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Akka(1):Actor - 靠消息驱动的运算器

  Akka是由各种角色和功能的Actor组成的,工作的主要原理是把一项大的计算任务分割成小环节,再按各环节的要求构建相应功能的Actor,然后把各环节的运算托付给相应的Actor去独立完成。Akka是个工具库(Tools-Library),不是一个软件架构(Software-Framework),我们不需要按照Akka的框架格式去编写程序,而是直接按需要构建Actor去异步运算一项完整的功能,这样让用户在不知不觉中自然的实现了多线程并发软件编程(concurrent programming)。按这样的描述,Actor就是一种靠消息驱动(Message-driven)的运算器,我们可以直接调用它来运算一段程序。消息驱动模式的好处是可以实现高度的松散耦合(loosely-coupling),因为系统部件之间不用软件接口,而是通过消息来进行系统集成的。消息驱动模式支持了每个Actor的独立运算环境,又可以在运行时按需要灵活的对系统Actor进行增减,伸缩自如,甚至可以在运行时(runtime)对系统部署进行调配。Akka的这些鲜明的特点都是通过消息驱动来实现的。

曾经看到一个关于Actor模式的观点:认为Actor并不适合并发(concurrency)编程,更应该是维护内部状态的运算工具。听起来好像很无知,毕竟Actor模式本身就是并发模式,如果不适合并发编程,岂不与Akka的发明意愿相左。再仔细研究了一下这个观点的论述后就完全认同了这种看法。在这里我们分析一下这种论述,先看看下面这段Actor用法伪代码:

 class QueryActor extends Actor {    override def receive: Receive = {      case GetResult(query) =>         val x = db.RunQuery(query)        val y = getValue(x)        sender() ! computeResult(x,y)    }  }  val result: Future[Any] = QueryActor ? GetResult(...)

这段代码中QueryActor没有任何内部状态。通过Future传递计算结果能实现不阻塞(non-blocking)运算。下面我们用QueryActor来实现并发运算:

  val r1 = QueryActor ! request1  val r2 = QueryActor ! request2  for {    x <- r1    y <- r2  } yield combineValues(x,y)

乍眼看r1和r2貌似能实现并行运算,但不要忘记Actor运算环境是单线程的,而Actor信箱又是按序的(Ordered),所以这两个运算只能按顺序运行,最多也就是能在另一个线程里异步进行而已,r1运算始终会阻塞r2的运行。如此还不如直接使用Future,能更好的实现并发程序的并行运算。同样的要求如果用Future来实现的话可以用下面的伪代码:

  def fuQuery(query: DBQuery): Future[FResult] = Future {    val x = db.RunQuery(query)    val y = getValue(x)    computeResults(x,y)  }   val r1 = fuQuery(query1)  val r2 = fuQuery(query2)  for {    x <- r1    y <- r2  } yield combineValues(x,y)

在这个例子里r1和r2就真正是并行运算的。从这个案例中我的结论是尽量把Akka Actor使用在需要维护内部状态的应用中。如果为了实现non-blocking只需要把程序分布到不同的线程里运行的话就应该直接用Future,这样自然的多。但使用Future是完全无法维护内部状态的。

好了,回到正题:从功能上Actor是由实例引用(ActorRef),消息邮箱(Mailbox),内部状态(State),运算行为(Behavior),子类下属(Child-Actor),监管策略(Supervision/Monitoring)几部分组成。Actor的物理结构由ActorRef、Actor Instance(runtime实例)、Mailbox、dispatcher(运算器)组成。我们在本篇先介绍一下ActorRef,Mailbox,State和Behavior。

1、ActorRef:Akka系统是一个树形层级式的结构,每个节点由一个Actor代表。每一个Actor在结构中都可以用一个路径(ActorPath)来代表它在系统结构里的位置。我们可以重复用这个路径来构建Actor,但每次构建都会产生新的ActorRef。所以ActorRef是唯一的,代表了某个路径指向位置上的一个运行时的Actor实例,我们只能用ActorRef来向Actor发送消息

2、Mailbox:可以说成是一个运算指令队列(command queque)。Actor从外部接收的消息都是先存放在Mailbox里的。系统默认Mailbox中无限数量的消息是按时间顺序排列的,但用户可以按照具体需要定制Mailbox,比如有限容量信箱、按消息优先排序信箱等。

3、Behavior:简单来说就是对Mailbox里消息的反应方式。Mailbox中临时存放了从外界传来的指令,如何运算这些指令、产生什么结果都是由这些指令的运算函数来确定。所以这些函数的功能就代表着Actor的行为模式。Actor的运算行为可以通过become来替换默认的receive函数,用unbecome来恢复默认行为。

4、State:Actor内部状态,由一组变量值表示。当前内部状态即行为函数最后一次运算所产生的变量值

下面我们就用个例子来示范Actor:模拟一个吝啬人的钱包,他总是会把付出放在最次要的位置。如此我们可以用消息优先排序信箱UnboundedPriorityMailbox来实现。按照Akka程序标准格式,我们先把每个Actor所需要处理的消息和Props构建放在它的伴生对象里:

  object Wallet {    sealed trait WalletMsg    case object ZipUp extends WalletMsg    //锁钱包    case object UnZip extends WalletMsg    //开钱包    case class PutIn(amt: Double) extends WalletMsg   //存入    case class DrawOut(amt: Double) extends WalletMsg //取出     case object CheckBalance extends WalletMsg  //查看余额    def props = Props(new Wallet)     }

