第1节 storm编程：7、并行度分析以及如何解决线程安全问题

storm其实就是一个多进程与多线程的框架

开多个进程：分配到的资源更多

开多个线程：执行的速度更快

设置进程个数以及线程个数

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7. storm的并行度

config.setNumWorkers(1);

topologyBuilder.setSpout("mySpout", new RandomSpout(),3);

topologyBuilder.setBolt("splitBolt", new SplitBolt(),3).shuffleGrouping("mySpout");

topologyBuilder.setBolt("countBolt", new CountBolt(),3).setNumTasks(4).shuffleGrouping("splitBolt");

Storm当中的worker，executor，task之间的相互关系

Worker：表示一个进程

Executor：表示由worker启动的线程

一个worker只会负责一个topology任务，不会出现一个worker负责多个topology任务的情况。

一个worker进程当中，可以启动多个线程executor，也就是说，一个worker进程可以对应多个executor线程

task 是实际执行数据处理的最小工作单元（注意，task 并不是线程） —— 在你的代码中实现的每个 spout 或者 bolt 都会在集群中运行很多个 task。在拓扑的整个生命周期中每个组件的 task 数量都是保持不变的，不过每个组件的 executor 数量却是有可能会随着时间变化。在默认情况下 task 的数量是和 executor 的数量一样的，也就是说，默认情况下 Storm 会在每个线程上运行一个 task

注：调整task的数量，并不能够实际上提高storm的并行度，因为storm不管是spout还是bolt当中的代码都是串行执行的，就算一个executor对应多个task，这多个task也是串行去执行executor当中的代码，所以这个调整task的个数，实际上并不能提高storm的并行度

在实际工作当中，由于spout与bolt的数量不能够精准确定，所以需要随时调整spout与bolt的数量，所以在storm当中，我们可以通过命令来动态的进行调整

storm rebalance mytopo -n 3 -e mySpout=5 -e splitBolt=6 -e countBolt=8

一定要注意：重新调整的时候=号两边不要有空格