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Apache Storm:执行程序、执行延迟和进程延迟之间的关系?

公羊子真
2023-03-14

最初,我在运行拓扑时只分配了1个executor给QueryNormalizer。执行潜伏期为8.952,处理潜伏期为12.857。

为了更快,我将QueryNormalizer中的执行程序数更改为4。执行延迟更改为197.616,处理延迟更改为59.132。

根据执行延迟的定义-元组在执行方法中花费的平均时间。execute方法可以在不发送元组的Ack的情况下完成。

此外,处理延迟是否应始终低于执行延迟?

以上所示的拓扑中哪一种性能更好?另外,在看到bolts数据时,我应该如何决定哪种拓扑运行得比另一种更好呢?

共有1个答案

云宜人
2023-03-14

看一下spout中的“complete latency”,这是元组在拓扑中平均花费的值,它已经规定了。

所以,我的理解是,如果我增加执行者的数量,它应该是低的。因为并行度应该随着执行者的增加而增加。

这意味着您现在有4个单元处理元组,每个单元一次处理1个元组,“理论上”让您同时处理4个元组而不是1个元组。你的元组看起来总是一样的吗?这就是,它们是不是一直都有同样的复杂性?

Also, there is a huge difference between the emitted,transmitted and executed fields. Is this normal ?

不是必要的,例如在Nathan Marz的定义中:

Process latency is time until tuple is acked, execute latency is time spent in execute for a tuple

我可以给你一个例子,我的一个拓扑中没有发生这种情况:

Which of the above shown topologies are better performance wise ? Also, How should I decide which topology is running better than the other , seeing the bolts data ? 

那就让他们多跑一段时间吧。两者处理的元组都不足1000个,样本的大小太小。最终,度量是spout上的“完全延迟”和失败元组的数量。

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