一 Akka学习 - actor

Posted 刘大飞

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了一 Akka学习 - actor相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

(引用 http://shiyanjun.cn/archives/1168.html)

一: 什么是Akka?

Akka是JAVA虚拟机JVM平台上构建高并发、分布式和容错应用的工具包运行时,是一个框架。Akka用Scala语言写成,同时提供了Scala和JAVA的开发接口。

Akka处理并发的方法基于Actor模型。在Akka里,Actor之间通信的唯一机制就是消息传递。

二: 什么是Actor?

维基百科这样定义Actor模型:

在计算科学领域,Actor模型是一个并行计算(Concurrent Computation)模型,它把actor作为并行计算的基本元素来对待:为响应一个接收到的消息,一个actor能够自己做出一些决策,如创建更多的actor,或发送更多的消息,或者确定如何去响应接收到的下一个消息。

Actor是Akka中最核心的概念,它是一个封装了状态和行为的对象,Actor之间可以通过交换消息的方式进行通信,每个Actor都有自己的收件箱(Mailbox)。
通过Actor能够简化锁及线程管理,可以非常容易地开发出正确地并发程序和并行系统,Actor具有如下特性:

    • 提供了一种高级抽象,能够简化在并发(Concurrency)/并行(Parallelism)应用场景下的编程开发
    • 提供了异步非阻塞的、高性能的事件驱动编程模型
    • 超级轻量级事件处理(每GB堆内存几百万Actor)

actorOf:除了/system路径下面的Actor外,一个Actor初始时路径为空,调用ActorSystem的actorOf方法创建一个Actor实例,返回一个引用ActorRef,它包括一个UID和一个Path,标识了一个Actor,可以通过该引用向该Actor实例发送消息。

ActorSystem:在Akka中,一个ActorSystem是一个重量级的结构,他需要分配多个线程,所以在实际应用中,按照逻辑划分的每个应用对应一个ActorSystem实例。

Supervisor:ActorSystem是具有分层结构(Hierarchical Structure)的:一个Actor能够管理(Oversee)某个特定的函数,他可能希望将一个task分解为更小的多个子task,这样它就需要创建多个子Actor(Child Actors),并监督这些子Actor处理任务的进度等详细情况,实际上这个Actor创建了一个Supervisor来监督管理子Actor执行拆分后的多个子task,如果一个子Actor执行子task失败,那么就要向Supervisor发送一个消息说明处理子task失败。需要知道的是,一个Actor能且仅能有一个Supervisor,就是创建它的那个Actor。基于被监控任务的性质和失败的性质,一个Supervisor可以选择执行如下操作选择:

 

  1. 重新开始(Resume)一个子Actor,保持它内部的状态
  2. 重启一个子Actor,清除它内部的状态
  3. 终止一个子Actor
  4. 扩大失败的影响,从而使这个子Actor失败

   将一个Actor以一个监督层次结构视图来看是非常重要的,因为它诠释了上面第4种操作选择的存在性,而且对前3种操作选择也有影响:重新开始(Resume)一个Actor,则该Actor的所有子Actor都继续工作;重启一个Actor,则该Actor的所有子Actor都被重新启动;终止一个Actor,则该Actor的所有子Actor都被终止。另外,一个Actor的preRestart方法的默认行为是终止所有子Actor,如果我们不想这样,可以在继承Actor的实现中重写preRestart方法的逻辑

TypedActor:??

Cluster:

Akka Cluster提供了一个容错(Fault-Tolerant)、去中心化(Decentralized)、基于P2P的集群服务,而且不会出现单点故障(SPOF, Single Point Of Failure)。Akka基于Gossip实现集群服务,而且支持服务自动失败检测。
关于Gossip协议的说明,维基百科说明如下所示:

Gossip协议是点对点(Computer-to-Computer)通信协议的一种,它受社交网络中的流言传播的特点所启发。现在分布式系统常常使用Gossip协议来解决其他方式所无法解决的问题,或者是由于底层网络的超大特殊结构,或者是因为Gossip方案是解决这类问题最有效的一种方式。

