AKKA学习笔记

AKKA学习笔记总结

01. AKKA

1. 介绍：

Akka基于Actor模型，提供了一个用于构建可扩展的（Scalable）、弹性的（Resilient）、快速响应的（Responsive）应用程序的平台。

2. Spark中的RPC

目前大多数的分布式架构底层通信都是通过RPC（进程间通信）实现的，比如Hadoop项目的RPC通信框架，但是Hadoop在设计之初就是为了运行长达数小时的批量而设计的，在某些极端的情况下，任务提交的延迟很高，所有Hadoop的RPC显得有些笨重。

Spark 的RPC是通过Akka类库实现的，Akka用Scala语言开发，基于Actor并发模型实现，Akka具有高可靠、高性能、可扩展、分布式等特点，使用Akka可以轻松实现分布式RPC功能。

3. Actor模型

1. 介绍
Actor模型：在计算机科学领域，Actor模型是一个并行计算模型，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。



2. Scala中的多线程
（1） 传统的并发是通过线程（thread）来实现的。在传统的并发模型中，程序被分成若干份同时执行的任务，并且所有任务都对一块共享的内存进行操作。在传统的并发模型会引起竞争问题，可以采取锁机制避免竞争问题，但同时这可能带来死锁等问题。

（2） 在Scala中，多线程的基础就是Actor，核心思想是用消息传递来进行线程间的信息共享和同步。它是基于事件模型的并发机制，Scala是运用消息（message）的发送、接收来实现多线程的。使用Scala能够更容易地实现多线程应用的开发。

Actor模型是另一种不同的并发模型，它很好地解决了在传统并发模型中竞争和死锁等问题。我们可以把一个由actor模型实现的并发程序看成是一个星系一样，星系里面有很多星球，每个星球都是一个actor，星球之间不共享任何资源，但是它们之间有通道来相互传递信息。

每个星球（actor）都有一个信箱来接受来自其它星球的任意信息，它会按照信息接收的顺序来处理，处理完一个信息然后接着处理下一个信息。可以按照信息类型来触发不同的行为。

同时，每个星球（actor）可以异步地（也可以同步，但不是这里谈论的重点）向其它任意星球发送任意消息，就是说，它发送消息之后不会等待返回信息而是直接执行接下来的操作。

比如：

object MyActor1 extends Actor{
//重新act方法
def act(){
for(i <- 1 to 20){
println("actor-1 " + i)
Thread.sleep(1000)
}
}
}

启动线程：

//启动Actor
MyActor1.start()

关于Actor之间的消息传递不是详情见之后的一篇学习笔记。

4. AKKA实现RPC

Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中，作为其默认的Actor，老版本的Actor已经废弃。

1. 架构图



2. 重要类和方法
ActorSystem

在Akka中，ActorSystem是一个重量级的结构，他按需分配多个线程，所以在实际应用中，ActorSystem通常是一个单例对象，我们可以使用这个ActorSystem创建很多Actor。

在Akka中，Actor负责通信，在Actor中有一些重要的生命周期方法。

1.preStart()方法：该方法在Actor对象构造方法执行后执行，整个Actor生命周期中仅执行一次。

2.receive()方法：该方法在Actor的preStart方法执行完成后执行，用于接收消息，会被反复执行。

3. 实现
Master类

package wrd.akka

import akka.actor.Actor
import akka.actor.ActorSystem
import com.typesafe.config.ConfigFactory
import akka.actor.Props

class Master_old extends Actor {

println("constructor invoked")

override def preStart(): Unit = {
println("preStart invoked")
}

//用于接收消息,sender就是发送者的代理
def receive: Actor.Receive = {
case "connect" => {
println("a client connected")
sender ! "reply"
}

case "hello" => {
println("hello")
}
}

}

object Master_old {

def main(args: Array[String]): Unit = {
val host = "127.0.0.1"
val port = 8888
// 准备配置
val configStr =
s"""
|akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
|akka.remote.netty.tcp.hostname = "$host"
|akka.remote.netty.tcp.port = "$port"
""".stripMargin
val config = ConfigFactory.parseString(configStr)
//ActorSystem老大，辅助创建和监控下面的Actor，他是单例的
val actorSystem = ActorSystem("MasterSystem", config)

val master = actorSystem.actorOf(Props(new Master_old), "Master") //Master主构造器会执行
master ! "hello" //发送信息
actorSystem.awaitTermination() //让进程等待着, 先别结束
}
}

Worker类

package wrd.akka

import akka.actor.Actor
import akka.actor.ActorSelection
import akka.actor.ActorSystem
import com.typesafe.config.ConfigFactory
import akka.actor.Props

class Worker_old(val masterHost: String, val masterPort: Int) extends Actor {

var master: ActorSelection = _

//建立连接
override def preStart(): Unit = {
//在master启动时会打印下面的那个协议, 可以先用这个做一个标志, 连接哪个master
//继承actor后会有一个context, 可以通过它来连接
master = context.actorSelection(s"akka.tcp://MasterSystem@$masterHost:$masterPort/user/Master")
//需要有/user, Master要和master那边创建的名字保持一致
master ! "connect"
}

def receive: Actor.Receive = {
case "reply" => {
println("a reply from master")
}
}

}

object Worker_old {

def main(args: Array[String]): Unit = {

val host = "127.0.0.1"
val port = 9999

val masterHost = "127.0.0.1"
val masterPort = 8888
// 准备配置
val configStr =
s"""
|akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
|akka.remote.netty.tcp.hostname = "$host"
|akka.remote.netty.tcp.port = "$port"
""".stripMargin
val config = ConfigFactory.parseString(configStr)
//ActorSystem老大，辅助创建和监控下面的Actor，他是单例的
val actorSystem = ActorSystem("WorkerSystem", config)
actorSystem.actorOf(Props(new Worker_old(masterHost, masterPort)), "Worker")
actorSystem.awaitTermination()
}
}

暂时先记录到这儿吧，再完善。

参考：《http://blog.csdn.net/fancylovejava/article/details/24724395》