tuple ack示例
关于storm怎么跟踪tuple还有一些细节， 前面已经提到过了， 你可以自己设定你的topology里面有多少个acker。而这又给我们带来一个问题， 当一个tuple需要ack的时候，它到底选择哪个acker来发送这个信息呢？
storm使用一致性哈希来把一个spout-tuple-id对应到acker， 因为每一个tuple知道它所有的祖宗的tuple-id， 所以它自然可以算出要通知哪个acker来ack。（这里所有的祖宗是指这个tuple所对应的所有的根tuple。这里注意因为一个tuple可能存在于多个tuple树，所以才有所有一说）。
storm的另一个细节是acker是怎么知道每一个spout tuple应该交给哪个task来处理。当一个spout发射一个新的tuple， 它会简单的发一个消息给一个合适的acker，并且告诉acker它自己的id(taskid)， 这样storm就有了taskid-tupleid的对应关系。 当acker发现一个树完成处理了， 它知道给哪个task发送成功的消息。
acker task并不显式的跟踪tuple树。对于那些有成千上万个节点的tuple树，把这么多的tuple信息都跟踪起来会耗费太多的内存。相反， acker用了一种不同的方式， 使得对于每个spout tuple所需要的内存量是恒定的（20 bytes) . 这个跟踪算法是storm如何工作的关键，并且也是它的主要突破。
一个acker task存储了一个spout-tuple-id到一对值的一个mapping。这个对子的第一个值是创建这个tuple的taskid， 这个是用来在完成处理tuple的时候发送消息用的。 第二个值是一个64位的数字称作：”ack val”, ack val是整个tuple树的状态的一个表示，不管这棵树多大。它只是简单地把这棵树上的所有创建的tupleid/ack的tupleid一起异或(XOR)。
当一个acker task 发现一个 ack val变成0了， 它知道这棵树已经处理完成了。 因为tupleid是随机的64位数字， 所以， ack val碰巧变成0(而不是因为所有创建的tuple都完成了)的几率极小。算一下就知道了， 就算每秒发生10000个ack， 那么需要50000000万年才可能碰到一个错误。而且就算碰到了一个错误， 也只有在这个tuple失败的时候才会造成数据丢失。 关于Acker的详细工作流程的分析可以看看这篇文章: Twitter Storm源代码分析之acker��作流程。
既然你已经理解了storm的可靠性算法， 让我们一起过一遍所有可能的失败场景，并看看storm在每种情况下是怎么避免数据丢失的。
1. 由于对应的task挂掉了，一个tuple没有被ack： storm的超时机制在超时之后会把这个tuple标记为失败，从而可以重新处理。
2. Acker挂掉了： 这种情况下由这个acker所跟踪的所有spout tuple都会超时，也就会被重新处理。
3. Spout挂掉了： 在这种情况下给spout发送消息的消息源负责重新发送这些消息。比如Kestrel和RabbitMQ在一个客户端断开之后会把所有”处理中“的消息放回队列。
就像你看到的那样， storm的可靠性机制是完全分布式的， 可伸缩的并且是高度容错的。
调整可靠性 (Tuning Reliability)acker task是非常轻量级的， 所以一个topology里面不需要很多acker。你可以通过Strom UI(id: -1)来跟踪它的性能。 如果它的吞吐量看起来不正常，那么你就需要多加点acker了。
如果可靠性对你来说不是那么重要 — 你不太在意在一些失败的情况下损失一些数据， 那么你可以通过不跟踪这些tuple树来获取更好的性能。不去跟踪消息的话会使得系统里面的消息数量减少一半， 因为对于每一个tuple都要发送一个ack消息。并且它需要更少的id来保存下游的tuple， 减少带宽占用。
有三种方法可以去掉可靠性。第一是把Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置成 0. 在这种情况下， storm会在spout发射一个tuple之后马上调用spout的ack方法。也就是说这个tuple树不会被跟踪。
第二个方法是在tuple层面去掉可靠性。 你可以在发射tuple的时候不指定messageid来达到不跟粽某个特定的spout tuple的目的。