史上最通俗易懂的Storm集群架构分析，最大白话的Storm并行度理解

初识Strom：初识实时流处理Storm，掌握其编程模型、核心概念、数据处理流程

一、原理架构图

一个连续运行的主节点组织若干节点工作，构成了一个Storm集群。

在 Storm 集群中，有两类节点：主节点（master node）和工作节点（worker nodes）。
◾主节点运行着一个叫做 Nimbus 的守护进程，负责在集群中分发代码，为工作节点分配任务，并监控状态。Supervisor守护进程作为拓扑的一部分运行在工作节点上。
◾每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点。Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程。每一个工作进程执行一个topology的一个子集；一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。

◾Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作都是通过Zookeeper集群完成。另外，Nimbus进程和Supervisor进程都是快速失败（fail-fast)和无状态的。所有的状态要么在zookeeper里面， 要么在本地磁盘上。这也就意味着你可以用kill -9来杀死Nimbus和Supervisor进程， 然后再重启它们，就好像什么都没有发生过。这个设计使得Storm异常的稳定。

相关概念的深度解读：
◾Nimbus：负责资源分配和任务调度。
◾Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。

◾Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。拓扑是在一个或多个工作进程（worker processes）中运行的，但一个worker只会运行一个topology，不会同时为多个topology服务。每个工作进程都是一个实际的 JVM 进程，并且执行拓扑的一个子集。Storm会在所有的worker 中分散任务，以便实现集群的负载均衡。worker只是一个JVM进程，并不是指1台机器。1台机器可以开启多个worker进程。
◾Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor，即：一个executor只会同时运行一个task，即：一个spout/bolt实例，当有多个task的时候，会被轮询调用的。简而言之，就是一个task运行着一个spout/bolt实例。

最后，来张图来展示它们的关系：

现在想象一下，很容易在整个 Storm 集群定义每个 bolt 和 spout 的并行性级别，因此你可以无限的扩展你的拓扑结构。通过增加Storm的并行度，可以大大提高程序运行的效率。

二、大白话理解Storm并行度：worker、executor和task之间的工作机制

1、引言

默认情况下，1个topology默认使用1个worker进程，每个worker进程默认启动1个executor，每个executor默认启动1个task。

注释：一旦启动了一个topology，worker是不能动态调整的，但是executor是可以动态调整的！！！

即：进程数固定，线程可以动态调整！！！

new一个Spout就是一个task；

new一个bolt又是一个task；

==>一个线程里面就有了两个task！！！

==>为了提高并行度：可以开多个worker，多个executor，而配置多个task（Spout或bolt）是没有效果，只是为了增加逻辑性。

2、通过自定义配置改变Strom的并行度

我们先放一个官网的topology示例，通过该实例配置来一步步的介绍这个理解起来稍微有些复杂的概念：

我们先解读一下上面配置的含义：
◾该topology配置了2个worker进程，也就是同样的工作会有2个进程来并行进行，可以肯定地说，2个worker肯定比1个worker执行效率要高很多，但是并没有2倍的差距；
◾默认情况下，1个supervisor节点最多可以启动4个worker进程（因为默认配置里面就最多只分配了4个，当然你也可以改这个配置）
◾配置了一个 blue-spout，并且为其指定了 2 个 executor，即并行度为2；
◾配置了一个 green-bolt，并且为其指定了 2 个 executor，即并行度为2，并设置了4个task；
◾配置了一个 yellow-bolt，并且为其指定了 6 个 executor，即并行度为6；

可以看出，这个图片完整无缺地还原了代码里设定的 topology 结构：
◾图左最大的灰色方框，表示这个 topology；
◾topology 里面刚好有两个白色方框，表示2个 worker 进程；
◾每个 worker 里面的灰色方框表示 executor 线程，可以看到2个 worker 方框里各有5个 executor；
◾为什么各有5个executor呢？

◾因为代码里面指定的 spout 并行度=2，green-bolt并行度=2，yellow-bolt并行度=6，加起来刚好是10，而配置的 worker 数量为2，那么自然地，这10个 executor 会均匀地分配到2个 worker 里面；
◾每个 executor 里面的黄蓝绿（写着Task）的方框，就是最小的处理单元 task 了。
◾我们重点看绿色的 Task 方框，与其他 Task 不同的是，两个绿色方框同时出现在一个 executor 方框内。

◾为什么会这样呢？
◾大家回到上文看 topology 的定义代码，topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2).setNumTasks(4)，这里面的 setNumTasks(4) 表示为该 green-bolt 指定了4个 task，且 executor 的并行度为2，那么自然地，这4个 task 会均匀地分配到2个 executor 里面；

◾图右的三个圆圈，依次是蓝色的 blue-spout，绿色的 green-bolt 和黄色的 yellow-bolt，并且用箭头指示了三个组件之间的关系。spout 是数据的产生元件，而 green-bolt 则是数据的中间接收节点，yellow-bolt 则是数据的最后接收节点。这也是 DAG 的体现，有向的（箭头不能往回走）无环图。

下节我们将学习Storm的单机环境和分布式环境的搭建、如何提交/查看/杀死Storm作业、Storm UI界面参数介绍，并实战演示storm并行度参数调优以增强我们对Storm并行度的理解