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。
单线程编程
单核单机时代一般都是单线程编程,如果把程序比作一个工厂,那么只有一个工人,这个工人负责所有的事情,所有的原料,工具产品等都放到一个地方,因为只有一个人,因此使用一套工具就行,取原料也不用排队等。
多线程编程-共享内存
到了多核时代,有多个工人,这些工人共同使用一个仓库和车间,干什么都要排队。比如我要从一块钢料切出一块来用,我得等别人先用完。有个扳手,另一个人在用,我得等他用完。两个人都要用一个切割机从一块钢材切一块钢铁下来用,但是一个人拿到了钢材,一个人拿到了切割机,他们互相都不退让,结果谁都干不了活。
假如现在有一个任务,找100000以内的素数的个数,最多使用是个线程,如果用共享内存的方法,可以用下面的代码实现。可以看到,这些线程共享了currentNum和totalPrimeCount,对它们做操作时必须上锁。
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public class PrimeCount implements Runnable { private int currentNum = 2 ; //从2开始找 private int totalPrimeCount = 0 ; //当前已经找到的 //取一个数,不能重复,最大到100000 private int incrCurrentNum() { synchronized ( this ) { //如果不用锁,必然会出错。 if (currentNum > 100000 ) { return - 1 ; } else { int result = currentNum; currentNum++; return result; } } } //把某个线程找到的素数个数加上 private void accPrimeCount( int count) { synchronized ( this ) { totalPrimeCount += count; } } @Override //一直取数并判断是否为素数,取不到了就把找到的个数累加 public void run() { int primeCount = 0 ; int num; while ((num=incrCurrentNum()) != - 1 ) { if (isPrime(num)) { primeCount++; } } accPrimeCount(primeCount); } private boolean isPrime( int num) { for ( int i = 2 ; i < num; i++) { if (num % i == 0 ) { return false ; } } return true ; } @SuppressWarnings ( "static-access" ) public static void main(String[] args){ PrimeCount pc = new PrimeCount(); for ( int i = 0 ; i < 10 ; i++) { new Thread(pc).start(); } try { Thread.currentThread().sleep( 5000 ); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println(pc.getTotalPrimeCount()); } public int getTotalPrimeCount() { return totalPrimeCount; } } |
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。
如果用Actor模型实现统计素数个数,那么我们需要1个actor做原料的分发,就是提供要处理的整数,然后10个actor加工,每次从分发actor那里拿一个整数进行加工,最终把加工出来的半成品发给组装actor,组装actor把10个加工actor的结果汇总输出。
用scala实现,下面是工程的结构:
这是它们传递的消息,有一些指令,剩下的都是Int数据:
一个Actor的代码结构一般是下面这种结构,不停的接受消息并处理,没有消息就等待:
组装者代码:
分发者代码:
加工者代码:
主线程代码:
工程代码可以在附件中下载。这个代码实现的效果与前面用Java实现的是一样的,但是各个线程没有共享内存,也没有锁,这样开发起来容易,而且更适合分布式编程,因为分布式编程本身就不适合共享内存。Scala的Actor不能原生的支持分布式,但是Erlang可以,使用Erlang的Actor,分布式编程就和本地编程基本一样。但是Erlang的语法难懂,而且没有变量,几乎所有需要使用循环的地方都得用递归。
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