==思考問題1==

向集群提交一個拓撲的時候，Storm是如何計算Task數以及Executor數的？

==思考問題2：==

構建拓撲的時候，有3個地方會影響task數，這3個地方之間有什麽關系？

builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5); //parallelism-hint
builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5).setNumTask(1);
builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5).setNumTasks(1).setMaxTaskParallelism(1);

==關於Task數的計算==

storm的拓撲分配的是在nimbus.clj中完成的。

代碼路徑：org/apache/storm/daemon/nimbus.clj

函數名稱：mk-assignments

在整個處理過程中，有一個函數非常重要，看了之後上面的3個關系多少會清晰很多。

這個代碼是用clojure語言編寫的，沒有用過的人多少看起來會費勁，如果用普通的java來寫，大概思路是這個樣子的

num-tasks = (TOPOLOGY-TASKS == null ? TOPOLOGY-TASKS : parallelism-hint)    
max-parallelism = TOPOLOGY-MAX-TASK-PARALLELISM    
    
 
if (max-parallelism != null) {    
    if (max-parallelism < num-tasks) {    
        task數= max-parallelism    
    } else {    
        task數= num-tasks    
    }    
} else {    
    task數= num-tasks    
}

如果將3個參數進行排列組合之後，獲得結果如下：

==關於executor數的來源==

下圖是一個從其他博客剪切過來的圖片，可以看出：executor數是從我們的拓撲中取得的。

啟動的時候，會將所有component的parallelism-hint累加，形成我們大家熟知的“並行度”。

可但是，但可是，我在查看setNumTasks函數的源碼註釋的時候，可以看出來一個信息

紅線部分的直譯（英文不好，翻譯的可能不準確）：

在整個拓撲結構的生命周期內，Spout/Bolt的任務數總是相同的，但是Spout/Bolt的執行器executors（線程）的數量可以隨著時間而變化。

那麽，問題來了，什麽時候executor的數量會變化呢？我能想到的至少有一種場景吧。

使用storm rebalance命令，來動態調整拓撲“並行度”的時候，executor的數量是一定會變化的。

rebalance命令的參數如下所示：

==簡單總結==

1、有3個地方可以影響Task數，根據3個參數的結果決定Task數。

2、executor數 = 所有組件的parallelism-hint總數。

3、task數在生命周期內不變，executor數可能改變。

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參考博客：

https://www.cnblogs.com/ierbar0604/p/4386480.html

http://lib.csdn.net/article/60/42875

Storm中Task數的設置與計算（1.0.1版本）