标签：storm 超人学院 hadoop
Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU密集型（CPU
intensive）的计算任务。DRPC的stormtopology以函数的参数流作为输入，而把这些函数调用的返回值作为topology的输出流。
DRPC其实不能算是storm本身的一个特性， 它是通过组合storm的原语stream、spout、bolt、 topology而成的一种模式(pattern)。本来应该把DRPC单独打成一个包的， 但是DRPC实在是太有用了，所以我们我们把它和storm捆绑在一起。
概览
Distributed RPC是由一个”DPRC服务器”协调(storm自带了一个实现)。DRPC服务器协调：① 接收一个RPC请求 ② 发送请求到storm
topology ③ 从storm topology接收结果 ④ 把结果发回给等待的客户端。从客户端的角度来看一个DRPC调用跟一个普通的RPC调用没有任何区别。比如下面是客户端如何调用RPC计算“reach”功能（function）的结果，reach方法的参数是: http://twitter.com。
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DRPCClient client = new DRPCClient("drpc-host", 3772);
String result = client.execute("reach", "http://twitter.com");
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DRPC的工作流大致是这样的（重要☆）：
客户端给DRPC服务器发送要执行的函数（function）的名字，以及这个函数的参数。实现了这个函数的topology使用DRPCSpout从DRPC服务器接收函数调用流，每个函数调用被DRPC服务器标记了一个唯一的id。
这个topology然后计算结果，在topology的最后，一个叫做ReturnResults的bolt会连接到DRPC服务器，并且把这个调用的结果发送给DRPC服务器(通过那个唯一的id标识)。DRPC服务器用那个唯一id来跟等待的客户端匹配上，唤醒这个客户端并且把结果发送给它。
LinearDRPCTopologyBuilder
1、设置spout
2、把结果返回给DRPC服务器
3、给bolt提供有限聚合几组tuples的能力
来看一个简单的例子，下面是一个把输入参数后面添加一个”!”的DRPC topology的实现：
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public static class ExclaimBolt extends BaseBasicBolt {
public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
String input = tuple.getString(1);
collector.emit(new Values(tuple.getValue(0), input + "!"));
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("id", "result"));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
LinearDRPCTopologyBuilder builder = new LinearDRPCTopologyBuilder("exclamation");
builder.addBolt(new ExclaimBolt(), 3);
// ...
}
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可以看出来，我们需要做的事情非常的少。创建LinearDRPCTopologyBuilder的时候，你需要告诉它你要实现的DRPC函数(DRPC function)的名字。一个DRPC服务器可以协调很多函数，函数与函数之间靠函数名字来区分。你声明的第一个bolt会接收一个两维tuple，tuple的第一个字段是request-id，第二个字段是这个请求的参数。LinearDRPCTopologyBuilder同时要求我们topology的最后一个bolt发送一个形如[id,
result]的二维tuple：第一个field是request-id，第二个field是这个函数的结果。最后所有中间tuple的第一个field必须是request-id。
在这里例子里面ExclaimBolt 简单地在输入tuple的第二个field后面再添加一个”!”，其余的事情都由LinearDRPCTopologyBuilder帮我们搞定：连接到DRPC服务器，并且把结果发回。
本地模式DRPC
DRPC可以以本地模式运行，下面就是以本地模式运行上面例子的代码：
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LocalDRPC drpc = new LocalDRPC();
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("drpc-demo", conf, builder.createLocalTopology(drpc));
System.out.println("Results for ‘hello‘:" + drpc.execute("exclamation", "hello"));
cluster.shutdown();
drpc.shutdown();
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首先你创建一个LocalDRPC对象，这个对象在进程内模拟一个DRPC服务器（这很类似于LocalCluster在进程内模拟一个Storm集群），然后创建LocalCluster对象在本地模式运行topology。LinearTopologyBuilder有单独的方法来创建本地的topology和远程的topology。在本地模式里面LocalDRPC对象不和任何端口绑定，所以我们的topology对象需要知道和谁交互，这就是为什么createLocalTopology方法接受一个LocalDRPC对象作为输入的原因。
把topology启动了之后，你就可以通过调用LocalDRPC对象的execute来调用RPC方法了。
远程模式DRPC
在一个真实集群上面DRPC也是非常简单的，有三个步骤:
1、启动DRPC服务器
2、配置DRPC服务器的地址
3、提交DRPCtopology到storm集群里面去。
我们可以通过“bin/storm drpc”命令来启动DRPC服务器。
接着，你需要让你的storm集群知道你的DRPC服务器的地址。DRPCSpout需要这个地址从而可以从DRPC服务器来接收函数调用。这个可以配置在storm.yaml或者通过代码的方式配置在topology里面。通过storm.yaml配置是这样的：
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drpc.servers:
- "drpc1.foo.com"
- "drpc2.foo.com"
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最后，你通过StormSubmitter对象来提交DRPC topology（这个跟你提交其它topology没有区别）。如果要以远程的方式运行上面的例子，用下面的代码：
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StormSubmitter.submitTopology("exclamation-drpc", conf, builder.createRemoteTopology());
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我们用createRemoteTopology方法来创建运行在真实集群上的DRPC topology。
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Storm高级原语（二） -- DRPC详解
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