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先假设一种环境，三台机器，cpu core 4，net KM 网

topology

componentnameexecutor latency（ms）spouts-boltA0.5boltB0.1boltC0.5boltD1.0boltE0.2

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，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

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