Groovy中的Actor模型

http://www.infoq.com/cn/news/2009/01/actor-in-groovy

性能是所有程序开发人员无法回避的问题，性能糟糕的程序只会将客户拒之门外，让开发商的声誉受损，让投资人的金钱打水漂。然而优秀的性能表现并非能免费获得，即便在当今的多核时代，一个单线程程序也不会因部署到多核机器上而使性能自动提升。不错，在众多提升性能的手段中，使程序并行化是其中最容易想到且最有效的手段之一。然而对于大多数主流编程语言来讲，“说来容易，做起来难”这句老话在多线程编程上可谓体现得淋漓尽致。以Java这一无所不在的语言为例，死锁、资源分配、状态共享、调试、异步调用无一例外都是在多线程编程过程中的拦路虎。这一点想必有过Java多线程编程经验的开发者都有体会。而随着并行需求的越来越高，另一门有着悠久历史的语言也重新得到了主流世界的关注，它就是Erlang。

Erlang以其对并行编程天生的支持而闻名。在其他语言看来棘手的并行编程问题，对Erlang来说则显得是轻而易举。由于无共享、基于消息等特点，使得死锁、状态共享、异步调用等困扰多线程编程的问题在Erlang中不复存在。正是因为使用它编写并行程序容易，使得这些年来国内技术社区对Erlang的关注在不断地升温。当然，任何一门成功语言的背后都离不开坚实的理论基础。Erlang也不例外。支撑其对并行编程有着良好支持的幕后功臣要归功于Actor模型。

Actor模型并非什么新鲜事物，它由Carl Hewitt于上世纪70年代早期提出，目的是为了解决分布式编程中一系列的编程问题。其特点如下（摘自这个幻灯片）：

系统中的所有事物都可以扮演一个Actor
Actor之间完全独立
在收到消息时Actor所采取的所有动作都是并行的，在一个方法中的动作没有明确的顺序
Actor由标识和当前行为描述
Actor可能被分成原始（primitive）和非原始（non primitive）类别
非原始Actor有

由一个邮件地址表示的标识
当前行为由一组知识（acquaintances）（实例变量或本地状态）和定义Actor在收到消息时将采取的动作组成

消息传递是非阻塞和异步的，其机制是邮件队列（mail-queue）
所有消息发送都是并行的

幸运的是，Erlang并非是实现了Actor模型的唯一语言。在Java平台上，开发者还能够选择Scala。对于那些坚守“纯”Java语言的开发者，他们则可以选择以下的框架：

Kilim
Jetlang
Actor's Guild
ActorFoundry

关于这些框架的比较，可以参见这个帖子。

出于对Scala的Actor库的“艳羡”，Vaclav Pech在其项目GParallelizer中也实现了Actor模型。该项目是用Groovy实现的并行处理DSL，当前版本为0.4。GParallelizer提供了多种Actor类，它们的区别在于所用消息队列的类型不同。GParallelizer中Actor的主要方法有：

send，发送消息
receive，接收消息
start，启动Actor
act，该方法是protected类型的，它由Actor的线程周期调用，直到Actor上的stop被调用为止。GParallelizer提供了一种“即发即弃”的Actor：OneShotActor，它的stop方法会在首次执行act之后自动被调用。

stop，停止Actor

Actor上的生命周期方法有：

afterStart
beforeStop
afterStop

Vaclav Pech并在其博客对Actor的主要使用进行了说明。

创建一个打印它收到的所有消息的一个Actor。

def actor = Actors.actor {
println receive()
}

启动并发送消息。

actor.start()
actor.send('Message')

扩展Actor。

class CustomActor extends BoundedActor {
@Override protected void act() {
println receive()
}
}

def actor=new CustomActor()

除了这些入门的例子，Vaclav Pech还列举了相对实用的两个例子：计算器和并行归并排序。关于这些例子的详情可以从其博客了解一二。

除了Actor，GParallelizer的主要组件还包括：

Asynchronizer，基于Java Executors的并行集合处理器
Parallelizer，使用JSR-166y并行数组（Parallel Arrays）来对多线程集合处理提供支持。