实时流计算的场景归纳起来多半是：业务系统根据实时的操作，不断生成事件（消息/调用），然后引起一系列的处理分析，这个过程是分散在多台计算机上并行完成的，看上去就像事件连续不断的流经多个计算节点处理，形成一个实时流计算系统。

市场上流计算产品有很多，主要是通过消息中枢结合工人模式实现，大致过程如下：

1、开发者实现好流程输入输出节点逻辑，上传job到任务生产者

2、任务生产者将任务发送到zookeeper，然后监控任务状态

3、任务消费者从zookeeper上获取任务

4、任务消费者启动多个工人进程，每个进程又启动多个线程执行任务

5、工人之间通过zeroMQ交互

我们看看如何做一个简单的流计算系统，做法跟上面有些不同：

1、首先不过多依赖zookeerper,任务的分配最好直接给到工人，并能直接监控工人完成状态，这样效率会更高。

2、工人之间直接通讯，不依赖zeroMQ转发。

3、并行管理扁平化，多进程下再分多线程意义不大，增加管理成本，实际上一台机器8个进程，每个进程再开8个线程，总体跟8-10个进程或者线程的效果差不多（数量视机器性能不同）。

4、做成一个流计算系统，而不是平台。

这里我们借助fourinone提供的api和框架去实现，第一次使用可以参考分布式计算上手demo指南，开发包下载地址 http://code.google.com/p/fourinone/

大致思路：用工头去做任务生产和分配，用工人去做任务执行，为了达到流的效果，需要在工人里面调用工头的方式，将多个工人节点串起来。

下面程序演示了连续多个消息先发到一个工人节点A处理，然后再发到两个工人节点B并行处理的流计算过程，并且获取到最后处理结果打印输出（如果不需要获取结果可以直接返回）。

• StreamCtorA：工头A实现，它获取到线上工人A，然后将消息发给它处理，并轮循等待结果。工头A的main函数模拟了多个消息的连续调用。
• StreamWorkerA：工人A实现，它接收到工头A的消息进行处理，然后创建一个工头B，通过工头B将结果同时发给两个工人B处理，然后将结果返回工头A。
• StreamCtorB：工头B实现，它获取到线上两个工人B，调用doTaskBatch等待两个工人处理完成，然后返回结果给工人A。
• StreamWorkerB：工人B实现，它接收到任务消息后模拟处理后返回结果。

运行步骤（在本地模拟）：

1、启动ParkServerDemo（它的IP端口已经在配置文件指定）

java-cpfourinone.jar;ParkServerDemo

2、启动工人A

java-cpfourinone.jar;StreamWorkerAlocalhost2008

3、启动两个工人B

java-cpfourinone.jar;StreamWorkerBlocalhost2009
java-cpfourinone.jar;StreamWorkerBlocalhost2010

4、启动工头A

java-cpfourinone.jar;StreamCtorA

多机部署说明：StreamCtorA可以单独部署一台机器，StreamWorkerA和StreamCtorB部署一台机器，两个StreamWorkerB可以部署两台机器。

总结：计算平台和计算系统的区别

如果我们只有几台机器，但是每天有人开发不同的流处理应用要在这几台机器上运行，我们需要一个计算平台来管理好job，让开发者按照规范配置好流程和运行时节点申请，打包成job上传，然后平台根据每个job配置动态分配资源依次执行每个job内容。

如果我们的几台机器只为一个流处理业务服务，比如实时营销，我们需要一个流计算系统，按照业务流程部署好计算节点即可，不需要运行多个job和动态分配资源，按照计算平台的方式做只会增加复杂性，开发者也不清楚每台机器上到底运行了什么逻辑。

如果你想实现一个计算平台，可以参考动态部署和进程管理功能（开发包内有指南）

//完整源码

// ParkServerDemo

importcom.fourinone.BeanContext;
publicclassParkServerDemo
{
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
BeanContext.startPark();
}
}

//StreamCtorA

importcom.fourinone.Contractor;
importcom.fourinone.WareHouse;
importcom.fourinone.WorkerLocal;
importjava.util.ArrayList;
publicclassStreamCtorAextendsContractor
{
publicWareHousegiveTask(WareHouseinhouse)
{
WorkerLocal[]wks=getWaitingWorkers("StreamWorkerA");
System.out.println("wks.length:"+wks.length);
WareHouseresult=wks[0].doTask(inhouse);
while(true){
if(result.getStatus()!=WareHouse.NOTREADY)
{
break;
}
}
returnresult;
}
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
StreamCtorAsc=newStreamCtorA();
for(inti=0;i<10;i++){
WareHousemsg=newWareHouse();
msg.put("msg","hello"+i);
WareHousewh=sc.giveTask(msg);
System.out.println(wh);
}
sc.exit();
}
}

//StreamWorkerA

importcom.fourinone.MigrantWorker;
importcom.fourinone.WareHouse;
publicclassStreamWorkerAextendsMigrantWorker
{
publicWareHousedoTask(WareHouseinhouse)
{
System.out.println(inhouse);

//do something

StreamCtorBsc=newStreamCtorB();
WareHousemsg=newWareHouse();
msg.put("msg",inhouse.getString("msg")+",fromStreamWorkerA");
WareHousewh=sc.giveTask(msg);
sc.exit();
returnwh;
}
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
StreamWorkerAwd=newStreamWorkerA();
wd.waitWorking(args[0],Integer.parseInt(args[1]),"StreamWorkerA");
}
}

//StreamCtorB

importcom.fourinone.Contractor;
importcom.fourinone.WareHouse;
importcom.fourinone.WorkerLocal;
importjava.util.ArrayList;
publicclassStreamCtorBextendsContractor
{
publicWareHousegiveTask(WareHouseinhouse)
{
WorkerLocal[]wks=getWaitingWorkers("StreamWorkerB");
System.out.println("wks.length:"+wks.length);
WareHouse[]hmarr=doTaskBatch(wks,inhouse);
WareHouseresult=newWareHouse();
result.put("B1",hmarr[0]);
result.put("B2",hmarr[1]);
returnresult;
}
}

//StreamWorkerB

viewsourceprint?
importcom.fourinone.MigrantWorker;
importcom.fourinone.WareHouse;
publicclassStreamWorkerBextendsMigrantWorker
{
publicWareHousedoTask(WareHouseinhouse)
{
System.out.println(inhouse);

//do something

inhouse.put("msg",inhouse.getString("msg")+",fromStreamWorkerB");
returninhouse;
}
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
StreamWorkerBwd=newStreamWorkerB();
wd.waitWorking(args[0],Integer.parseInt(args[1]),"StreamWorkerB");
}
}