Storm平行度中的“任务”是什么？
我试图通过了解伟大的文章“ 了解风暴拓扑的并行性 ”
不过，我对“任务”的概念有点困惑。 任务是组件的运行实例（喷嘴或螺栓）？ 实际上有多个任务的执行者是说执行者多次执行同一个组件，我是否正确？
此外，在一般的并行性意义上，Storm会产生一个专门的线程（执行器）来实现喷嘴或螺栓，但是执行器（线程）有多个任务对并行性有什么贡献？ 我认为在一个线程中有多个任务，因为一个线程按顺序执行，只会使线程成为一种“caching”的资源，避免为下一个任务运行产生新的线程。 我对么？
在花费更多时间调查之后，我可以自己澄清那些困惑，但是你知道，我们都喜欢stackoverflow 😉
提前致谢。
免责声明：我写了你在上面的问题中引用的文章 。
不过，我对“任务”的概念有点困惑。 任务是组件的运行实例（喷嘴或螺栓）？ 实际上有多个任务的执行者是说执行者多次执行同一个组件，我是否正确？
是的，是的。
此外，在一般的并行性意义上，Storm会产生一个专门的线程（执行器）来实现喷嘴或螺栓，但是执行器（线程）有多个任务对并行性有什么贡献？
每个执行者执行多个任务不会增加并行性 – 执行者总是有一个线程用于其所有任务，这意味着任务在执行程序上连续运行。
正如我在文章中写的那样，请注意：
- 执行程序线程的数量可以在拓扑启动后更改（请参阅
storm rebalance命令）。 - 拓扑的任务数量是静态的。
根据定义， #executors <= #tasks是不变的。
因此，每个执行程序线程执行2个任务的一个原因是，您可以灵活地通过未来的storm rebalance命令来扩展/扩展拓扑，而无需使拓扑脱机。 例如，假设你从一个由15台机器组成的Storm集群开始，但是已经知道下一个星期还会增加10个盒子。 在这里，您可以select在已经在15个初始盒子（当然慢于25盒子）的25台机器的预期并行水平上运行拓扑结构。 一旦额外的10个盒子被集成，你就可以storm rebalance拓扑结构，充分利用所有的25个盒子，而不会造成任何停机。
每个执行者运行2+任务的另一个原因是（主要是function性）testing。 例如，如果你的开发机器或CI服务器只有足够强大的运行能力，比如说2个执行器以及机器上运行的所有其他东西，那么仍然可以运行30个任务（这里是每个执行器15个），以查看代码您的自定义风暴分组按照预期工作。
在实践中，我们通常每个执行者运行1个任务。
PS：请注意，风暴实际上会在幕后产生更multithreading 。 例如，每个执行者都有自己的“发送线程”，负责处理传出的元组。 还有“系统级”的后台线程，比如与“你的”线程一起运行的元组。 IIRC除了“你的”线程外，Storm UI还会计算这些线程。
