为了应对日益增长的大数据实时处理的需求，以 Storm 为代表的流计算引擎被广泛应用，其执行效率也.成为普遍关注的问题。Storm 的执行效率受到硬件资源，配置参数等各方面的影响，而 Storm 的原有系统只能.提供粗粒度的性能统计信息，无法准确的定位应用的性能瓶颈。因此，本文提出并实现了一个面向 Storm 的以.元组为中心的性能分析框架，支持细粒度的性能信息收集，并以此为基础提出了一种流应用瓶颈识别算法，能.够准确的识别出流应用的性能瓶颈。进一步的，本文的方法可以用来协助量化地选择最优参数配