一个Akka集群由一组成员节点组成,每个成员节点通过hostname:port:uid来唯一标识,并且每个成员节点之间是解耦合的(Decoupled)。一个Akka应用程序是一个分布式应用程序,它具有一个Actor的集合S,而每个节点上可以启动这个Akka应用S的集合的的一部分Actor,而不必是全集S。如果一个新的成员节点需要加入到Akka集群,只需要在集群中任意一个成员节点上执行Join命令即可。
Akka集群中各个成员节点之间的状态关系,如下图所示:
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Akka集群中任何一个成员节点都有可能成为集群的Leader,这是基于Gossip收敛(Convergence)过程得到的确定性结果,没有经过选举的过程。Leader只是一种角色,在各轮Gossip收敛过程中Leader是不断变化的。Leader的职责是使成员节点进入/离开集群。
一个成员节点开始于joining状态,一旦所有其节点都看到了该新加入Akka集群的节点,则Leader会设置这个节点的状态为up。
如果一个节点安全离开Akka集群,可预期地它的状态会变为leaving状态,当Leader看到该节点为leaving状态,会将其状态修改为exiting,然后当所有节点看到该节点状态为exiting,则Leader将该节点移除,状态修改为removed状态。
如果一个节点处于unreachable状态,基于Gossip协议Leader是无法执行任何操作收敛(Convergence)到该节点的,所以unreachable状态的节点的状态是必须被改变的,它必须变成reachable状态或者down状态。如果该节点想再次加入到Akka集群,它必须需要重新启动,并且重新加入集群(经由joining状态)。

Persistence:Akka的持久性能够使得有状态的Actor实例保存它的内部状态,在Actor重启后能够更快的进行恢复。需要强调的是,持久化的仅仅是Actor的内部状态,而不是Actor当前的状态,Actor内部状态的变化会被一追加的方式存到到指定的存储中,一旦追加完成存储状态,这些数据就不会被更新。有状态的Actor通过重放(Replay)持久化的状态来快速恢复,重建内部状态。

Akka适用场景

Akka适用场景非常广泛,这里根据一些已有的使用案例来总结一下,Akka能够在哪些应用场景下投入生产环境:

  • 事务处理(Transaction Processing) 在线游戏系统、金融/银行系统、交易系统、投注系统、社交媒体系统、电信服务系统。
  • 后端服务(Service Backend)  任何行业的任何类型的应用都可以使用,比如提供REST、SOAP等风格的服务,类似于一个服务总线,Akka支持纵向&横向扩展,以及容错/高可用(HA)的特性。
  • 并行计算(Concurrency/Parallelism) 任何具有并发/并行计算需求的行业,基于JVM的应用都可以使用,如使用编程语言Scala、Java、Groovy、JRuby开发。
  • 仿真

Master/Slave架构风格的计算系统、计算网格系统、MapReduce系统。

  • 通信Hub(Communications Hub)电信系统、Web媒体系统、手机媒体系统。
  • 复杂事件流处理(Complex Event Stream Processing)Akka本身提供的Actor就适合处理基于事件驱动的应用,所以可以更加容易处理具有复杂事件流的应用。

其它特性

Akka还支持很多其它特性,如下所示:

  • 支持Future,可以同步或异步地获取发送消息的结果
  • 支持基于事件的Dispatcher,将多个Actor与一个线程池绑定
  • 支持消息路由,可以提供不同的消息路由策略,如Akka支持如下策略:RoundRobinRoutingLogic、RandomRoutingLogic、SmallestMailboxRoutingLogic、BroadcastRoutingLogic、ScatterGatherFirstCompletedRoutingLogic、TailChoppingRoutingLogic、ConsistentHashingRoutingLogic
  • 支持FSM,提供基于事件的状态转移

 









以上是关于一 Akka学习 - actor的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Scala框架Akka学习

二 Akka学习 - actor介绍

akka actor中的基本概念(学习小结)

Scala 学习 并发编程模型Akka

scala学习笔记-Actor(19)

2014.8.12-AKKA和Actor model 分布式开发环境学习小结