Apache Storm：執行程序之間的關係，執行延遲和進程延遲？

Question

拓撲與分配給查詢規範化

拓撲與分配給查詢規範化

起初我跑我的拓撲只有分配給QueryNormalizer執行4執行人1個執行人。 執行延遲是8.952和進程延遲是12.857。

爲了使其更快我改變執行人的數量QueryNormalizer到 .The 執行所延遲改變爲197.616和過程延遲到59.132。

根據的定義執行延遲 - Tuple在執行方法中花費的平均時間。執行方法可以在不爲元組發送確認的情況下完成。

所以，我的理解是，如果我增加執行者的數量，它應該很低。隨着執行者的增加，並行性應該會增加。

我誤解了什麼嗎？

此外，發射，傳輸和執行的字段之間存在巨大差異。這是正常的嗎？

此外，過程延遲是否應始終低於執行延遲？

以上顯示的哪個拓撲性能更好？另外，如何查看哪些拓撲結構比其他拓撲結構運行更好，查看螺栓數據？

Answer 1

查看噴嘴中的「完全延遲」，即元組在平均內部在拓撲中花費的值，它已經規定。

所以，我的理解是，如果我增加執行程序的數量，它應該是低的。隨着執行程序的增加，並行性應該會增加。

這意味着你現在有4個單元處理元組，每個單元在當時處理1個元組，「理論上」讓你在同一時間處理4個元組，而不是1.你的元組看起來總是一樣嗎？這是，他們總是有相同的複雜性？

Also, there is a huge difference between the emitted,transmitted and executed fields. Is this normal ? 

執行意味着你的螺栓多少元組消耗;發射意味着你的螺栓生成了多少個元組（在你的情況下，我看到每個消耗的元組產生大約4個新元組）。轉移意味着有多少發射的元組被轉移到其他螺栓上，例如你有兩個螺栓從螺栓發射消耗，在這種情況下，轉移將等於2 * nr發射的元組。

此外，過程延遲是否應始終低於執行延遲？

不necessaly，有例如在Nathan Marz定義：

Process latency is time until tuple is acked, execute latency is time spent in execute for a tuple 

，我可以給你哪裏不這樣做我的拓撲結構的一個示例：

Which of the above shown topologies are better performance wise ? Also, How should I decide which topology is running better than the other , seeing the bolts data ? 

讓他們跑得更長一段時間。兩者都處理少於1000個元組，樣本的大小太小。最終，度量標準是「噴嘴完整延遲」和失敗元組數。