Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统，它提供了消息传递接口（MPI）来进行消息的传递和处理。下面是一个简单的代码示例，展示了如何使用Apache Storm的MPI功能。

首先，您需要导入必要的依赖项。在Maven项目中，您可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：

    
        org.apache.storm
        storm-core
        2.2.0
    

接下来，您可以创建一个Topology来定义消息传递的流程。以下是一个示例Topology的代码：

import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.utils.Utils;

public class MessagePassingTopology {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建TopologyBuilder对象
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        // 设置消息传递的流程
        builder.setSpout("spout", new MessageSpout());
        builder.setBolt("bolt", new MessageBolt()).shuffleGrouping("spout");

        // 创建配置对象
        Config config = new Config();
        config.setDebug(true);

        // 在本地模式下运行Topology
        LocalCluster cluster = new LocalCluster();
        cluster.submitTopology("message-passing-topology", config, builder.createTopology());

        // 等待一段时间后停止Topology
        Utils.sleep(10000);
        cluster.killTopology("message-passing-topology");
        cluster.shutdown();
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个TopologyBuilder对象，并使用它来定义消息传递的流程。我们设置了一个消息源（spout）和一个消息处理器（bolt），并使用shuffleGrouping方法将消息源的输出随机分发给消息处理器。

接下来，我们创建一个Config对象来配置Topology的行为，例如是否启用调试模式。然后，我们使用LocalCluster在本地模式下运行Topology并指定一个唯一的名称。

最后，我们使用Utils.sleep方法等待一段时间后停止Topology，并关闭集群。

在上述代码中，您需要自己实现MessageSpout和MessageBolt类来定义消息源和消息处理器的行为。以下是一个简单的示例实现：

import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.IRichBolt;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Map;

public class MessageSpout implements IRichSpout {

    private OutputCollector collector;

    @Override
    public void open(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        this.collector = outputCollector;
    }

    @Override
    public void nextTuple() {
        // 发送消息
        collector.emit(new Values("Hello, World!"));
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        // 声明输出字段
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("message"));
    }

    // 省略其他方法的实现
}

public class MessageBolt implements IRichBolt {

    @Override
    public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        // 准备工作
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        // 处理消息
        String message = tuple.getStringByField("message");
        System.out.println("Received message: " + message);
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        // 声明输出字段（如果有的话）
    }

    // 省略其他方法的实现
}

在上述示例中，MessageSpout类实现了IRichSpout接口，定义了消息源的行为。在nextTuple方法中，我们发送了一个包含字符串"Hello, World!"的消息。