去年，Twitter对外宣布了新的分布式流计算系统Heron，随后消息称Twitter已经用Heron替换了Storm。此举将吞吐量最高提升了14倍，单词计数拓扑时间延迟最低降到了原来的1/10，所需的硬件减少了2/3。

Twitter使用Storm实时分析海量数据已经有好几年了，并在2011年将其开源。该项目稍后开始在Apache基金会孵化，并在去年秋天成为顶级项目。Storm以季度为发布周期，并且向着人们期望的稳定版前进。但一直以来，Twitter都在致力于开发替代方案Heron，因为Storm无法满足他们的实时处理需求。

Twitter的新实时处理需求包括：“每分钟数十亿的事件；大规模处理具有次秒级延迟和可预见的行为；在故障情况下，具有很高的数据准确性；具有很好的弹性，可以应对临时流量峰值和管道阻塞；易于调试；易于在共享基础设施中部署。”

Karthik Ramasamy是Twitter Storm/Heron团队的负责人。据他介绍，为满足这些需求，他们已经考虑了多个选项：增强Storm、使用一种不同的开源解决方案或者创建一个新的解决方案。增强Storm需要花费很长时间，也没有其它的系统能够满足他们在扩展性、吞吐量和延迟方面的需求。而且，其它系统也不兼容Storm的API，需要重写所有拓扑。所以，最终的决定是创建Heron，但保持其外部接口与Storm的接口兼容。

拓扑部署在一个Aurora调度器上，而后者将它们作为一个由多个容器（cgroups）组成的任务来执行：一个Topology Master、一个Stream Manager、一个Metrics Manager（用于性能监控）和多个Heron 实例(spouts和bolts)。拓扑的元数据保存在ZooKeeper中。处理流程通过一种反压机制实现调整，从而控制流经拓扑的数据量。除Aurora外，Heron还可以使用其它服务调度器，如YARN或Mesos。实例运行用户编写的Java代码，每个实例一个JVM。Heron通过协议缓冲处理彼此间的通信，一台机器上可以有多个容器。

Twitter已经用Heron完全替换了Storm。前者现在每天处理“数10TB的数据，生成数10亿输出元组”，在一个标准的单词计数测试中，“吞吐量提升了6到14倍，元组延迟降低到了原来的五到十分之一”，硬件减少了2/3。

当被问到Twitter是否会开源Heron时，Ramasamy说“在短时间内不会，但长期来看可能。”

然而就在5月25日，Twitter正式宣布Heron开源。Twitter工程经理Karthik Ramasamy在博客上宣布了这一消息。

Heron的基本原理和方法：

实时流系统是在大规模数据分析的基础上实现系统性的分析。另外，它还需要：每分钟处理数十亿事件的能力、有秒级延迟，和行为可预见；在故障时保证数据的准确性，在达到流量峰值时是弹性的，并且易于调试和在共享的基础设施上实现简单部署。

为了满足这些需求，Twitter讨论出了几种方案，包括：扩展Storm、使用其他的开源系统、开发一个全新的平台。因为有几个需求是要求改变 Storm的核心架构，所以对它进行扩展需要一个很长的开发周期。其他的开源流处理框架并不能完美满足Twitter对于规模、吞吐量和延迟的需求。而且，这些系统也不能兼容Storm API——适应一个新的API需要重写几个topologies和修改高级的abstractions，这会导致一个很长的迁移过程。所以，Twitter决定建立 一个新的系统来满足以上提到需求和兼容Storm API。

Heron的特色：

Twitter开发Heron，主要的目标是增加性能预测、提高开发者的生产力和易于管理。

图1：Heron架构

图2：拓扑架构

对于Heron的整体架构请看图1和图2。用户使用Storm API来构建和提交topologies来实现一个调度。调度运行的每一个topology作为一个job，有几个容器组成，其中一个容器运行主 topology，负责管理topology。每个剩余的容器运行一个流管理器，负责数据路由——一个权值管理器，用来搜集和报告各种权值和多个 Heron实例（运行user-defined spout/bolt代码）进程。这些容器是基于集群中的节点的资源可用性来实现分配和调度。对于topology元数据，例如物理计划和执行细节，都是 保管在Zookeeper中。

Heron的功能：

Off the shelf scheduler：通过抽象出调度组件，可轻易地在一个共享的基础设施上部署，可以是多种的调度框架，比如Mesos、YARN或者一个定制的环境。

Handling spikes and congestion：Heron 具有一个背压机制，即在执行时的一个topology中动态地调整数据流，从而不影响数据的准确性。这在流量峰值和管道堵塞时非常有用。

图3：Heron UI，显示逻辑计划、物理计划和拓扑状态

Easy debugging：每个任务是进程级隔离的，从而很容易理解行为、性能和文件配置。此外，Heron topologies复杂的UI如图3所示，可快速和有效地排除故障问题。

Compatibility with Storm：Heron提供了完全兼容Storm的特性，所我们无需再为新系统投资太多的时间和资源。另外，不要更改代码就可在Heron中运行现有的Storm topologies，实现轻松地迁移。

Scalability and latency：Heron能够处理大规模的topologies，且满足高吞吐量和低延迟的要求。此外，该系统可以处理大量的topologies。

Heron性能

比较Heron和Storm，样本流是150,000个单词，如下图所示：

图4. Throughput with acks enabled

图5. Latency with acks enabled

如图4所示，Heron和Storm的吞吐量呈现线性增长的趋势。然而，在所有的实验中，Heron吞吐量比Storm高10–14倍。同样在端至端延迟方面，如图5所示，两者都在增加，可Heron延迟比Storm低5–15倍。

除此之外，Twitter已经运行topologies的规模大概是数百台的机器，其中许多实现了每秒产生数百万次事件的资源处理，完全没有问题。有了 Heron，众多topologies的每秒集群数据可达到亚秒级延迟。在这些案例中，Heron实现目标的资源消耗能够比Storm更低。

Heron at Twitter

在Twitter，Heron作为主要的流媒体系统，运行数以百万计的开发和生产topologies。由于Heron可高效使用资源，在迁移Twitter所有的topologies后，整体硬件减少了3倍，导致Twitter的基础设置效率有了显著的提升。

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