storm不仅提供了容错和重新平衡功能，还具有一些其他适合实时事件处理的功能
消息处理保证。核心风暴有“至少一次”的保证，只有在出现故障时才会重播消息。三叉戟有“精确一次”的保证
易于分布式部署。您只需将拓扑jar提交到集群。
拓扑的不同部分允许不同级别的并行性。
不同类型的分组支持。像fieldsgrouping这样的分组模式使流连接更加复杂。
当然，如果您的事件处理用例非常简单，而且在您的体系结构中不需要上述任何一项，那么手动启动多个java进程来读取kafka主题的消息应该会有更好的性能。但实际上，情况并非如此。

想必storm会给我自动容错和重新平衡的便利？
是的，这都是关于容错和再平衡：
storm将关注大多数组件，并跟踪批处理是否成功重播。如果不是，它将方便地重放它。ui和logviewer是非常小的添加。另一个好处是，storm已经与所有主要的数据库/队列（hdfs、kafka、kestrel、cassandra等）集成，但是由于您已经在输入类型上有了坚实的基础，所以对您来说可能没有那么重要。
有可能有任何性能改进吗？
更像是相反的。具有相当广泛范围的现成解决方案几乎总是比临时系统性能差。特别是，在窗口连接任务中，我们能够在6台机器组成的集群上每秒处理约120k条记录，而我们自己专门为此任务设计的poc显示的吞吐量大于2.5倍。如果您不打算将storm用作各种不同管道的平台，那么值得考虑推出自己的实现。