原有的事务支持使用MemcachedState来进行，现在需要将其迁移至Redis，并且需要记录所有key值列表，因为在redis中虽然可以使用keys *操作，但不是被推荐的方式，所以把所有结果存在Redis中的一个HASH格式字段中。
关于Redis与Storm集成的相关文档，可以参考：
由于Redis中也有着较多种类型的数据结构，这也为我们提供了可能，将所有的key至统一放置到set中，或其他更为合适的数据结构中。
搭建启动Redis
目前，分配过来的4台服务器，只有135剩余内存较多，分出1G用来作为Redis存储使用，搭建一台单机Redis服务，用于记录所有的查询日志。
启动该服务：
sudo bin/redis-server conf/redis.6388.conf
Storm集成Redis
添加maven依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
<artifactId>storm-redis</artifactId>
<version>${storm.version}</version>
</dependency>
对于正常的Bolt来说，storm-redis提供了基本的bolt实现，RedisLookupBolt和RedisStoreBolt，
其中使用了策略模式，将实际要查询/保存相关的key设置以及策略放到了RedisLookup/StoreMapper中，在LookupBolt和StoreBolt中进行实际的查找、保存操作，根据RedisDataType的不同，支持Redis的各种数据类型：STRING, HASH, LIST, SET, SORTED_SET, HYPER_LOG_LOG。
从对应传输过来的Tuple中查找、保存相应字段的值，在RedisLookupBolt中，根据不同的key值，从key值/或者additionalKey中使用不同的方法来get得到对应的值。
@Override
public void execute(Tuple input) {
String key = lookupMapper.getKeyFromTuple(input);
Object lookupValue;
JedisCommands jedisCommand = null;
try {
jedisCommand = getInstance();
switch (dataType) {
case STRING:
lookupValue = jedisCommand.get(key);
break;
case LIST:
lookupValue = jedisCommand.lpop(key);
break;
case HASH:
lookupValue = jedisCommand.hget(additionalKey, key);
break;
case SET:
lookupValue = jedisCommand.scard(key);
break;
case SORTED_SET:
lookupValue = jedisCommand.zscore(additionalKey, key);
break;
case HYPER_LOG_LOG:
lookupValue = jedisCommand.pfcount(key);
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("Cannot process such data type: " + dataType);
}
List<Values> values = lookupMapper.toTuple(input, lookupValue);
for (Values value : values) {
collector.emit(input, value);
}
collector.ack(input);
} catch (Exception e) {
this.collector.reportError(e);
this.collector.fail(input);
} finally {
returnInstance(jedisCommand);
}
Redis TridentState支持
此外，storm-redis中还支持trident state：
RedisState and RedisMapState, which provide Jedis interface just for single redis. RedisClusterState and RedisClusterMapState, which provide JedisCluster interface, just for redis cluster.
由于我们使用的是single redis模式（非集群），在下面的UML图中会有所体现：
使用RedisDataTypeDescription来定义保存到Redis的数据类型和额外的key，其中支持两种数据类型：STRING和HASH。如果使用HASH类型，则需要定义额外的key，因为hash属于两层的，我们定义的additionalKey为最外层的key类型。
例如我们需要保存结果至Redis的Hash数据结构中，则需要定义RedisDataTypeDescription.RedisDataType.HASH，定义hash的key："controller:5min”，根据key进行group by操作，当前使用非事务型（对数据正确性敏感度不高）。
Options<Object> fiveMinitesOptions = new Options<>();
fiveMinitesOptions.dataTypeDescription = new RedisDataTypeDescription(RedisDataTypeDescription.RedisDataType.HASH,
"controller:5min");
logStream.each(new Fields("logObject"), new Log5MinGroupFunction(), new Fields("key"))
.groupBy(new Fields("key"))
.persistentAggregate(RedisMapState.nonTransactional(poolConfig, fiveMinitesOptions), new Fields("logObject"),
new LogCombinerAggregator(), new Fields("statistic"));
最后在Redis中保存的值为：
controller:5min
Log5MinGroupFunction生成的key，LogCombinerAggregator合并完成后的value；
Log5MinGroupFunction生成的key会经过KeyFactory.build(List<Object> key)方法转换，可以考虑自定义生成的key；最终的value会通过Serializer的序列化以及反序列化方法转换成byte[]存放至Redis中，默认是通过JSON的格式。
在AbstractRedisMapState中，对于传过来的keys进行统一KeyFactory.get操作，而实际获取值和持久化值是通过 retrieveValuesFromRedis以及updateStatesToRedis两个方法来实现的
@Override public List<T> multiGet(List<List<Object>> keys) {
if (keys.size() == 0) {
return Collections.emptyList();
}
List<String> stringKeys = buildKeys(keys);
List<String> values = retrieveValuesFromRedis(stringKeys);
return deserializeValues(keys, values);
}
private List<String> buildKeys(List<List<Object>> keys) {
List<String> stringKeys = new ArrayList<String>();
for (List<Object> key : keys) {
stringKeys.add(getKeyFactory().build(key));
}
return stringKeys;
}
@Override
public void multiPut(List<List<Object>> keys, List<T> vals) {
if (keys.size() == 0) {
return;
}
Map<String, String> keyValues = new HashMap<String, String>();
for (int i = 0; i < keys.size(); i++) {
String val = new String(getSerializer().serialize(vals.get(i)));
String redisKey = getKeyFactory().build(keys.get(i));
keyValues.put(redisKey, val);
}
updateStatesToRedis(keyValues);
}
在RedisMapState中，从Redis中获取值的方法：
@Override
protected List<String> retrieveValuesFromRedis(List<String> keys) {
String[] stringKeys = keys.toArray(new String[keys.size()]);
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
RedisDataTypeDescription description = this.options.dataTypeDescription;
switch (description.getDataType()) {
case STRING:
return jedis.mget(stringKeys);
case HASH:
return jedis.hmget(description.getAdditionalKey(), stringKeys);
可以看出，支持两种类型STRING以及HASH，可以通过批量获取的API获取多个keys值，update的过程也比较类似，如果是STRING类型，通过pipeline的方式（分布式不支持）可以极大提高查找效率；如果为hash类型，直接通过hmget即可。
protected void updateStatesToRedis(Map<String, String> keyValues) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
RedisDataTypeDescription description = this.options.dataTypeDescription;
switch (description.getDataType()) {
case STRING:
String[] keyValue = buildKeyValuesList(keyValues);
jedis.mset(keyValue);
if(this.options.expireIntervalSec > 0){
Pipeline pipe = jedis.pipelined();
for(int i = 0; i < keyValue.length; i += 2){
pipe.expire(keyValue[i], this.options.expireIntervalSec);
}
pipe.sync();
}
break;
case HASH:
jedis.hmset(description.getAdditionalKey(), keyValues);
if (this.options.expireIntervalSec > 0) {
jedis.expire(description.getAdditionalKey(), this.options.expireIntervalSec);
}
break;