本篇内容主要讲解“storm topology优化思路是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“storm topology优化思路是什么”吧!
先假设一种环境，三台机器，cpu core 4，net KM 网
topology
| component | name | executor latency（ms） |
| spout | s | - |
| bolt | A | 0.5 |
| bolt | B | 0.1 |
| bolt | C | 0.5 |
| bolt | D | 1.0 |
| bolt | E | 0.2 |
executor代表数据进入bolt execute方法执行的时间，storm通过采样获得，采样在总数上肯定会有误差，但平均数我们暂且认为其一定，这就相当于在1W个1中随机选择一个，怎么选都是1，所以暂且我们假设executor latency可信，最后我们通过实际效率反过来再验证我们的假设
假定，我们以一种参数提交了topology，运行后ui查看参数如表格，我们观察发现，A，C 两个bolt延迟在0.5ms，B bolt延迟在0.1ms，D bolt延迟在1.0ms，E bolt延迟在0.2ms，所以可以认为性能：B=2E=5A=5C=10D，所以我们提高整个topology的效率可以调整各bolt的并行度，我们设B的并行度为X，可以得出 X+2X+5X*2+10X=All executor，如果在某个bolt中有阻塞情况，我们可以再额外提高一些并行度，该环境中三台机器，最大并行度为3*4=12，X》=1，所以X=1，由此可得出，B bolt并行度为1，所以每秒处理效率大概=1000/0.1*1=1W
另外在storm中每个worker有个线程池，池大小默认为core数，我们可以根据情况提高池大小，提高cpu利用率
其它参数这里不提了，根据实际情况可以酌情调整
到此，相信大家对“storm topology优化思路是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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