本文已.Net语法为主,同时写有Scala及Java实现代码 严肃的说,演员是一个广泛的概念,作为外行人我对Actor 模型的定义: Actor是一个系统中参与者的虚拟人物,Actor与Actor之间是可以相互沟通,所有的沟通都是通过Message 比如说一个呼叫中心,数以百万计的客户可能会呼叫一个1-800的号码,并与许多可能的客户服务代表进行对话 向这样类型的交互可以使用演员建模 在Actor模型中,一切都是Actor,就想在面向对象编程(OOP)中一切都是"Object"一样.在

从第一篇Akka笔记的介绍中,我们是从很高的高度去观察Akka工具箱中的Actors.在这篇笔记的第二篇,我们会看一下Actors中的消息部分.而且延续上一次的例子,我们还会使用同样的学生与老师的例子. 在Actor消息的第一部分,我们会建立一个Teacher Actor,而且会使用一个叫StudentSimulatorApp的主程序. 回顾学生-老师模式的细节 现在考虑下StudentSimulatorApp单独发消息给TeacherActor.当我说到StudentSimulatorApp,

消息 我们只是让QuoteRequest到ActorRef去但是我们根本没见过消息类! 它是这样的: (一个最佳实践是把你的消息类包装在一个完整的对象里以利于更好的组织) TeacherProtocol package me.rerun.akkanotes.messaging.protocols object TeacherProtocol{ case class QuoteRequest() case class QuoteResponse(quoteString:String) } 就像你知

class Task extends Actor{ override def act(): Unit = { while(true){ receive({ case SmTask(file) =>{ val lines: List[String] = Source.fromFile(file).getLines().toList val words: List[String] = lines.flatMap(_.split(" ")) val res: Map[String, I

上次我们看Actor消息机制,我们看到开火-忘记型消息发出(意思是我们只要发个消息给Actor但是不期望有响应). 技术上来讲, 我们发消息给Actors就是要它的副作用. 这就是这么设计的.除了不响应, 目标Actor当然也可以对消息做以下事情- 1.发送一个响应给发送者(在我们的case里,TeacherActor应该响应一首名言给StudentActor) 2.转发一个响应给其他的潜在的受众Actor,他们也可能响应/转发/产生副作用.Routers(路由)和Supervisors(监管)

本文的绝大部分内容转载自rerun.me这一blog,老外写的东西就是好啊. ACTORS介绍 Anyone who has done multithreading in the past won't deny how hard and painful it is to manage multithreaded applications. I said manage because it starts out simple and it became a whole lot of fun onc

这是<Pinciples of Reactive Programming>week6的最后一课. 为什么需要把actor的状态持久化? 如果actor没有状态,那么在任何实时,这个actor的行为都是一致的.但是对于有状态的actor,其行为跟当前状态相关.所以当系统由于意外down掉以后,需要恢复系统的状态,意味着需要恢复actor的状态. Actors representing a stateful resource shall not lose important state due t

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio

从第一篇Akka笔记的介绍中,我们是从很高的高度去观察Akka工具箱中的Actors.在这篇笔记的第二篇,我们会看一下Actors中的消息部分.而且延续上一次的例子,我们还会使用同样的学生与老师的例子. 在Actor消息的第一部分,我们会建立一个Teacher Actor,而且会使用一个叫StudentSimulatorApp的主程序. 回顾学生-老师模式的细节 现在考虑下StudentSimulatorApp单独发消息给TeacherActor.当我说到StudentSimulatorApp,

1.Actor模型 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成 状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题 行为(Behavio

Actor模型 面试中自己说话不利落, 或者自己对知识点认识不全面.在这里进行一下记录. 理论部分都是收集(copy)自网上其他的博客. 什么是Actor模型 参与者模式(英语:Actor model)是一种并发运算上的模型. “参与者”是一种抽象概念,被视为并发运算的基本单元:当一个参与者接收到一则消息,它可以做出一些决策.创建更多的参与者.发送更多的消息.决定要如何回答接下来的消息.Actor模型的理念非常简单:天下万物皆为Actor. 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子

1:Scala和Java的对比: 1.1:Scala中的函数是Java中完全没有的概念.因为Java是完全面向对象的编程语言,没有任何面向过程编程语言的特性,因此Java中的一等公民是类和对象,而且只有方法的概念,即寄存和依赖于类与对象中的方法.Java中的方法是绝对不可能脱离类和对象独立存在的. 1.2:Scala是一门既面向对象,又面向过程的语言.因此在Scala中有非常好的面向对象的特性,可以使用Scala来基于面向对象的思想开发大型复杂的系统和工程,而且Scala也面向过程,因此Scal

