流程图

启动流程分析

——————程序员client—————————

客户端运行storm nimbus时，会调用storm的python脚本，该脚本中为每个命令编写一个方法，每个方法都可以生成一条相应的java命令。
命令格式如下：java -server xxxx.ClassName -args

nimbus---> Running: /export/servers/jdk/bin/java -server  backtype.storm.daemon.nimbus
supervisor---> Running: /export/servers/jdk/bin/java -server backtype.storm.daemon.supervisor

———————nimbus——————————-

nibums启动之后，接受客户端提交任务
命令格式：storm jar xxx.jar xxx驱动类参数

Running: /export/servers/jdk/bin/java -client -Dstorm.jar=/export/servers/storm/examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount-28

该命令会执行 storm-starter-topologies-0.9.6.jar 中的storm-starter-topologies-0.9.6.jar的main方法，main方法中会执行以下代码

 StormSubmitter.submitTopology("mywordcount",config,topologyBuilder.createTopology());

topologyBuilder.createTopology()，会将编写的spout对象和bolt对象进行序列化。
会将用户的jar上传到 nimbus物理节点的 /export/data/storm/workdir/nimbus/inbox目录下。并且改名，改名的规则是添加了一个UUID字符串。
在nimbus物理节点的 /export/data/storm/workdir/nimbus/stormdist目录下。有当前正在运行的topology的jar包和配置文件，序列化对象文件。

nimbus接受到任务之后，会将任务进行分配，分配会产生一个assignment对象，该对象会保存到zk中，目录是/storm/assignments ，该目录只保存正在运行的topology任务。

————supervisor—————————

supervisor通过watch机制，感知到nimbus在zk上的任务分配信息，从zk上拉取任务信息，分辨出属于自己任务。

ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900]

supervisor 根据自己的任务信息，启动自己的worker，并分配一个端口

    '/export/servers/jdk/bin/java' '-server' '-Xmx768m' export/data/storm/workdir/supervisor/stormdist/wordcount1-3-1461683066/stormjar.jar' 'backtype.storm.daemon.worker' 'wordcount1-3-1461683066' 'a69bb8fc-e08e-4d55-b51f-e539b066f90b' '6701' '9fac2805-7d2b-4e40-aabc-1c85c9856d64'

————-worker———————————

worker启动之后，连接zk，拉取任务

ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900]

假设任务信息：
1--->spout---type:spout
2--->bolt ---type:bolt
3--->acker---type:bolt
得到对象有几种方式？ 
new ClassName 创建对象、
class.forName 反射对象、
clone 克隆对象、
序列化反序列化
worker通过反序列化，得到程序员自己定义的spout和bolt对象。

worker根据任务类型，分别执行spout任务或者bolt任务。
spout的生命周期是：open、nextTuple、outPutFiled
bolt的生命周期是：prepare、execute(tuple)、outPutFiled

代码流程

jstorm supervisor如何启动worker，worker如何启动task

下载Jstorm源码，在源码包下找到 daemon包，在这个包下有三个子包，分别是nimbus，supervisor，worker。
通过架构图，我们已知nimbus分配任务，并将任务信息写入到zk上，supervisor读取zk上的任务后启动自己的worker。所以我们分析supervisor如何启动worker，worker如何启动task。
supervisor如何启动worker。打开 com.alibaba.jstorm.daemon.supervisor.Supervisor 发现supervisor有几个方法，方法中有个mkSupervisor方法。
进去Supervisor中的mkSupervisor方法，在第144行有以下的代码，该代码创建了SyncSupervisorEvent 对象。

SyncSupervisorEvent syncSupervisorEvent = new SyncSupervisorEvent(supervisorId, conf, syncSupEventManager, stormClusterState, localState, syncProcessEvent, hb);

SyncSupervisorEvent对象实现了RunnableCallback接口，该接口有个run方法会被定时执行。在run方法的191行，有代码如下，主要是要supervisor获取到任务信息，要开始准备启动worker了。

syncProcesses.run(zkAssignment, downloadFailedTopologyIds);

syncProcesses是com.alibaba.jstorm.daemon.supervisor.SyncProcessEvent的引用变量，该类中有个自定义的run方法中有段代码如下，调用的startNewWorkers方法

startNewWorkers(keepPorts, localAssignments, downloadFailedTopologyIds);

