storm如何提高運行速

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（1）要將系統中的算法調優。有可能一個算法浪費了一小部分時間，但由于數據量可能比較大，以至于整體上1秒的時間內可能浪費大量的時間。因此，算法的設計還是比較重要的。

（2）其次，就是調整系統中占用資源比較多、運算速度比較慢的那些spout和bolt。在進行topology設計時需要設計好每個bolt的并行度。對于運行速度比較慢的bolt，需要調大他們的并行度，是得更多的資源用到這些計算上面來。這里，bolt運行的快慢是可以從ui界面中看到的，如下圖：

如上圖，其中，capacity表示一種容量，其實就是占用的資源的百分比。比如，0.799就表示占用了79.9%的分配給這個bolt的資源。這個數值越大，則表示的處理起來速度越慢，則更要加大它的并行度。

（3）然后就是設置acker的數量。acker是在bolt成功處理后，進行ack調用的線程（還是進程，我忘記了）。當數據量比較大時，需要使用這個線程的次數就比較多，因此有可能這個線程就是制約處理速度的因素。因此，可以適當調大acker的數量，用于進行ack的調用。系統中，如果不設置的話，acker的數量默認為1；可以通過以下語句在topology中進行設定：

conf.put(Config.TOPOLOGY_ACKER_EXECUTORS, 10);//設置acker的數量

（4）當集群中數據量比較大時，則最好能設置spout中的等待處理的數據量的大小。當集群中等待的數據量比較大時，也就是數據發送比較快，但是處理太慢。這個時候應該阻止spout的發送，否則可能會導致系統隊列爆掉。因此，設置以下：

conf.put(Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING, 10000);//設置一個spout task上面最多有多少個沒有處理的tuple（沒有ack/failed）回復，以防止tuple隊列爆掉

（5）在Spout調用nextTuple方法時，如果沒有emit tuple，那么默認需要休眠1ms，這個具體的策略是可配置的，因此可以根據自己的具體場景，進行設置，以達到合理利用cpu資源。

topology.spout.wait.strategy "backtype.storm.spout.SleepSpoutWaitStrategy"
topology.sleep.spout.wait.strategy.time.ms       1

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