先看一下storm 与 kafka 的集成方式：
BrokerHosts hosts=new ZkHosts(Zk); // zk 的地址
String ZkRoot="/brokers/Topic"; // storm 的元数据信息在zk上的存储位置
SpoutConfig kafkaSpoutConfig=
newSpoutConfig(hosts,topic,ZkRoot,groupid);
kafkaSpoutConfig.scheme=
new SchemeAsMultiScheme(new StringScheme()); // 对消息的解析方式
kafkaSpoutConfig.forceFromStart=false; // 是否从最开始的位置或者 最开始的提交位置开始消费
KafkaSpout KafkaSpot=new KafkaSpout(kafkaSpoutConfig);
open
重点分析一下nextTuple方法：
PartitionManager中next方法：
通过上述代码可以看出初始的offset 是_emittedToOffset值，那么_emittedToOffset是如何初始化的，查看PartitionManager的构造方法：
由此得出初始的消费位置：如果zk上有元数据信息则从zk上的位置开始，否则就根据forceFromstart 的位置开始。以后每次消费根据失败的最小位置或者成功的最大位置。
Zk上元数据的更新：当一次获取的消息都被发送成功，就会根据_spoutConfig.
stateUpdateIntervalMs的值判断是否需要更新元数据，将最近一次处理完成的offset提交给
zk.这里的处理完成是指处理一条消息之后spout收到ack请求。
partitionManager在调用ack方法会将_pending移除该条记录，_pending记录了正在处理的消息。如果没有_pending的数据，那么就直接提交最近一次读取kafka的数据的最大值到zk上， 如果有就将正在处理的最小值提交给zk。
相应的KafkaSpou 调用fail方法会调用PartitionManager的fail方法，将处理失败的消息offset加入失败队列中即failed
由于kafkaSpout使用的simple api 的consumer , 没有主动向kafka 提交offset,那么就无法在kafka的管理平台观察到其消费速度。
