一 storm的静态模型
storm的静态模型比较好理解，弄清楚Topology,Spout,Bolt,Stream的含义大概就明白了，不清楚的可以看看strom文档中的Concepts部分。
但是storm是个并行执行的框架，运行状态下的模型是怎么样的呢？
二 storm运行时基本模型
storm运行时的模型，要弄清楚worker，executor，task的区别，解释的最好的是storm的这篇文档 Understanding the parallelism of a Storm topology，里面的两张图画的很好：
worker是个jvm进程，可以通过配置里的setNumWorkers设置一个Topology消耗的进程数；tasks是一个spout/bolt的执行实体，在topologyBuilder的setBolt、setSpout的时候用setNumTasks来知道task数；但是在setBolt,setSpout的时候，还会填写一个并发度的数字，比如setBolt("my bolt", new MyBolt(), 6) ，6就是并发度，也就是6个executor，每个executor是一个线程，这6个线程可以分布到一个或多个进程(worker)里。
下面说个比较复杂的地方，一个executor里可以有一个或多个task，比如这么设置：setBolt("my bolt", new MyBolt(), 6).setNuTasks(12），这时候每个executor里有2个task。也就是说虚拟并发度是12，实际并发度是6。为什么要这样呢？线程里的程序是顺序执行的，一个executor里有2个task，这2个task是先后执行的，没有真正“并发”的效果。这么分的原因有2个：
第一点： spout，bolt的实际并发度，executor的数目可以动态调整，通过storm rebanlance命令可以不重启topology的情况下动态调整。为了实现这种动态调整，就有了上面的虚拟并发数-task数。比如本来一个storm集群有20台物理机，现在10台坏了，就可以用rebalance暂时把并发度降低，等新机器换上后，并发数再调上来。
第二点：方便测试，比如你在单机storm上想测30个并发的执行情况，可是你的硬件资源只能启动2个executor了，这个时候你仍然可以设置30个task来测试。
三 storm的运行时模式是如何建立起来的
1 bolt、spout被创建在你提交任务的机器上，可能这个机器不是storm集群的一部分
2 submit后，上面创建的object被序列化，然后通过网络传到Nimbus。
3 Nimbus把接收到的序列化后的topology存在本地
4 当一个supervisor集群被分配来执行这个topology后，它从Nimbus上下载序列化后的topology存到supervisor机器上。
5 根据配置要启动多个task，启动方式就是读取序列化后的文件然后反序列化。
6 task反序列化后，会先执行prepare函数，然后一切就绪，开始不停地执行execut函数。
四 用java写Spout，Bolt类，类里的数据变量如何共享，要加同步锁吗？
上面都清楚以后，这一步就好理解了，类的static变量是在类装载时候生成，每个类一份，所以这种变量在storm运行模型中，是每个worker一份。
类的成员变量，属于每个Object，所以是每个task一份。由于并发度不会超过task数(executor number <= task number) ，所以成员变量不用加同步锁。
注意在分布式环境下，每个物理机、worker、task随时会失败，然后被重启，所以关键的状态数据要保持到第三方系统里，比如hbase，memcached
参考资料：
http://storm.apache.org/releases/1.0.2/Concepts.html
http://storm.apache.org/releases/1.0.2/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html
http://stackoverflow.com/questions/17257448/what-is-the-task-in-storm-parallelism
https://groups.google.com/forum/#!topic/storm-user/N4xoNJIUHiw
