弃lock，并且查看/storm/code-distributor/topologyId目录以找到从哪儿可以下载到它缺失的topologies。它发现从leader nimbus和nonleader-2那儿都可以。它尝试从这两个地方下载。nonleader-2也意识到它还缺2个topologies，并且按照之前相同的方法下载它所缺失的topologies。最终，它们当中至少有一个会获得所有的code，于是那个nimber将接收leadership成为新的leader。
下面的时序图描述的是leader选举和故障转移是如何进行的：

 
Nimbus state store:
目前，nimbus存储2种数据，一种是元数据（比如supervisor info、assignment info）被存储在zookeeper上，另一种是实际的topology配置和jars存储在nimbus所在的主机的本地磁盘上。
为了能够成功的故障转移从主切换到备，nimbus state/data需要被复制到所有的nimbus主机上或者需要被存储到一个分布式的存储设备上。正确的复制数据包含状态管理、一致性检查，并且即使不正确也很难测试出来。然而，许多storm用户不想额外的依赖像HDFS那种副本存储系统而且还想高可用。最终，我们想到用比特流协议来移动给定大小的代码分布，而且也是为了当supervisors数量很高的时候能获得更好的伸缩性。为了支持比特流和所有基于副本存储的文件系统，我们建议用下面的接口：

/**
 * Interface responsible to distribute code in the cluster.
 */
public interface ICodeDistributor {
    /**
     * Prepare this code distributor.
     * @param conf
     */
    void prepare(Map conf);

    /**
     * This API will perform the actual upload of the code to the distributed implementation.
     * The API should return a Meta file which should have enough information for downloader 
     * so it can download the code e.g. for bittorrent it will be a torrent file, in case of something         
     * like HDFS or s3  it might have the actual directory or paths for files to be downloaded.
     * @param dirPath local directory where all the code to be distributed exists.
     * @param topologyId the topologyId for which the meta file needs to be created.
     * @return metaFile
     */
    File upload(Path dirPath, String topologyId);

    /**
     * Given the topologyId and metafile, download the actual code and return the downloaded file's list.
     * @param topologyid
     * @param metafile 
     * @param destDirPath the folder where all the files will be downloaded.
     * @return
     */
    List<File> download(Path destDirPath, String topologyid, File metafile);

    /**
      * Given the topologyId, returns number of hosts where the code has been replicated.
      */
    int getReplicationCount(String topologyId);

   /**
     * Performs the cleanup.
     * @param topologyid
     */
    void cleanup(String topologyid);

    /**
     * Close this distributor.
     * @param conf
     */
    void close(Map conf);
}

为了支持复制，我们允许用户指定一个代码复制因子，这个复制因子表示在开始topologies之前代码必须被复制到多少个nimbus主机上。我们把zookeeper上维护的激活的topologies的列表作为我们的权力，表示这些topologies代码必须存在于nimbus主机上。任何一个没有在zookeeper上标记为active的所有的topologies代码的nimbus必须放弃它的lock，以至于其它的nimbus能够成为leader。在所有的nimbus主机上都有一个后台线程不断的尝试从其它的主机那里同步代码，所以只要还有一个种子主机上存在所有的active的topologies，那么最终至少有一个nimbus会变成leadership。
下面的步骤描述了对于一个topology在nimbus之间的代码复制过程：当客户端上传了一个jar文件，传就传了，什么也不会发生。而当客户端提交了一个topology的时候，leader nimbus调用code distributor（代码分发器）的upload函数，这将会在leader nimbus本地创建一个metafile文件。leader nimbus将在zookeeper上的/storm/code-distributor/topologyId目录下写一个新的入口，以此通知所有的非leader的nimbus它们应该下载这个新代码。在用户配置的超时时间内，客户端必须等待leader nimbus确保至少有N个非leader nimbus已经完成了代码复制。当一个非leader nimbus接收到关于这个新代码的通知的时候，它从leader nimbus那里下载这个meta file，并且通过调用代码分发器的download函数下载这个metafile所代表的真实的代码。一旦非leader nimbus完成了代码下载，这个非leader nimubs会向zk的 /storm/code-distributor/topologyId目录下写一个新的入口以此表明这是一个可以下载代码的metafile的位置，这样做是为了以防万一leader nimbus死了。然后leader nimbus继续做它该做的事情。
下面这个时序图描述了在代码分发过程中各个组件之间的通信：


 
本节重点
守护进程容错
1、如果worker死了，那么supervisor会重启它，如果还是失败，则由nimbus重新指定机器运行它
2、如果worker所在的机器挂了，那么这台机器上的所有未完成的任务将分配给其它机器去执行
3、如果nimbus或者supervisor死了，它们会被快速重启，就好像什么都没发生一样
4、nimbus和supervisor必须有监控，它们必须运行在监督之下
5、nimbus或者supervisor死了对worker进程没有影响
高可用的Nimbus设计
1、Nimbus HA采用的是主备模式，主节点挂掉以后从节点会接替主节点
2、Nimbus存储两种类型的数据

元数据，包括supervisor info, assignment info（任务分配的信息）。这些信息保存在zookeeper中。
实际的topology配置和jars存储在nimbus主机的本地磁盘上

3、为了能够更好的故障转移，这些状态以及数据必须被复制到所有的nimbus上或者存到一个分布式的存储上。Storm内部使用的比特流协议来复制的。
4、用户自定义副本因子来决定代码必须被复制到多少个nimbus上
5、每个nimbus都有一个后台线程不断的尝试从其它主机那里同步代码
6、复制的流程如下：
　　(1)当leader nimbus收到一个客户端提交的topology时，它调用代码分发器的upload方法，这将在本地创建一个metafile来保存topology的元数据，紧接着zookeeper的/storm/code-distributor/topologyId目录下写一个新的数据，以此通知所有的nonleader nimbus它们应该下载这个新代码；
　　(2)客户端在提交这个topology以后一直处于等待状态，直到leader nimbus确保至少有N个non leader nimbus已经完成了代码复制，或者超时返回；
　　(3)当一个non leader nimbus收到这样一个通知以后，首先从leader nimbus那里下载metafile，然后下载真实的代码，这些都完成以后它会往/storm/code-distributor/topologyId再写一个入口以表明从它那里可以下载代码的metafile
 
7、leader选举是基于zookeeper实现的
8、选举的过程如下：
　　(1)nimbus在启动的时候检查自己本地是不是有所有的在zookeeper上标记为active状态的topologies的代码，如果没有则不能入队，有的话就调用addToLeaderLockQueue()函数以求获得leadership lock；
　　(2)当一个non leader nimbus被通知它可以成为新的leader的时候，这个nimbus会再次检查它本地是不是有所有的topologies的代码，如果是不是，那么它必须放弃lock，为了再次入队获得leadership lock它必须等待直到它收集到所有的代码；如果是的话，那么它将成为leader；
     

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