现有Storm无法满足一些需求

  1. 现有storm调度太简单粗暴，无法定制化
  2. Storm 任务分配不平衡
  3. RPC OOM一直没有解决
  4. 监控太简单
  5. 对ZK 访问频繁

JStorm相比Storm更稳定

  1. Nimbus 实现HA：当一台nimbus挂了，自动热切到备份nimbus
  2. 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
  3. 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
  4. Supervisor主线
  5. Spout/Bolt 的open/prepar
  6. 所有IO, 序列化，反序列化
  7. 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

  1. 彻底解决了storm 任务分配不均衡问题
  2. 从4个维度进行任务分配：CPU、Memory、Disk、Ne
  3. 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
  4. 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
  5. 默认task，不申请disk slot。当task 磁盘IO较重时，可以申请disk slot
  6. 可以强制某个component的task 运行在不同的节点上
  7. 可以强制topology运行在单独一个节点上
  8. 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
  9. 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性能提升的原因

  1. Zeromq 减少一次内存拷贝
  2. 增加反序列化线程
  3. 重写采样代码，大幅减少采样影响
  4. 优化ack代码
  5. 优化缓冲map性能
  6. Java比clojure更底层

JStorm的其他优化点

  1. 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
  2. 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
  3. 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