supervisor、worker、executor等组件的心跳信息会同步至zookeeper，nimbus会周期性地获取这些信息，结合已分配的任务信息assignments、集群现有的topologies（已运行+未运行）等等信息，来进行任务分配，如下图所示：
1、通过rebalance和do-reblalance（比如来自web调用）触发负载均衡，会触发mk-assignments即任务分配。
2、同时，nimbus进程启动后，会周期性地进行任务分配。
3、客户端通过storm jar ... topology 方式提交topology，会通过thrift调用nimbus接口，提交topology，启动新storm实例，并触发任务分配。
负载均衡负载均衡和任务分配是连在一起的，或者说任务分配中所用到的关键信息是由负载均衡来主导计算的，上文已经分析了任务分配的主要角色和流程，那么负载均衡理解起来就很容易了，流程和框架如下图所示：
其中，负载均衡部分的策略可采用平均分配、机器隔离或topology隔离后再分配、Round-Robin等等，因为主要讨论storm的基础框架，而具体的负载均衡策略各家都不一样，而且这个策略是完全可以自定义的，比如可以将机器的实际能力如CPU、磁盘、内存、网络等等资源抽象为一个一个的资源slot，以此slot为单位进行分配，等等。
这里就不深入展开了。
通过负载均衡得出了新的任务分配信息assignments，nimbus再进行一些转换计算，就会将信息同步到zookeeper上，supervisor就可以根据这些信息来同步worker了。
结语本篇作为对上篇的补充和完善.
也完整地回答了这个问题：
在Topology中我们可以指定spout、bolt的并行度，在提交Topology时Storm如何将spout、bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU、磁盘等资源的？
终。