akka的actor模型提供了强大的并发,本人就akka源码进行了详细的阅读,下面是一些体会. 1.object SystemMessageList: @tailrec private[sysmsg] def reverseInner(head: SystemMessage, acc: SystemMessage): SystemMessage = { if (head eq null) acc else { val next = head.next head.next = acc revers…

今天我们来讲解akka-streams,这应该算akka框架下实现的一个很高级的工具.之前在学习akka streams的时候,我是觉得云里雾里的,感觉非常复杂,而且又难学,不过随着对akka源码的深入,才逐渐明白它到底是怎么一回事.下面介绍主要摘自akka官网,但会融入我的理解,以及部分源码,以减少大家学习的难度. 首先近几年流式计算很火,有各种各样的框架,比如spark.storm.flink等,当然前提是我们得有这样的需求.随着数据量越来越大,我们很难一次性处理全部的数据,只能采用流水线或…

熔断器,在很多技术栈中都会出现的一种技术.它是在分布式系统中提供一个稳定的阻止嵌套失败的机制. 该怎么理解呢?简单来说,在分布式环境中,如果某个计算节点出现问题,很容易出现失败的逆向传到或整个系统的雪崩.什么意思呢?比如某个服务按照顺序依次调用了其他的三个服务,分别为A/B/C.如果B服务由于某种原因,响应变慢了,本来100毫秒就完成了,现在是1秒.此时A就会等待B服务的时间也就变成了1秒,那么就意味着会有很多的A服务调用在等待,如果并发量非常大,很容易就会造成A服务所在的节点出现问题,也就是说…

今天我们来谈一下akka的序列化框架,其实序列化.反序列化是一个老生常谈的问题,那么我们为什么还要研究一下akka的序列化框架呢?不就是使用哪种序列化.反序列化方法的区别么?其实刚开始的时候我也是这么想的,但是针对性.系统性的分析一下akka的序列化.反序列化过程,就会发现这个问题其实还是挺有意思的. 我们首先来看下什么是序列化.反序列化.序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程:反序列化,就是通过从存储区中读取或反序列化对象的状态,重新创建该对象.…

对不起,akka typed 我是不准备进行源码分析的,首先这个库的API还没有release,所以会may change,也就意味着其概念和设计包括API都会修改,基本就没有再深入分析源码的意义了.另外这个typed actor跟OOP的class差别还是很大的,目前的API还是很丑的,至少我看着非常别扭啊.如果各位读者对这个有兴趣,去谷歌一下,看看它一些简单的介绍就好了,千万不要在生产使用. 不过我们也可以分析一下akka typed出现的原因.在我们会用actor开发的时候一定会遇到这样的…

Akka Persistence Query是对akka持久化的一个补充,它提供了统一的.异步的流查询接口.今天我们就来研究下这个Persistence Query. 前面我们已经分析过Akka Persistence,它是用来持久化actor状态并在适当时机恢复actor的,简单来说它是用来写入的.那么Persistence Query与Persistence相对应,是用来读取数据的,一般用在读写分离的read side. Persistence Query主要的目标是设计一套松散的API,这…

上一篇博客中我们介绍了ActorMaterializer的一小部分源码,其实分析的还是非常简单的,只是初窥了Materializer最基本的初始化过程及其涉及的基本概念.我们知道在materialize过程中,对Graph进行了某种遍历,然后创建了actor,最终graph运行起来.那Graph相关的概念我们其实是没有进行深入研究的.但Graph定义又非常抽象,乍一看非常难于理解.但我在阅读官方文档的时候发现了自定义流处理过程的章节,这应该有助于我们理解Graph,此处对其做简要分析. Grap…

本博客逐步分析Akka Streams的源码,当然必须循序渐进,且估计会分很多篇,毕竟Akka Streams还是比较复杂的. implicit val system = ActorSystem("QuickStart") implicit val materializer = ActorMaterializer() 在使用Streams相关的API时,上面两个对象是必须创建的.ActorSystem不再说了,我们来看ActorMaterializer. /** * An ActorM…

上一篇博客我们研究了集群的分片源码,虽然akka的集群分片的初衷是用来解决actor分布的,但如果我们稍加改造就可以很轻松的开发出一个简单的分布式缓存系统,怎么做?哈哈很简单啊,实体actor的id就是key,actor的状态就是value,而且还可以无锁的改变状态. 其实akka的DistributedData有点类似缓存系统,当你需要在集群中分享数据的话,DistributedData就非常有用了.可以通过跟K/V缓存系统类似的API来存取数据,不过DistributedData中南的数据是…

个人觉得akka提供的cluster工具中,sharding是最吸引人的.当我们需要把actor分布在不同的节点上时,Cluster sharding非常有用.我们可以使用actor的逻辑标识符与actor进行通信,而不用关心其物理位置.简单来说就是把actor的actorPath或actorRef进一步抽象,用一个字符串表示. sharding可以表示为DDD领域中的聚合根,此时actor叫做“实体”.这些actor一般都具有持久化的状态.每个实体actor只运行在某个节点,我们可以在不知道a…