storm是一款开源的、分布式的、低延迟的、可扩展的、容错的实时计算框架，采用clojure和java的混合编程，总体两者的代码总量是55开的，但clojure语言具有很强的表现力，所以storm的核心基本都是使用clojure语言实现的。jstorm是阿里对storm的java改写版本，阿里团队也对其做了一些优化，使得jstorm更加强大，而且jstorm是完全对storm兼容的，只是有一些细微的差别，但是基本都是内部的差别，对外的API不会有什么区别，所以学习的成本也不会增加太多。
我们对开源的、分布式的、低延迟的、可扩展的、容错的做一下解释:
开源的:感觉这个应当是不用讲的，开源不光意味着代码的开放，同样意味着其具有强大的生命力，因为jstorm不是属于一个团队的，而是大家都可以对其进行改造，生命力源自于此。
分布式的:一台物理机器的CPU、内存、磁盘终究是有限度的，当数据量巨大的情况下，利用多台廉价的机器来协同完成计算成为了上上策，而jstorm也就是用于协同多台机器完成计算的框架，当然这里的计算是指实时计算。其实分布式也是容错性的一部分。
低延迟的:低延迟一方面得益于他是分布式的，计算能力可以通过机器数量的扩展得到提升。传统的计算框架中也有很多分布式的，比如hadoop，但是那是批量处理的模式，对数据进行缓存后再进行一个批处理，比如计算网站的访问量，批处理的方式是一个小时内的数据进行计算，得到访问量。而实时计算的做法有两种，一种是一条一条记录的计算，这样讲处理的延迟就会降低，这也是jstorm采用的方案，另一种便是将批处理的“批”的时间间隔大小减少，比如一个batch时间定为200ms，这样他的处理延迟也会比传统的离线批处理快很多，这是另一款实时处理框架spark streaming的处理方法。
可扩展:通过源代码的阅读，发现jstorm采用的是thrift的server/client的模式，rpc通过thrift定义接口，代码的各个大板块之前都可以使用不同的语言开发，但是提供给我们使用的API的语言貌似只有java，也可以有一些扩展，但是支持的版本比较低。
容错:不同的应用程序对容错性的要求不同，如银行的交易，对容错性较高，网站访问数量的计算，其容错性要求就比较低。总的来数，核心业务的容错性要求较高。jstorm的容错性体现在两方面，一是其为集群的、分布式的系统，而且jstorm是一个无状态的模型，其所有的状态都保存在一个集群的zookeeper中，在机器、进程死掉后，可以通过zookeeper中记录的信息进行重启。二是其具有ack机制，对每一条信息，都可以进行ack告知上游处理完成，或者fail，告诉上游处理不成功，没能手动的ack，便会触发timeout，上游也会fail，根据我们容错性要求的不同，其处理办法也不同。
1个worker进程执行的是1个topology的子集（注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此，1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的。
executor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component(spout或bolt)的task（注：task可以是1个或多个，storm默认是1个component只生成1个task，executor线程里会在每次循环里顺序调用所有task实例）。
task是最终运行spout或bolt中代码的单元（注：1个task即为spout或bolt的1个实例，executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法）。topology启动后，1个component(spout或bolt)的task数目是固定不变的，但该component使用的executor线程数可以动态调整（例如：1个executor线程可以执行该component的1个或多个task实例，当执行多个task实例时executor的数量就减少了）。这意味着，对于1个component存在这样的条件：#threads<=#tasks（即：线程数小于等于task数目）。默认情况下task的数目等于executor线程数目，即1个executor线程只运行1个task。
如果一个topology里面一共有一个spout, 一个bolt。 其中spout的parallelism是2, bolt的parallelism是4, 那么我们可以把这个topology的总工作量(即task的数量)看成是6， 那么一共有6个task，那么/tasks/{topology-id}下面一共会有6个以task-id命名的文件，其中两个文件的内容是spout的id, 其它四个文件的内容是bolt的id。
topology里面的组件(spout/bolt)都根据parallelism被分成多个task, 而这些task被分配给supervisor的多个worker来执行。
task都会跟一个componment-id关联， componment是spout和bolt的一个统称。
总结：一个topology可以通过setNumWorkers来设置worker的数量，通过设置parallelism来规定executor的数量（一个component（spout/bolt）可以由多个executor来执行），通过setNumTasks来设置每个executor跑多少个task（默认为一对一）。