Scala的Actor模式 & Akka框架

今天学Spark的时候，看到Scala的actor模式是一个加分点。所以搜了一下，看了。主要参考下面两篇文章，还没有实验，有些地方领会的不深刻：

http://nxlhero.blog.51cto.com/962631/1666250

十分钟理解Actor模式

Actor模式是一种并发模型，与另一种模型共享内存完全相反，Actor模型share nothing。所有的线程(或进程)通过消息传递的方式进行合作，这些线程(或进程)称为Actor。共享内存更适合单机多核的并发编程，而且共享带来的问题很多，编程也困难。随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此几十年前就已经出现的Actor模型又重新受到了人们的重视。MapReduce就是一种典型的Actor模式，而在语言级对Actor支持的编程语言Erlang又重新火了起来，Scala也提供了Actor，但是并不是在语言层面支持，Java也有第三方的Actor包，Go语言channel机制也是一种类Actor模型。

多线程/分布式编程-Actor模型

到了分布式系统时代，工厂已经用流水线了，每个人都有明确分工，这就是Actor模式。每个线程都是一个Actor，这些Actor不共享任何内存，所有的数据都是通过消息传递的方式进行的。

import actors._, Actor._

object SendMessageStyle {

def main(args: Array[String]): Unit = {
val caller = self
val accumulator = actor {
var continue = true
var sum = 0
loopWhile(continue) {
reactWithin(500) {
case number: Int => sum += number
case TIMEOUT =>
continue = false
caller ! sum
}
}
}
accumulator ! 1
accumulator ! 2
accumulator ! 3
receiveWithin(1000) {
case result => println("Total is " + result)
}
}
}

View Code

中间用Java调用Scala函数的代码，略。

测试结果：当使用Receive方法接收消息时，由于Receive会在结束任务前一直持有线程，而Scala在后台默认只给Receive

方法启动256个线程，我的程序又是顺序的发消息，而且不是临时接收器（只处理一次消息），所以Receive在这种情况下，

只有255个并发。React接收器由于不需要长期持有线程，空闲即释放线程。所以React在本程序中可以跑20w的并发，如果

简单优化一下JVM，就可以达到100w的并发量。默认React接收器后台会调用4个线程组成的线程池。如果修改程序让每个数

组元素给后一位数组元素并发的发消息，那么在不阻塞线程的情况下，Receive方法也可以达到和React一样的并发量。因为

这个测试程序是顺序发送消息，所以就没有设置超时，如果是并发环境，建议加上超时，避免线程阻塞。

100w，真的假的。。

前些天看到Scala正在努力支持.net平台，不过我觉得.net平台有F#，所以对于.net程序员来说Scala提供不了什么

附加价值。如果非要找出来这样做的优点的话，就是Scala可以同时支持两个主流平台。

再看一下 Akka框架：

http://blog.csdn.net/jmppok/article/details/17264495

Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。