Storm-kafka中如何理解ZkCoordinator的过程

Storm-kafka中如何理解ZkCoordinator的过程，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

梳理ZkCoordinator的过程

package com.mixbox.storm.kafka;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import com.mixbox.storm.kafka.trident.GlobalPartitionInformation;

import java.util.*;

import static com.mixbox.storm.kafka.KafkaUtils.taskId;

/**
 * 
 * 
 * ZKCoordinator 协调器
 * 
 * @author Yin Shuai
 */

public class ZkCoordinator implements PartitionCoordinator {
	public static final Logger LOG = LoggerFactory
			.getLogger(ZkCoordinator.class);

	SpoutConfig _spoutConfig;

	int _taskIndex;

	int _totalTasks;
	
	String _topologyInstanceId;
	
	// 每一个分区对应着一个分区管理器
	Map<Partition, PartitionManager> _managers = new HashMap();
	
	//缓存的List
	List<PartitionManager> _cachedList;

	//上次刷新的时间
	Long _lastRefreshTime = null;
	
	//刷新频率 毫秒
	int _refreshFreqMs;

	//动态分区连接
	DynamicPartitionConnections _connections;
	
	//动态BrokersReader
	DynamicBrokersReader _reader;
	
	
	ZkState _state;
	
	Map _stormConf;

	/**
	 * 
	 * @param connections
	 *            动态的 分区连接
	 * @param stormConf
	 *            Storm的配置文件
	 * @param spoutConfig
	 *            Storm sput的配置文件
	 * @param state
	 *            对于ZKState的连接
	 * @param taskIndex
	 *            任务
	 * @param totalTasks
	 *            总共的任务
	 * @param topologyInstanceId
	 *            拓扑的实例ID
	 */
	public ZkCoordinator(DynamicPartitionConnections connections,
			Map stormConf, SpoutConfig spoutConfig, ZkState state,
			int taskIndex, int totalTasks, String topologyInstanceId) {
		this(connections, stormConf, spoutConfig, state, taskIndex, totalTasks,
				topologyInstanceId, buildReader(stormConf, spoutConfig));
	}

	public ZkCoordinator(DynamicPartitionConnections connections,
			Map stormConf, SpoutConfig spoutConfig, ZkState state,
			int taskIndex, int totalTasks, String topologyInstanceId,
			DynamicBrokersReader reader) {
		_spoutConfig = spoutConfig;
		_connections = connections;
		_taskIndex = taskIndex;
		_totalTasks = totalTasks;
		_topologyInstanceId = topologyInstanceId;
		_stormConf = stormConf;
		_state = state;
		ZkHosts brokerConf = (ZkHosts) spoutConfig.hosts;
		_refreshFreqMs = brokerConf.refreshFreqSecs * 1000;
		_reader = reader;
	}

	/**
	 * @param stormConf
	 * @param spoutConfig
	 * @return
	 */
	private static DynamicBrokersReader buildReader(Map stormConf,
			SpoutConfig spoutConfig) {
		ZkHosts hosts = (ZkHosts) spoutConfig.hosts;
		return new DynamicBrokersReader(stormConf, hosts.brokerZkStr,
				hosts.brokerZkPath, spoutConfig.topic);
	}

	@Override
	public List<PartitionManager> getMyManagedPartitions() {
		if (_lastRefreshTime == null
				|| (System.currentTimeMillis() - _lastRefreshTime) > _refreshFreqMs) {
			refresh();
			_lastRefreshTime = System.currentTimeMillis();
		}
		return _cachedList;
	}

	/**
	 * 简单的刷新的行为
	 * 
	 */
	void refresh() {
		try {

			LOG.info(taskId(_taskIndex, _totalTasks)
					+ "Refreshing partition manager connections");

			// 拿到所有的分区信息
			GlobalPartitionInformation brokerInfo = _reader.getBrokerInfo();

			// 拿到自己任务的所有分区
			List<Partition> mine = KafkaUtils.calculatePartitionsForTask(
					brokerInfo, _totalTasks, _taskIndex);

			// 拿到当前任务的分区
			Set<Partition> curr = _managers.keySet();

			// 构造一个集合
			Set<Partition> newPartitions = new HashSet<Partition>(mine);

			// 在new分区中，移除掉所有 自己拥有的分区
			newPartitions.removeAll(curr);

			// 要删除的分区
			Set<Partition> deletedPartitions = new HashSet<Partition>(curr);

			//
			deletedPartitions.removeAll(mine);

			LOG.info(taskId(_taskIndex, _totalTasks)
					+ "Deleted partition managers: "
					+ deletedPartitions.toString());

			for (Partition id : deletedPartitions) {
				PartitionManager man = _managers.remove(id);
				man.close();
			}
			LOG.info(taskId(_taskIndex, _totalTasks)
					+ "New partition managers: " + newPartitions.toString());

			for (Partition id : newPartitions) {
				PartitionManager man = new PartitionManager(_connections,
						_topologyInstanceId, _state, _stormConf, _spoutConfig,
						id);
				_managers.put(id, man);
			}

		} catch (Exception e) {
			throw new RuntimeException(e);
		}
		_cachedList = new ArrayList<PartitionManager>(_managers.values());
		LOG.info(taskId(_taskIndex, _totalTasks) + "Finished refreshing");
	}

	@Override
	public PartitionManager getManager(Partition partition) {
		return _managers.get(partition);
	}
}

   1 ： 首先 ZKCoorDinator 实现 PartitionCoordinator的接口

package com.mixbox.storm.kafka;

import java.util.List;

/**
 * @author Yin Shuai
 */
public interface PartitionCoordinator {
	
	/**
	 * 拿到我管理的分区列表  List{PartitionManager}
	 * @return
	 */
	List<PartitionManager> getMyManagedPartitions();

	
	/**
	 * @param 依据制定的分区partition，去getManager
	 * @return
	 */
	PartitionManager getManager(Partition partition);
}

         第一个方法拿到所有的   PartitionManager

         第二个方法依据特定的   Partition去得到一个分区管理器

关于 Storm-kafka中如何理解ZkCoordinator的过程问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。