https://github.com/alibaba/jstorm/wiki/Ack-%E6%9C%BA%E5%88%B6
Storm也支持ACK機制
（1）應用場景
通過Ack機制，spout發送出去的每一條消息，都可以確定是被成功處理或失敗處理， 從而可以讓開發者采取動作。比如在Meta中，成功被處理，即可更新偏移量，當失敗時，重復發送數據。
因此，通過Ack機制，很容易做到保證所有數據均被處理，一條都不漏。
另外需要注意的，當spout觸發fail動作時，不會自動重發失敗的tuple，需要spout自己重新獲取數據，手動重新再發送一次
ack機制即， spout發送的每一條消息，
==》在規定的時間內，spout收到Acker的ack響應，即認為該tuple 被后續bolt成功處理
==》在規定的時間內，沒有收到Acker的ack響應tuple，就觸發fail動作，即認為該tuple處理失敗，
==》或者收到Acker發送的fail響應tuple，也認為失敗，觸發fail動作
另外Ack機制還常用于限流作用： 為了避免spout發送數據太快，而bolt處理太慢，常常設置pending數，當spout有等于或超過pending數的tuple沒有收到ack或fail響應時，跳過執行nextTuple， 從而限制spout發送數據。
通過conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, pending);
設置spout pend數。
（2）如何使用Ack機制
==》spout 在發送數據的時候帶上msgid
==》設置acker數至少大于0；Config.setNumAckers(conf, ackerParal);
==》在bolt中完成處理tuple時，執行OutputCollector.ack(tuple), 當失敗處理時，執行OutputCollector.fail(tuple); ** 推薦使用IBasicBolt， 因為IBasicBolt 自動封裝了OutputCollector.ack(tuple), 處理失敗時，請拋出FailedException，則自動執行OutputCollector.fail(tuple)**
（3）如何關閉Ack機制
有2種途徑
==》spout發送數據是不帶上msgid
==》設置acker數等于0
（4）原理
acker對于每個spout-tuple保存一個ack-val的校驗值，它的初始值是0， 然后每發射一個tuple/ack一個tuple，那么tuple的id都要跟這個校驗值異或一下， 并且把得到的值更新為ack-val的新值。那么假設每個發射出去的tuple都被ack了， 那么最后ack-val一定是0(因為一個數字跟自己異或得到的值是0)。
