Akka Stream BackPress 技术(个人处女作啊, Be nice to me^_^)

     问题引入：有一个超大的CSV文件，150 Million条记录，需要调用一个REST接口，从

     欧洲传到美国的服务器上去，如果单线程处理，平均每秒仅仅不到30条/秒，因为网络

     状况是不稳定的，CSV文件的读取速度需要和每行记录的处理速度，以及最终rest请求

     的接受速度相互匹配

     传统解决办法：

     - [ ] 假定有N个处理步骤，包括发送REST请求，也算一个，利用N-1个阻塞队列存放

       中间结果，在不同的步骤中通过线/进程异步存取中间结果，配置不同的同构线层数

       量，队列的长度来控制任务之间的不同的处理速率的矛盾，

       + 配置起来参数多

       + 网络状况不稳定的情况下，参数非常难做到动态可调整，来配合不同时期的网络

         数据

       + 服务器端的连接数与并发数量也不好控制

     - [ ]使用类似Spark/MR的分布式计算框架，在最后的Map里面完成REST请求的发送和

       结果收集

       + 也很难根据rest服务器端的速率调整CSV文件记录的处理和读取参数

     - [ ]其他

     Akka Stream BackPress技术的引入：

     本身Akka Stream 的处理和Unix的管道或者是Spark的RDD transformation很类似，都

     是以数据为核心，顺序的传入一系列能处理这种格式（模型）数据的函数，步骤一函

     数的输出，作为步骤2函数的输入

     最重要的区别改进点在于“AKKA Stream”让使用者不需要再经过各类参数类型的配置，

     来调整数据的各个不同步骤的处理速度，而由Stream框架自动完成，以本引入问题为

     例，就是如果rest请求现在速度慢下来了，倒数第二个步骤到第一个读取CSV步骤的函

     数也会相应的慢下来，相当于每一个步骤都是一个Actor，他除了可以处理数据，完成

     自己的责任外，还能在自己忙的时候通知前面步骤的Actor，"慢点慢点，我这里的工作

     处理不过来了，你给我少安排些活"，同一步骤的多个Actor实例（干同样工作的人），

     也可以互相分担工作量（处理的记录数量）

     其他Akka Stream的技术:

     1) Flow : 通过不同的条件控制不同的数据流结构，可以有分支，过滤，负载均衡路由的不同
        的配置，有点类似pentaho DI的编码版本

简单示例代码 :