1.介绍 Scala的Actor类似于Java中的多线程编程.但是不同的是,Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同. Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态,从而避免多线程并发时出现资源争用的情况,进而提升多线程编程的性能. 此外,Scala Actor的这种模型还可以避免死锁等一系列传统多线程编程的问题. Spark中使用的分布式多线程框架,是Akka. Akka也实现了类似Scala Actor的模型,其核心概念同样也是Actor 2.Actor的创建.启动和消息收发 //

介绍 Scala的Actor类似于Java中的多线程编程.但是不同的是,Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同.Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态,从而避免多线程并发时出现资源争用的情况,进而提升多线程编程的性能.此外,Scala Actor的这种模型还可以避免死锁等一系列传统多线程编程的问题. Spark中使用的分布式多线程框架,是Akka.Akka也实现了类似Scala Actor的模型,其核心概念同样也是Actor.因此只要掌握了Scala Actor,那么在Spar

记得上次深入 Resin 源码时,见到了Actor 字眼,当时主要从 Resin 中抽取关键架构,就屏蔽了 Actor 相关代码.未曾想这两天研究 flink 的运行架构以及源码,再次与 Actor 邂逅,唯恐你们也在趟坑,索性今天就在猿门开坛设法,我们一起学习一下 Actor 模型. 好了,请准备好小板凳,我们的分享开始. 为了让你集中精力,咱们先抛个面试题一起玩一玩,看看你能不能答上来? 问题:能否说说线程之间是如何通信的? 元芳:咋一听,心中估计一万只草泥马飞奔而过. 答: 线程的通信是指

2003 年,Herb Sutter 在他的文章 “The Free Lunch Is Over” 中揭露了行业中最不可告人的一个小秘密,他明确论证了处理器在速度上的发展已经走到了尽头,并且将由全新的单芯片上的并行 “内核”(虚拟 CPU)所取代.这一发现对编程社区造成了不小的冲击,因为正确创建线程安全的代码,在理论而非实践中,始终会提高高性能开发人员的身价,而让各公司难以聘用他们.看上去,仅有少数人充分理解了 Java 的线程模型.并发 API 以及 “同步” 的含义,以便能够编写同时提供安全

目录[-] 1.   Scala有多cool 1.1.     速度! 1.2.     易用的数据结构 1.3.     OOP+FP 1.4.     动态+静态 1.5.     DSL 1.6.     够复杂 1.7.     够有趣 1.8.     开发社区 2.   lang 2.1.     和Java的异同 2.1.1.  语法 2.1.2.  库 2.2.     变量 2.2.1.  保留字 2.2.2.  变量标识 2.2.3.  变量定义 2.2.3.1     va

http://www.yankay.com/go-clear-concurreny/ Posted on 2012-11-28by yankay 多核处理器越来越普及.有没有一种简单的办法,能够让我们写的软件释放多核的威力?是有的.随着Golang, Erlang, Scala等为并发设计的程序语言的兴起,新的并发模式逐渐清晰.正如过程式编程和面向对象一样,一个好的编程模式有一个极其简洁的内核,还有在此之上丰富的外延.可以解决现实世界中各种各样的问题.本文以GO语言为例,解释其中内核.外延. 并

在定位一线问题时经常碰测试中出现Out Of Memory的问题, 通过jmap查看,发现JVM heap全用满了.有很多工具可以查看JVM堆的信息, 收费的比如JProfiler, YourKit,免费的如Oracle JDK自带的visualvm, jhat和Eclipse MAT.这个应用安装在一台AWS上,没有图形界面, 内存也比较小,想通过VNC远程桌面启动visualvm或者MAT不可能,通过jhat分析dump出来的snapshot(大约4.3G)也很慢,半天没有分析完毕,这种办法

Task的运行过程分析 Task的运行通过Worker启动时生成的Executor实例进行, caseRegisteredExecutor(sparkProperties)=> logInfo("Successfullyregistered with driver") //Make this host instead of hostPort ? executor= newExecutor(executorId, Utils.parseHostPort(hostPort)._1,s

在上篇讨论里我们主要介绍了Akka-Cluster的基本原理.同时我们也确认了几个使用Akka-Cluster的重点:首先,Akka-Cluster集群构建与Actor编程没有直接的关联.集群构建是ActorSystem层面上的,可以是纯粹的配置和部署行为:分布式Actor程序编程实现了Actor消息地址的透明化,无须考虑目标运行环境是否分布式的,可以按正常的Actor编程模式进行. 既然分布式的Actor编程无须特别针对集群环境,那么摆在我们面前的就是多个可以直接使用的运算环境(集群节点)了,