一、任务执行及通信的单元
Storm中关于任务执行及通信的三个概念：Worker（进程）、Executor（线程）和Task（Spout、Bolt）
1、 一个worker进程执行的是一个Topology的子集（不会出现一个worker进程为多个Topology服务），一个worker进程会启动一个或多个executor线程来执行一个topology的component（Spout或Bolt），因此，一个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的；
2、 Executor是一个被Worker进程启动的单独线程，每个executor只会运行一个topology的一个component（spout或bolt）的task（task可以是一个或多个，Storm默认是一个component只生成一个task，executor线程会在每次循环里顺序调用所有task实例）；
3、 Task是最终运行spout或bolt中代码的单元（一个task即为spout或bolt的一个实例，executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法）topology启动后，一个component（spout或bolt）的task数目是固定不变的，但该component使用的executor线程可以动态调整（例如：一个executor线程可以执行该component的一个或多个task实例）这意味着，对于一个component存在这样的条件，threads<=tasks（即，线程数小于task数目）。默认情况下task的数目等于executor线程数目，即一个executor线程只运行一个task。
二、Storm内部通信机制简单介绍
1、 同一worker间消息的发送使用的是LMAX Disruptor，它负责同一节点（同一进程内）上线程间的通信；
A、Disruptor使用了一个RingBuffer替代队列，用生产者消费者指针替代锁。
B、生产者消费者指针使用CPU支持的整数自增，无需加锁并且速度很快。Java的实现在Unsafe package中。
2、 不同worker间通信使用ZeroMQ（0.8）或Netty（0.9.0）；
3、 不同topologey之间的通信，Storm不负责，我们需要自己想办法实现，例如使用kafka等；
Worker进程内部的结构图如下所示：
每一个worker进程都有一个单独的线程来监听该worker的端口号，并接收发送到该端口的数据，它将通过网络发送过来的数据放到worker的接收队列里面。
它监听的端口号是通过supervisor.slots.ports定义的。
接收队列的大小是通过topology.receiver.buffer.size定义的，默认值为8.
Disruptor在Storm中的应用如下图所示：
三、与通信相关的几个配置项介绍：
1、 supervisor.slots.ports:worker进程的接收线程的监听端口；
2、 topology.receiver.buffer.size:worker接收线程缓存消息的大小，它将该缓存消息发送给executor线程；需要为2的倍数
3、 topology.transfer.buffer.size:worker进程中向外发送消息的缓存大小；
4、 topology.executor.receive.buffer.size:executor线程的接收队列大小；需要为2的倍数
5、 topology.executor.send.buffer.size:executor线程的发送队列大小；需要为2的倍数
http://www.michael-noll.com/blog/2013/06/21/understanding-storm-internal-message-buffers/文章中作者给出的初始建议配置如下：
Try the following settings as a first start and see whether it improves the performance of your Storm topology
conf.put(Config.TOPOLOGY_RECEIVER_BUFFER_SIZE, 8);
conf.put(Config.TOPOLOGY_TRANSFER_BUFFER_SIZE, 32);
conf.put(Config.TOPOLOGY_EXECUTOR_RECEIVE_BUFFER_SIZE, 16384);
conf.put(Config.TOPOLOGY_EXECUTOR_SEND_BUFFER_SIZE, 16384);
转自：http://support.huawei.com/ecommunity/bbs/10242723.html