因为不会屎克拉,所以只能使用java版本. 国内AKKA的中文资料实在太少,想要找解决方案真心头大. 特别是对我这种英文差的小白来说实在痛苦. =================================================================================== 先公布一下我的AKKA-HTTP的性能测试数据吧. 测试环境:华为云 2核4G 云耀云服务器 单机简单GET返回数据(hello world) 并发可达 30000+ 请求转到AKKA集群

最近在完成自己的开源项目Application-center的时候,使用了Scala编程语言. 在使用了一段时间下来以后,有一些不是很"清晰"的感受,说实话我自己还没有很好的整理清楚,所以就先记录下来,不保证一定正确,只是个人的在现有经验下的看法而已 框架的选择 Java之所以这么繁荣很大的程度上是因为第三方开源社区的支持,当我们使用Java完成一些项目的时候,我往往都是先求助于开源社区,看看是否存在现有的解决方案,绝大多数时候我们都能找到合适的框架,然后直接用或者稍微修改一下就好了.

Spark的Rpct模块的学习 Spark的Rpc模块是1.x重构出来可,以前的代码中大量使用了akka的类,为了把akka从项目的依赖中移除,所有添加了该模块.先看下该模块的几个主要的类   使用EA把该模块所有的类都添加进来了   要看懂该模块还是要先了解akka,  akka有Actor和ActorRef两个类,一个用于接收消息,一个用于发送消息.正好对应该模块的RpcEndpoint和RpcEndpointRef两个类. 下面大致介绍下这几个类,附带一些scala的特性 1:RpcAdd

Akka.NET 1.1近日发布,带来新特性和性能提升.InfoQ采访了Akka.net维护者Aaron Stannard,了解更多有关Akka.Streams和Akka.Cluster的信息.Aaron还阐述了与Akka for JVM实现有关的路线图计划. InfoQ:这个版本有什么突出的特性? Aaron Stannard:Akka.NET 1.1的主要目标是将Akka.Cluster由Beta测试版程序包变成最终版(RTM)程序包.该版本还提供了测试工具,对在生产环境里运行Akka.NE

Akka可能很多人都没有用过,也不知道是什么,但如果说起Scala或Spark就有很多人都听说过或使用过 ,这里简单说下三者的关系Akka是使用Scala开发的,Spark中使用了Akka作为其消息的通信工具:这篇文章主要 说说Akka的一些特性,做个简要的介绍: 要说Akka首先要从并发开始说起,我记得之前我也写过并发模型相关的文章,并发模型主要有这么三类: 1.共享内存模型 2.Actor模型 3.CSP模型 共享内存模型:是通过使用线程与锁对共享内存进行控制用于实现并发,它依赖于多线程.锁

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心

任何以前做过多线程的人都不会否认管理多线程程序是困难并且痛苦的. 我说管理是因为它开始很容易而且当你看到性能提升时会很兴奋.但是,当你看到你没法从子线程的错误中恢复 或者 这些僵尸bug很难重现 或者 当用性能剖析器时你发现你的线程在更新一个共享状态时阻塞了很长时间时,那真的很痛苦. 我倾向于不说Java的并发API和集合把并发编程变的更轻松和容易了,因为如果你看到这,你肯定渴望对子线程任务有更多控制或者希望更简单但又不愿意去写一堆的锁和同步代码块,而且希望对这种模式有更高层的抽象. 着这个Ak

定位  本文适合于想要了解新语言 Scala 以及异步并发编程框架 Akka, Future 的筒鞋. 读完本文后,将了解如何使用 ForkJoin 框架.如何使用 Akka 构建并发程序.如何使用 Future 进行异步编程,还有一系列小的编程点. 目标       实现十亿个不重复整数的排序, 由于文件外排序没有解决,因此,暂时实现的是一千万个不重复数,可以一次性加载到 2G 的内存里.  一. 任务拆分 首先要进行任务拆分.要实现一千万个不重复整数的排序, 可以拆分为三个子任务: (1)

