storm实现并行的三个重要元素

worker:supervisor起的jvm节点，进程级别的计算资源

executor:worker内的线程，线程级的计算资源，每个worker可起多个executor

task:spout/bolt实例，也就是计算任务

一个storm集群，启动，并发布了topology后，大致是如下情况:

配置storm安装目录下，storm.yaml中的supervisor.slots.ports可指定一个supervisor最多可启动的worker数量

上图中，配置supervisor最多可启动6个worker节点。

一个拓扑需要多少计算资源，是发布之前在代码内进行配置，nimbus发布topology之后，会根据topology内各组件情况，分配至supervisor。

其中，executor，tasks是topology的主要配置项，topology的每个spout/bolt组件，都会配置executor，以及tasks，用以表明，此组件需要几个线程执行，执行多少个tasks。

如下例:

笔者构建的topology共有三个组件

spout:streamMaking   

bolt:step1Bolt

bolt:step2Bolt

各项并行配置为:

streamMaking:并行数4，

step1Bolt:并行数2，task4，也就是发布后，分配给step1Bolt的2个executor，每个executor将并发执行2个step1Bolt实例，一共执行step1Bolt4个实例

step2Bolt：并行数为1

可见，我的topology共需要7个线程资源，共会启动9个task实例。

假如，我共有两个supervisor节点，每个节点起了2个worker实例，

那么上述topology发布后，在storm中大致是如下情况：

storm UI监控展示如下:

合理的配置使用executor,以及并发task数，是实现storm并行的关键，当然，配置时，需要根据系统的使用资源，合理配置。

storm集群提供了worker进程级别的计算资源，我们在发布topology时，通常不希望不同topology的组件task分配至同一个worker内的不同线程执行，如何使用storm进行合理的资源隔离，将会在下一篇章进行介绍。