Storm 和JStorm该如何理解

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摘要：云计算这篇文章给大家介绍 Storm 和JStorm该如何理解，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。简单的概述Stor

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这篇文章给大家介绍 Storm 和JStorm该如何理解，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

简单的概述Storm就是：JStorm 比Storm更稳定，更强大，更快，Storm上跑的程序，一行代码不变可以运行在JStorm上。直白的将JStorm是阿里巴巴的团队基于Storm的二次开发产物，相当于他们的Tengine是基于Ngix开发的一样。

现有Storm无法满足一些需求

现有storm调度太简单粗暴，无法定制化

Storm 任务分配不平衡

RPC OOM一直没有解决

监控太简单

对ZK 访问频繁

JStorm相比Storm更稳定

Nimbus 实现HA：当一台nimbus挂了，自动热切到备份nimbus

原生Storm RPC：Zeromq 使用堆外内存，导致OS 内存不够，Netty 导致OOM；JStorm底层RPC 采用netty + disruptor保证发送速度和接受速度是匹配的

新上线的任务不会冲击老的任务：新调度从cpu，memory，disk，net 四个角度对任务进行分配，已经分配好的新任务，无需去抢占老任务的cpu，memory，disk和net

Supervisor主线

Spout/Bolt 的open/prepar

所有IO, 序列化，反序列化

减少对ZK的访问量：去掉大量无用的watch；task的心跳时间延长一倍；Task心跳检测无需全ZK扫描。

JStorm相比Storm调度更强大

彻底解决了storm 任务分配不均衡问题

从4个维度进行任务分配：CPU、Memory、Disk、Net

默认一个task，一个cpu slot。当task消耗更多的cpu时，可以申请更多cpu slot

默认一个task，一个memory slot。当task需要更多内存时，可以申请更多内存slot

默认task，不申请disk slot。当task 磁盘IO较重时，可以申请disk slot

可以强制某个component的task 运行在不同的节点上

可以强制topology运行在单独一个节点上

可以自定义任务分配，提前预约任务分配到哪台机器上，哪个端口，多少个cpu slot，多少内存，是否申请磁盘

可以预约上一次成功运行时的任务分配，上次task分配了什么资源，这次还是使用这些资源

JStorm相比Storm性能更好

JStorm 0.9.0 性能非常的好，使用netty时单worker 发送最大速度为11万QPS，使用zeromq时，最大速度为12万QPS。

JStorm 0.9.0 在使用Netty的情况下，比Storm 0.9.0 使用netty情况下，快10%，并且JStorm netty是稳定的而Storm 的Netty是不稳定的

在使用ZeroMQ的情况下， JStorm 0.9.0 比Storm 0.9.0 快30%

性能提升的原因：

Zeromq 减少一次内存拷贝

增加反序列化线程

重写采样代码，大幅减少采样影响

优化ack代码

优化缓冲map性能

Java 比clojure更底层

JStorm的其他优化点

资源隔离。不同部门，使用不同的组名，每个组有自己的Quato；不同组的资源隔离；采用cgroups 硬隔离

Classloader。解决应用的类和Jstorm的类发生冲突，应用的类在自己的类空间中

Task 内部异步化。Worker 内部全流水线模式，Spout nextTuple和ack/fail运行在不同线程

关于 Storm 和JStorm该如何理解就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。