下面是Actor wallet的定义,必须继承Actor以及override receive函数:

    class Wallet extends Actor {      import Wallet._      var balance: Double = 0      var zipped: Boolean = true      override def receive: Receive = {        case ZipUp =>          zipped = true          println("Zipping up wallet.")        case UnZip =>          zipped = false          println("Unzipping wallet.")        case PutIn(amt) =>          if (zipped) {                     self ! UnZip         //无论如何都要把钱存入            self ! PutIn(amt)          }          else {            balance += amt            println(s"$amt put-in wallet.")          }        case DrawOut(amt) =>          if (zipped)  //如果钱包没有打开就算了            println("Wallet zipped, Cannot draw out!")          else            if ((balance - amt) < 0)              println(s"$amt is too much, not enough in wallet!")            else {            balance -= amt            println(s"$amt drawn out of wallet.")          }        case CheckBalance => println(s"You have $balance in your wallet.")      }    }

我们可以看到这个Actor的内部状态分别是:var balance, var zipped。下面是定制Mailbox定义:

  class PriorityMailbox(settings: ActorSystem.Settings, config: Config)    extends UnboundedPriorityMailbox (    PriorityGenerator {      case Wallet.ZipUp => 0              case Wallet.UnZip => 0      case Wallet.PutIn(_) => 0      case Wallet.DrawOut(_) => 2      case Wallet.CheckBalance => 4      case PoisonPill => 4      case otherwise => 4     }    )

PriorityMailbox需要继承UnboundedPriorityMailbox并且提供对比函数PriorityGenerator。ZipUp,UnZip和PutIn都是最优先的。然后在application.conf登记dispatcher的配置:

prio-dispatcher {  mailbox-type = "PriorityMailbox"}

下面的代码可以用来试运行Actor wallet:

object Actor101 extends App {  val system = ActorSystem("actor101-demo",ConfigFactory.load)  val wallet = system.actorOf(Wallet.props.withDispatcher(    "prio-dispatcher"),"mean-wallet")  wallet ! Wallet.UnZip  wallet ! Wallet.PutIn(10.50)  wallet ! Wallet.PutIn(20.30)  wallet ! Wallet.DrawOut(10.00)  wallet ! Wallet.ZipUp  wallet ! Wallet.PutIn(100.00)  wallet ! Wallet.CheckBalance  Thread.sleep(1000)  system.terminate()  }

由于需要解析application.conf里的配置,所以使用了ActorSystem(name, config)方式。构建Actor时用.withDispatcher把application.conf里的dispatcher配置prio-dispatcher传入。

运算的结果如下:

Unzipping wallet.10.5 put-in wallet.20.3 put-in wallet.100.0 put-in wallet.Zipping up wallet.Wallet zipped, Cannot draw out!You have 130.8 in your wallet.Process finished with exit code 0

下面是本次示范的完整代码:

application.conf:

prio-dispatcher {  mailbox-type = "PriorityMailbox"}

Actor101.scala:

import akka.actor._import akka.dispatch.PriorityGeneratorimport akka.dispatch.UnboundedPriorityMailboximport com.typesafe.config._  object Wallet {    sealed trait WalletMsg    case object ZipUp extends WalletMsg    //锁钱包    case object UnZip extends WalletMsg    //开钱包    case class PutIn(amt: Double) extends WalletMsg   //存入    case class DrawOut(amt: Double) extends WalletMsg //取出    case object CheckBalance extends WalletMsg  //查看余额    def props = Props(new Wallet)  }  class PriorityMailbox(settings: ActorSystem.Settings, config: Config)    extends UnboundedPriorityMailbox (    PriorityGenerator {      case Wallet.ZipUp => 0      case Wallet.UnZip => 0      case Wallet.PutIn(_) => 0      case Wallet.DrawOut(_) => 2      case Wallet.CheckBalance => 4      case PoisonPill => 4      case otherwise => 4     }    )    class Wallet extends Actor {      import Wallet._      var balance: Double = 0      var zipped: Boolean = true      override def receive: Receive = {        case ZipUp =>          zipped = true          println("Zipping up wallet.")        case UnZip =>          zipped = false          println("Unzipping wallet.")        case PutIn(amt) =>          if (zipped) {            self ! UnZip         //无论如何都要把钱存入            self ! PutIn(amt)          }          else {            balance += amt            println(s"$amt put-in wallet.")          }        case DrawOut(amt) =>          if (zipped)  //如果钱包没有打开就算了            println("Wallet zipped, Cannot draw out!")          else            if ((balance - amt) < 0)              println(s"$amt is too much, not enough in wallet!")            else {            balance -= amt            println(s"$amt drawn out of wallet.")          }        case CheckBalance => println(s"You have $balance in your wallet.")      }    }object Actor101 extends App {  val system = ActorSystem("actor101-demo",ConfigFactory.load)  val wallet = system.actorOf(Wallet.props.withDispatcher(    "prio-dispatcher"),"mean-wallet")  wallet ! Wallet.UnZip  wallet ! Wallet.PutIn(10.50)  wallet ! Wallet.PutIn(20.30)  wallet ! Wallet.DrawOut(10.00)  wallet ! Wallet.ZipUp  wallet ! Wallet.PutIn(100.00)  wallet ! Wallet.CheckBalance  Thread.sleep(1000)  system.terminate()}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Akka(1):Actor - 靠消息驱动的运算器