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  topology在服务端提交过程中，会经过一系列的验证和初始化：TP结构校验、创建本地目录并拷贝序列化文件jar包、生成znode用于存放TP和task等信息，最后一步才进行任务分配，如下图：

提交主函数位于ServiceHandler.java中

private void makeAssignment(String topologyName, String topologyId, 
		TopologyInitialStatus status) throws FailedAssignTopologyException {
	//1、创建topology的分配事件
	TopologyAssignEvent assignEvent = new TopologyAssignEvent();
	assignEvent.setTopologyId(topologyId);
	assignEvent.setScratch(false);
	assignEvent.setTopologyName(topologyName);
	assignEvent.setOldStatus(Thrift
			.topologyInitialStatusToStormStatus(status));
  //2、丢入事件处理队列
	TopologyAssign.push(assignEvent);
  //3、等待时间返回
	boolean isSuccess = assignEvent.waitFinish();
	if (isSuccess == true) {
		LOG.info("Finish submit for " + topologyName);
	} else {
		throw new FailedAssignTopologyException(
				assignEvent.getErrorMsg());
	}
}

这其中最主要的是事件丢入队列后后续的处理过程，事件分配由TopologyAssign线程处理，这个线程的流程很清晰，监听事件队列，一旦有事件进入，马上取出，进行doTopologyAssignment，如下：

public void run() {
	LOG.info("TopologyAssign thread has been started");
	runFlag = true;


	while (runFlag) {
		TopologyAssignEvent event;
		try {
			event = queue.take();
		} catch (InterruptedException e1) {
			continue;
		}
		if (event == null) {
			continue;
		}


		boolean isSuccess = doTopologyAssignment(event);


		..............
}

任务分配的核心代码位于TopologyAssign.java中

public Assignment mkAssignment(TopologyAssignEvent event) throws Exception {
	String topologyId = event.getTopologyId();


	LOG.info("Determining assignment for " + topologyId);


	TopologyAssignContext context = prepareTopologyAssign(event);


	Set<ResourceWorkerSlot> assignments = null;


	if (!StormConfig.local_mode(nimbusData.getConf())) {


		IToplogyScheduler scheduler = schedulers
				.get(DEFAULT_SCHEDULER_NAME);
		//开始进行作业的调度
		assignments = scheduler.assignTasks(context);


	} else {
		assignments = mkLocalAssignment(context);
	}
	............
}

调用栈如下：

分配原理是首先获得所有可用的supervisor，判断supervisor可用的标准是是否有空闲的slot，也就是是否所有supervisor.slots.ports指定端口都被占用，然后计算出需要分配几个woker，因为一个woker对应一个端口，当然这些信息的采集都是来自Zookeeper，现在我们来分析分配的核心代码：
WorkerMaker.java
//注意参数，result是这个作业需要的槽位，传入前只知道需要槽位的数量，具体分配到哪台supervisor上还没指定
//supervisors指当前集群中所有可用的supervisor，即有空闲端口的

private void putWorkerToSupervisor(List<ResourceWorkerSlot> result,
		List<SupervisorInfo> supervisors) {
	int key = 0;
	//按所需槽位遍历，每次分配一个
	for (ResourceWorkerSlot worker : result) {
		//首先进行必要的判断和置位
		if (supervisors.size() == 0)
			return;
		if (worker.getNodeId() != null)
			continue;
		if (key >= supervisors.size())
			key = 0;
		//1、取出第一个supervisor
		SupervisorInfo supervisor = supervisors.get(key);
		worker.setHostname(supervisor.getHostName());
		worker.setNodeId(supervisor.getSupervisorId());
		worker.setPort(supervisor.getWorkerPorts().iterator().next());
		//槽位用完则从集合中删除，不再参与分配
		supervisor.getWorkerPorts().remove(worker.getPort());
		if (supervisor.getWorkerPorts().size() == 0)
			supervisors.remove(supervisor);
		//当一个supervisor分配完后便不再使用，除非supervisor不够用
		key++;
	}
}

从上面的代码中我们可以看到，目前槽位分配没考虑机器负载，槽位的分配并不一定平均，比如第一个supervisor有10个槽位，剩下的supervisor只有两个，那么还是要每个supervisor分配一个woker的。注意一个问题，在上面代码中supervisors这个集合是经过排序的，排序规则如下：

private void putAllWorkerToSupervisor(List<ResourceWorkerSlot> result,
		List<SupervisorInfo> supervisors) {
	...........
	supervisors = this.getCanUseSupervisors(supervisors);
	Collections.sort(supervisors, new Comparator<SupervisorInfo>() {


		@Override
		public int compare(SupervisorInfo o1, SupervisorInfo o2) {
			// TODO Auto-generated method stub
			return -NumberUtils.compare(o1.getWorkerPorts().size(), o2
					.getWorkerPorts().size());
		}


	});
	this.putWorkerToSupervisor(result, supervisors);
	.............
}

可以看到，当前排序规则是按slot多少的，我们后续版本中可能会考虑机器负载的一些因素吧。