Storm如何处理反压机制？

  因特殊业务场景，如大促、秒杀活动与突发热点等业务流量在短时间内剧增，形成巨大的流量毛刺，数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽最终集群奔溃。
  Storm和Spark Streaming都提供了反压机制，实现各部不相同。
  对于开启了acker机制的storm程序，可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果，如果下游组件（bolt）处理速度跟不上导致spout发送的tuple没有及时确认的数超过了参数设定的值，spout会停止发送数据，这种方式的缺点是很难调优conf.setMaxSpoutPending参数的设置以达到最好的反压效果，设小了会导致吞吐上不去，设大了会导致worker OOM(out of memory);有震荡，数据流会处于一个颠簸状态，效果不如逐级反压；另外对于关闭acker机制的程序无效；
  新的Storm自动反压机制(Automatic Back Pressure)通过监控bolt中的接收队列的情况，当超过高水位值时专门的线程会将反压信息写到Zookeeper, Zookeeper上的watch会通知该拓扑的所有Worker都进入反压状态，最后Spout降低tuple发送的速度。