Storm 并发机制
Task数量在整个Topology生命周期中保持不变，Executor数量可以变化或手动调整
（默认情况下，Task数量和Executor是相同的，即每个Executor线程中默认运行一个Task任务）
Config.setNumWorkers(int workers)TopologyBuilder.setSpout(String id, IRichSpout spout, Number parallelism_hint)
TopologyBuilder.setBolt(String id, IRichBolt bolt, Number parallelism_hint)ComponentConfigurationDeclarer.setNumTasks(Number val)例：
Config conf = new Config() ;
conf.setNumWorkers(2);
TopologyBuilder topologyBuilder = new TopologyBuilder();
topologyBuilder.setSpout("spout", new MySpout(), 1);
topologyBuilder.setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2).setNumTasks(4).shuffleGrouping("blue-spout);
（2）Rebalance – 再平衡
即，动态调整Topology拓扑的Worker进程数量、以及Executor线程数量
支持两种调整方式：
1、通过Storm UI
2、通过Storm CLI
通过Storm CLI动态调整：
例：storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10
将mytopology拓扑worker进程数量调整为5个
“ blue-spout ” 所使用的线程数量调整为3个
“ yellow-bolt ”所使用的线程数量调整为10个
Storm 通信机制
Worker进程间的数据通信
ZMQ
ZeroMQ 开源的消息传递框架，并不是一个MessageQueue
Netty
Netty是基于NIO的网络框架，更加高效。（之所以Storm 0.9版本之后使用Netty，是因为ZMQ的license和Storm的license不兼容。）
Worker内部的数据通信
Disruptor
实现了“队列”的功能。
可以理解为一种事件监听或者消息处理机制，即在队列当中一边由生产者放入消息数据，另一边消费者并行取出消息数据处理。
