本发明涉及一种基于布谷鸟搜索算法的storm集群动态负载均衡方法，首先根据实时检测到的节点信息计算节点负载，然后根据负载信息为集群的节点赋予性能权值，通过布谷鸟搜索算法的寻优过程动态调整权值，最后计算出节点上任务的分配权重，根据权重分配任务，从而完成集群的动态负载均衡。本发明兼顾了集群的CPU、内存、网络等资源的实时利用情况，并实现了集群节点性能权重向量的寻优过程，完成任务的动态分配；通过对布谷鸟搜索中步长因子的自适应调整使得寻优过程能更快速的找到全局最优的权重向量，可以实现资源的合理分配，从而减小集群响应时间，具有更高的集群吞吐量和更小的系统延迟。