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…

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…

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…

一个应用软件维护的后期一定是要做监控,akka也不例外,它提供了集群模式下的度量扩展插件. 其实如果读者读过前面的系列文章的话,应该是能够自己写一个这样的监控工具的.简单来说就是创建一个actor,它负责收集节点的性能信息,然后用eventStream或者PUB/SUB把消息发布出去,需要这个信息的actor或者router订阅,然后根据信息做响应的操作就好了.当然了,akka估计也是这样做的,因为在akka里面一切都是actor. akka实现的Metrics扩展能够搜集系统性能指标,并能够把…

在ClusterClient源码分析中,我们知道,他是依托于“Distributed Publish Subscribe in Cluster”来实现消息的转发的,那本文就来分析一下Pub/Sub是如何实现的. 还记得之前分析Cluster源码的文章吗?其实Cluster只是把集群内各个节点的信息通过gossip协议公布出来,并把节点的信息分发出来.但各个actor的地址还是需要开发者自行获取或设计的,比如我要跟worker通信,那就需要知道这个actor在哪个节点,通过actorPath或ac…

akka Cluster基本实现原理已经分析过,其实它就是在remote基础上添加了gossip协议,同步各个节点信息,使集群内各节点能够识别.在Cluster中可能会有一个特殊的节点,叫做单例节点.也就是具有某个角色的节点在集群中只能有一个,如果这个节点宕机了,需要把这个角色的工作转移到其他节点. 使用单例模式有几个场景. 负责集群的一致性决策,跨集群协调工作.比如集群事务. 对外部系统的单实例接入. 一个master,多个worker 集中化的命名服务或路由策略. 官网说单例对象在设计时,永…

在学习akka过程中,我们了解了它的监督机制,会发现actor非常可靠,可以自动的恢复.但akka框架只会简单的创建新的actor,然后调用对应的生命周期函数,如果actor有状态需要回复,我们需要hook对应的生命周期函数,自己恢复状态.但此时恢复的只是初始状态,如果actor在接收消息过程中,状态发生了变化,为了保证可恢复就需要我们自行把状态保存在第三方组件了.考虑到通用性以及Actor模型的特点,akka提供了持久化机制,可以帮助我们做状态恢复. 其实,actor的状态千差万别,怎么来统一…

生命周期监控,也就是死亡监控,是akka编程中常用的机制.比如我们有了某个actor的ActorRef之后,希望在该actor死亡之后收到响应的消息,此时我们就可以使用watch函数达到这一目的. class WatchActor extends Actor { val child = context.actorOf(Props.empty, "child") context.watch(child) // <-- this is the only call needed for…

前面几篇博客,我们依次介绍了local和remote的一些内容,其实再分析cluster就会简单很多,后面关于cluster的源码分析,能够省略的地方,就不再贴源码而是一句话带过了,如果有不理解的地方,希望多翻翻之前的博客. 在使用cluster时,配置文件中的akka.actor.provider值是cluster,所以ActorSystem对应的provider就是akka.cluster.ClusterActorRefProvider. /** * INTERNAL API * * The…

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…