随着互联网业务的不断扩张，数据处理的需求越来越高，传统的单机计算已不能满足当前的需求，分布式计算因其横向扩展能力得到了广泛应用。而基于Java语言的Storm分布式计算框架在分布式实时计算领域拥有广泛的应用，然而，对于一些小型项目或者个人而言，部署和使用Java环境相对较为复杂，因此，本文将利用PHP语言来实现开源Storm分布式计算。
Storm是一个免费的、开源的、分布式的实时计算系统，由Twitter公司开发，并于2013年9月开源。Storm具有以下几个优势：
(1) 容错性：Storm的架构基于zookeeper和Nimbus组件，可以自动检测组件失效并重启，降低了系统因为单点故障而导致系统出现问题的可能性；
(2) 可扩展性：Storm采用基于流的模型进行计算，理论上可以无限扩展，可满足不同规模的计算需求；
(3) 高效性：Storm具有高效的处理能力和低延迟的特点，可以满足实时计算的需求。
虽然Storm具有强大的功能和优秀的性能，但是Storm的部署和使用却需要Java环境的支持，对于一些小型项目或者个人而言，部署和使用Java环境还是有一定的门槛，造成了一定的困难。
而PHP作为一种被广泛应用的Web语言，其部署和使用相对简单，可以方便的搭建Web服务器和开发Web应用，因此，如果能够在PHP环境下实现Storm分布式计算，则可以减少开发成本，提高开发效率。
在PHP环境下实现Storm分布式计算，需要实现以下两个功能：
(1) 消息传递机制：Storm采用Tuple进行数据传输，因此需要实现Tuple的传递机制；
(2) 分布式计算：需要实现Spout（数据源）和Bolt（数据处理器）组件的计算逻辑，以及Topology（流程）的构建和执行。
针对以上两点，本文提出以下实现方案：
(1) 消息传递机制
PHP语言自身并不支持Tuple的传递机制，因此需要使用一些第三方组件来实现。目前比较流行的组件有ZeroMQ和Apache Thrift等，选择其中一种即可。
(2) 分布式计算
针对Spout、Bolt和Topology的计算逻辑，可以采用PHP语言来实现。具体实现方式如下：
(i) Spout：数据源在Storm中负责从外部系统中读取数据并将其封装成Tuple。可以用PHP进行开发，通过第三方组件向外部数据源发送请求并获取数据，然后将获取到的数据封装成Tuple，再通过ZeroMQ或Apache Thrift等组件发送给处理器。
(ii) Bolt：数据处理器在Storm中负责对数据进行处理，并向下游发出新的Tuple。可以用PHP进行开发，接收到Tuple后进行处理，并将处理结果封装成新的Tuple，再通过ZeroMQ或Apache Thrift等组件发送给下一个处理器或最终处理器。
(iii) Topology：流程控制器在Storm中负责组装Spout和Bolt，并进行数据流转控制。可以用PHP进行开发，实现Spout和Bolt的拓扑结构，并进行流程控制，包括定时发射Tuple、Tuple的分组和排序、故障恢复等。
PHP实现Storm分布式计算可以减少开发成本、提高开发效率，为需要实现分布式实时计算的小型项目或个人提供了一种新的选择。虽然PHP语言自身对分布式计算的支持相对较弱，但是通过使用第三方组件，可以实现消息传递机制，并且通过编写PHP代码实现Spout、Bolt和Topology的计算逻辑，即可轻松实现Storm分布式计算。