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Storm 的拓撲有一些特殊的稱為“acker”的任務，這些任務負責跟蹤每個 Spout 發出的 tuple 的 DAG。開啟storm tracker機制的前提有三個：
1. 在spout emit tuple的時候，要加上第3個參數messageid
2. 在配置中acker數目至少為1
3. 在bolt emit的時候，要加上第二個參數anchor tuple，以保持tracker鏈路。
當一個 tuple 在拓撲中被創建出來的時候， 不管是在 Spout 中還是在 Bolt 中創建的 ， 這個 tuple 都會被配置一個隨機的 64 位 id。acker 就是使用這些 id 來跟蹤每個 spout tuple 的 tuple DAG。這里貼一下storm源碼分析里一個ack機制的例子。
理解下整個大體節奏分為幾部分
步驟1和2 spout把一條信息同時發送給了bolt1和bolt2，步驟3表示spout emit成功后去 acker bolt里注冊本次根消息，ack值設定為本次發送的消息對應的64位id的異或運算值，上圖對應的是T1^T2。
步驟4表示bolt1收到T1后，單條tuple被拆成了三條消息T3T4T5發送給bolt3。步驟6 bolt1在ack()方法調用時會向acker bolt提交T1^T3^T4^T5的ack值。
步驟5和7的bolt都沒有產生新消息，所以ack()的時候分別向acker bolt提交了T2 和T3^T4^T5的ack值。
綜上所述，本次spout產生的tuple樹對應的ack值經過的運算為 T1^T2^T1^T3^T4^T5^T2^T3^T4^T5按照異或運算的規則，ack值最終正好歸零。
步驟8為acker bolt發現根spout最終對應的的ack是0以后認為所有衍生出來的數據都已經處理成功，它會通知對應的spout，spout會調用相應的ack方法。
storm這個機制的實現方式保證了無論一個tuple樹有多少個節點，一個根消息對應的追蹤ack值所占用的空間大小是固定的，極大地節約了內存空間。
參考文檔
3 《strom源碼分析》 第12章