Actor UntypedActor actor的基类,继承并实现onReceive方法就可以得到一个Actor. Props 配置类,用Props.create可以创建一个按指定配置生成的Actor. Props的推荐实践,创建Actor时,搞一个static的Props.create方法.可以少写不少重复代码. system.actorOf 会创建顶级的actor,将被系统监控. getContext().acrtorOf 会创建子actor. ActorRef 由actorOf产生,可以是

基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark

SPARK如何使用AKKA实现进程.节点通信 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分

http://blog.csdn.net/wsscy2004/article/category/2430395 Actor生命周期理解 Actor生命周期理解 镇图:Actor内功心法图 Actor的生命周期可以用Hooks体现和控制,下面是默认的Actor Hooks的方法,我们可以选择性的进行重写: def preStart(): Unit = () def postStop(): Unit = () def preRestart(reason: Throwable, message: Op

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论

内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论

Akka本身使用了Protocol Buffers来序列化内部消息(比如gossip message).Akka系统还可以配置自定义序列化机制. 配置conf akka { actor { ## 在akka.actor.serializers中声明有哪些序列化方式 serializers { java = "akka.serialization.JavaSerializer" proto = "akka.remote.serialization.ProtobufSeriali

英文原文链接,译文链接,原文作者:Arun Manivannan ,译者:有孚 写过多线程的人都不会否认,多线程应用的维护是件多么困难和痛苦的事.我说的是维护,这是因为开始的时候还很简单,一旦你看到性能得到提升就会欢呼雀跃.然而,当你发现很难从子任务的错误中恢复或者有些僵尸BUG很难复现再或者你的分析器显示你的线程在写入一个共享状态前大部分时间都浪费在阻塞上面的时候,痛苦降临了. 我刻意没提Java的并发API,以及它里面的集合类使得多线程编程变得多么轻松简单,因为我相信既然你们点进了这篇文章,

最近想研究一下分布式开发,先拿了akka.net 跑一下性能 参考自己写个网络实现,一般在本机通讯,300M每秒的传输率,作为参考 嗯,先说结果,用Akka.net直接发bytearray,最后也只有40M每秒的传输率. 所以高性能场合不适用. 另外akka.net remote 有个小小的问题 Akka.net 的 服务一侧配置如下 remote { dot-netty.tcp { port = 8090 hostname = 0.0.0.0 } } 此时纵有千般武艺你也不可能连的进来 因为

解决方案: 一直以来,基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性,也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点. 但是时代和技术都在演化,从Spark1.3.1版本开始,为了解决大块数据(如Shuffle)的传输问题,Spark引入了Netty通信框架,到了1.6.0版本,Netty居然完成取代了Akka,承担Spark内部所有的RPC通信以及数据流传输. 网络IO扫盲贴 在Linux操作系统层面,网络操作即为IO操作,总共有:阻塞式,非阻塞式,复用模型,信号驱动和异

AKKA NOTES - 介绍演员 任何在过去做过多线程的人都不会否认管理多线程应用程序有多么困难和痛苦.我说管理因为它开始很简单,一旦你开始看到性能改进,它变得非常有趣.但是,当您发现没有更简单的方法从子任务中的错误中恢复或者您发现难以重现的僵尸错误或者当您的探查器显示您的线程花费大量时间阻塞时,它会很疼在写入共享状态之前浪费了. 我不想谈论Java并发API及其集合如何使它更好更容易,因为我确信如果你在这里,你可能需要更多地控制子任务或者仅仅因为你不喜欢写锁和同步块并且更喜欢更高级别的抽象.

一.Akka简介 Akka时spark的底层通信框架,Hadoop的底层通信框架时rpc. 并发的程序编写很难,但是Akka解决了spark的这个问题. Akka构建在JVM平台上,是一种高并发.分布式.并且容错的应用工具包: Akka使用Scala语言编写,同时它提供了Scala和Java的开发接口,Akka可以开发一些高并发的程序. 二.Akka的Acor模型 A卡卡处理并发的方法基于actor模型,在基于actor的系统中,所有事物都是actor(类似于Java的万物皆对象): actor