阿里巴巴的大数据之路：JStorm与Blink的发展史

　　在阿里巴巴的发展过程中，流数据处理一直是业务中很重要的一部分。和数据分析平台不一样，阿里巴巴内部的流数据处理平台有很多套。

　　在阿里巴巴的流数据发展历程里，有两个著名的流引擎JStorm和Blink依然还在产生着深远的影响。这种影响并不仅仅在阿里巴巴集团的内部，并且扩散到了全球的开源世界。比起其他用于集团内部的流计算引擎，它们更被人所熟知，今天我们就来重点分析一下这两个流计算引擎的发展。

　　我们先来说说Storm和JStorm

　　Storm是被Twitter收购以后才开源出来的流计算引擎。阿里巴巴集团是在封仲淹带领的团队下才开始使用Storm的。

　　我在之前讲Storm的时候说过，这种流计算引擎是用一种比较小众的函数式编程语言Clojure开发出来的。国内的Clojure专家屈指可数，因此阿里巴巴使用Storm时遇到了很多的问题。

　　毕竟有些时候需要去增加或者改变一些功能，而这也就意味着需要对系统进行改进或者定制，但是Clojure语言十分小众，懂这种编程语言的人尚且不多，更不用说专业去修改了，所以，这些都决定了这种工作非常难以展开。

　　鉴于Storm十分难以改进和定制，又是当时开源世界里最成熟的流计算引擎。于是，从2012年开始，阿里巴巴决定用Java对Storm进行重写，这就是JStorm项目的由来。

　　按照封仲淹的观点来说，JStorm就是Storm二次开发的产物。它可以让用户无缝地从Storm迁移到JStorm。

　　阿里巴巴选择用Java进行开发，这让开发进度明显加快。而且，源于阿里巴巴的应用规模、对数据实时性等种种要求，团队对JStorm也进行了很多的优化。可以这么说，JStorm的出现，解决了Storm存在的很多问题。

　　2015年11月19日，阿里巴巴集团正式向Apache基金会捐赠了JStorm。JStorm成为了Apache Storm下面的一个子项目，并在Apache基金会里继续孵化。

　　那段时间，JStorm的作者们对于开源表现出非常大的积极性。封仲淹那时也表示，整个社区的Storm 2.0会基于阿里巴巴的JStorm，用Java语言进行开发。

　　然而世事无常，JStorm在Apache的孵化器里待了快两年，依然没有成为Apache基金会的顶级项目。而Storm2.0这个以阿里巴巴JStorm为主的开发项目更是连影子都没有见到。

　　对于此事，我非常好奇，但并不真正知晓其答案。只是有次听到一个Apache圈内人士聊到过，说阿里巴巴和Storm社区之间似乎有了矛盾。

　　再来说说Flink和Blink

　　Flink是德国柏林工业大学设计的一个流计算引擎，现在是Apache的顶级开源项目。Flink这个引擎从模型的角度来看是非常先进的，但是在工程实现上却相对薄弱一些。

　　Flink也被阿里巴巴集团用到了自己的生产环境中，项目的领导者是曾经在微软SQL Server组以及Facebook都待过的数据库专家蒋晓伟(花名“量仔”)。

　　他在接受采访时表示，在Spark和Flink这两个引擎中，Flink的设计理念更为先进一些，也更符合阿里巴巴对流计算引擎的要求，这恰恰也是他的团队选择这个引擎的原因。

　　当然，阿里巴巴集团并没有把Flink拿来直接使用，而是对Flink进行了大量的、全方位的改造，不仅提高了Flink的性能，而且改进了不少功能。这个项目在阿里巴巴内部叫作Blink，是阿里巴巴集团内部很多业务的流处理引擎，其重要地位可见一斑。

　　Blink目前还未开源，但在与社区的合作上，Blink团队和Flink的开发者之间保持了更为友好的关系。Flink的开发团队多次在公开场合感谢Blink团队对Flink项目的贡献，Blink团队也把很多功能都反馈到了Flink的代码库里。

　　为什么JStorm和Blink同为由阿里巴巴主导的，针对Apache已有项目改良的产物，却在和开源社区的互动以及对开源社区的影响方面有着不同的结果。我想，这其中大概有几方面的原因。

　　首先，Flink是后起之秀，又来自德国，还是从学校里出来的。在Flink流进市场的时候，北美的主要互联网企业要么已经使用了自研的流计算引擎，要么已经基于开源的流计算引擎开展了业务，不太可能短期内更新流计算引擎到Flink，所以Flink本身就需要大客户的支撑，阿里巴巴的出现恰逢其时。

　　其次是Flink团队和阿里巴巴团队的互补性比较强。前者理论基础好，但是没有工业界的开发经验，后者工业界开发经验却很足，这也就让双方的合作有了基础。

　　最后，也可能是最重要的一点就是，这还是一个面子问题。JStorm的做法是把Storm的整个代码库用另外一个语言完全重写了一遍，这无疑是一种比较得罪人的做法。而Blink在贡献回自己的代码时，是在Flink原有代码基础上改的，并且改动时也和Flink的人做了仔细协商。我想，也许就是这两种不同的合作态度，决定了两个项目的不同结果。

　　除了这两个流计算引擎以外，阿里巴巴内部还有其他一些流计算引擎(包括Max Compute组自己开发的，一个完全和开源社区无关的流计算引擎)，但是这些引擎公开的消息很少，我就算是有心想研究它们，却也不知道从何下手了。

　　不过最新消息称，经过多年不同引擎之间的内部PK，阿里巴巴在2018年终于确定了：未来Blink会是阿里巴巴集团统一的流计算引擎。

　　JStorm和其他的流计算引擎上的业务都会慢慢迁移过来，最终整个公司的所有流计算引擎的开发和维护资源都会集中到Blink上。这也是阿里巴巴集团内部第一次有某种数据处理产品“一统江山”。

　　两个流计算引擎和开源社区的交流的不同结局告诉我们，和开源社区打交道，仅仅是提供自认为更加厉害的代码给开源社区是远远不够的。尤其是贡献代码的同时却没有给予社区主要贡献者足够的尊重，往往会让事情往坏的方向发展。和社区的合作需要大量持续的互动和交流，以及对社区主要贡献者的尊重。