SyncProcessEvent的startNewWorkers方法有代码片段如下，主要是根据集群模式启动不同模式下的worker。我们跟踪分布式集群模式下的worker启动。

for (Entry<Integer, LocalAssignment> entry : newWorkers.entrySet()) {
    if (clusterMode.equals(“distributed”)) {
        launchWorker(conf, sharedContext, assignment.getTopologyId(), supervisorId, port, workerId, assignment);
    } else if (clusterMode.equals(“local”)) {
        launchWorker(conf, sharedContext, assignment.getTopologyId(), supervisorId, port, workerId, workerThreadPids);
    }
}

在分布式模式下worker启动最终会调用一个类似于java -server xxx.worker 启动worker。由于第7步中，有个for循环，该for循环会迭代出属于当前supervisor的所有worker任务并启动。

JStormUtils.launchProcess(cmd, environment, true);

java -server xxx.worker，命令执行之后，会执行Worker的mian方法。worker的main方法有代码如下，其实调用了worker自己内部的静态方法，叫做mk_worker方法。

WorkerShutdown sd = mk_worker(conf, null, topology_id, supervisor_id, Integer.parseInt(port_str), worker_id, jar_path);
sd.join();

mk_worker静态方法，会执行以下代码，创建一个worker的实例，并立即执行execute方法。

Worker w = new Worker(conf, context, topology_id, supervisor_id, port, worker_id, jar_path);
return w.execute();

execute方法会执行以下代码创建一个RefreshConnections 的实例。

RefreshConnections refreshConn = makeRefreshConnections();

makeRefreshConnections 方法会执行以下代码创建一个RefreshConnections 实例。

RefreshConnections refresh_connections = new RefreshConnections(workerData);

RefreshConnections 是继承了 RunnableCallback，该实例的会有一个run方法会被定时执行。run方法中有以下代码，其中createTasks(addedTasks)方法用来创建Task任务。

shutdownTasks(removedTasks);
createTasks(addedTasks);
updateTasks(updatedTasks);

createTasks方法有代码如下，循环启动属于该worker的Task任务，启动Task任务主要调用Task.mk_task(workerData, taskId);

for (Integer taskId : tasks) {
    try {
            TaskShutdownDameon shutdown = Task.mk_task(workerData, taskId);
            workerData.addShutdownTask(shutdown);
    } catch (Exception e) {
        LOG.error(“Failed to create task-” + taskId, e);
        throw new RuntimeException(e);
     }
}

Task.mk_task(workerData, taskId)方法实现如下，创建一个Task对象并立即调用execute方法。

Task t = new Task(workerData, taskId);
return t.execute();

execute方法实现如下,用来初始化一个Executor，我们知道在默认情况下一个task等于一个executor。

RunnableCallback baseExecutor = prepareExecutor();

进入prepareExecutor()方法，代码如下，发现代码调用了mkExecutor方法。

final BaseExecutors baseExecutor = mkExecutor();

mkExecutor方法，代码如下，如果当前taskObj是Bolt就创建Bolt的executor，如果当前taskObj是Spout就创建相应的Spout executor。

public BaseExecutors mkExecutor() {
    BaseExecutors baseExecutor = null;
    if (taskObj instanceof IBolt) {
           baseExecutor = new BoltExecutors(this);
        } else if (taskObj instanceof ISpout) {
    if (isSingleThread(stormConf) == true) {
               baseExecutor = new SingleThreadSpoutExecutors(this);
            } else {
                baseExecutor = new MultipleThreadSpoutExecutors(this);
            }
        }
    return baseExecutor;
}

创建完了executor，现在有两条线，分别是bolt executor和spout executor。以bolt executor 为例，这个executor会实现Disruptor的EventHandler接口。接口onevent方法需要实现，实现代码中会调用processTupleEvent()方法。下面节选onevent中的部分代码。

if (event instanceof Tuple) {
    processControlEvent();
    processTupleEvent((Tuple) event);
} else if (event instanceof BatchTuple) {
    for (Tuple tuple : ((BatchTuple) event).getTuples()) {
        processControlEvent();
        processTupleEvent((Tuple) tuple);
     }
}

进入processTupleEvent方法，发现有代码如下，其实最终是调用了bolt.execute()方法。

private void processTupleEvent(Tuple tuple) {
    try {
        if (xxx) {
            backpressureTrigger.handle(tuple);
         } else {
            bolt.execute(tuple);
         }
    } catch (Throwable e) {
        error = e;
        LOG.error(“bolt execute error “, e);
        report_error.report(e);
   }
}

序列化

当topology发布的时候,所有的bolt和spout组件首先会进行序列化,然后通过网络发送到集群中.

如果spout或者bolt在序列化之前(比如说在构造函数中生成)实例化了任何无法序列化的实例变量,在进行序列化时会抛出NotSerializableException异常,topology就会部署失败