0x01、前言
- 1、Storm作为经典流计算框架，由于不支持Window，更别说Event Time了，虽说Trident支持了exactly-once语义，但是性能会急剧下降，再者Acker支持的at-least-once语义性能也同样存在问题(每条用户消息都会产生一条对应的系统消息到acker，同时有额外的计算消耗，并且acker消息会消耗大量的网络带宽。)。这样一对比Flink，总感觉Storm会被加速淘汰掉。
- 2、听说Storm下个大版本，将会升级为JStorm，同时JStorm不断重构和加入新功能，例如：Window、exactly-once。又对Storm重燃信心了，遗留的老代码或许经过很小的改动，会跑的更加欢快了呢(￣▽￣)"。
0x02、Window
- 1、Storm窗口重构升级，Storm不会再憋数据，而是增量计算。因此每来一条消息都会直接，触发计算以及更新窗口状态。如果一条消息属于多个窗口，那么每个窗口都会计算一次。
- 2、执行流程
1、创建WindowedBoltExecutor
2、到达一条tuple，都会先抽取消息的时间（processing time / event time），然后为这条消息分配窗口（一个或多个，取决于窗口类型）。
3、对这条tuple，遍历步骤2分配的窗口，调用execute(T tuple, Object state, TimeWindow window)进行计算。 在计算时，如果检测到这个window对应的用户状态为空，则调用Object initWindowState()初始化window状态。
4、检查window是否到期，如果到期，则调用void purgeWindow(Object state, TimeWindow window)，同时删除对应的window状态。（purge：当window到期时被调用。用户可以对此时的window状态做自定义操作，如存储到外部系统等）
0x03、Event Time
Storm的window也支持event time了。TimestampExtractor、WatermarkGenerator、乱序消息的处理、Retractor当然不会少了。
1、WatermarkGenerator
使用event time的时候，需要定义watermark，否则jstorm会使用默认的watermark实现：PeriodicWatermarkGenerator。 即定期往下游发送watermark。
watermark标识了一个流是一直前进，不可回退的。即，假设当前收到了2017-01-13 18:00:00的watermark，那么意味着上游后续要发送的所有数据都不 会早于18:00:00。如果早于这个时间，则认为是late element。处理策略参见下面late element。
当收到一条消息时，jstorm同时会调用WatermarkGenerator#onElement方法，以更新它内部的timestamp。同时，通过watermarkInterval来定时 发送watermark和检查event windows是否需要purge。
jstorm支持几种通过watermark触发window purge的策略： * GLOBAL_MAX_TIMESTAMP 全局最大时间戳。这种策略会始终使用接收到的所有task中的最大的时间戳。如果这个时间戳>窗口边界，就会purge window * MAX_TIMESTAMP_WITH_RATIO 这个策略在上面的基础上，还指定了收到上游watermark的task的比例，默认为0.9。即，只有当时间戳>窗口边界， 且收到了90%以上的task的watermark，才会purge window * TASK_MAX_GLOBAL_MIN_TIMESTAMP 这个策略，会记录所有上游task发送的watermark的值，然后取所有task的watermark的最小值作为当前时间戳， 以防止各别task的timestamp很大导致窗口被过早purge。这种策略是jstorm的默认策略。
2、乱序消息的处理
event time的场景中，消息的乱序几乎是必然会出现的。 在上面的场景中即为，当前watermark已经到达18:00:00，但是下一条消息到达时，发现它的时间戳是17:30:00。这就是一条乱序的消息。
默认情况下，jstorm会丢弃这条消息。也可以通过实现Retractor接口来重新计算一个已经purge的窗口值。见下面。
3、Retractor
这个接口只有一个方法：
void retract(Tuple element, Collection<TimeWindow> windows);
即，这个element所属的窗口为windows这个集合，由用户指定如何处理这条乱序消息。
以word count为例，我们可能每隔1分钟计算word count，然后最终把每个window下的word count输出到hbase或者tair中。
在watermark=18:00:00时，假设之前计算出来的17:30分这个窗口的word: aa的count=100。接下来我们又收到一条消息，timestamp=17:30:00，word=aa。
此时我们需要更新HBase/Tair中17:30分这个窗口中对应的aa的count值。那么我们可以在retract方法中，直接去update HBase或者tair。
当然，如果经常会发生乱序，一条条处理效率显然是太慢了。建议用户可以保存一个Map<TimeWindow, List<Tuple>>（或者使用guava中的Multimap）对象， 当达到一定数量再触发一次计算。
不过说了这么多，使用retractor的一个最大前提还是：计算结果必须是可被更新的。否则就只能丢弃然后打个日志了。
