Note:旧版本的UE4 的Attach 和12.13版本有些不一样 创建Component: UCpp_MyComponent* temp_imageCom = NewObject<UCpp_MyComponent>(this, UCpp_MyComponent::StaticClass()); temp_imageCom->RegisterComponent(); temp_imageCom->AttachToComponent(pParentComponent, FAttac

示例 场景类 场景图(scene)是在可视化的过程中(如游戏或图形仿真场景)描述一个场景的对象集合.一个简单的场景包含了在该场景中的所有对象(称角色),以及所有角色的预加载图像数据集,还包含一个底层图形显示的引用(通常被称为context). function Scene(context,width,height,images){ this.context=context; this.width=width; this.height=height; this.images=images; thi

感谢博主lyrebing  博文地址:http://blog.csdn.net/lyrebing/article/details/20446061 1.  Actor用法 1.1 Actor的基本使用 Scala会建立一个线程池共所有Actor来使用. receive模型是Actor从池中取一个线程一直使用: react模型是Actor从池中取一个线程用完给其他Actor用 例1-1 基本运行方式1 //actor是一个类似线程的实体,它有一个用来接收消息的信箱. //实现actor的方法是继承

Actor 为什么需要Actor? Actor的本质即万物皆Actor, Actor之间只有发送消息这一种通信方式.例如,无论是管理员让工作者干活,还是工作者把成果交还给管理员,它们之间也要通过发送消息的方式来传递信息.这么做看似不如直接方法调用来的直接,但是由于大量的消息可以同时执行.同样,消息让Actor之间解耦,消息发出之后执行成功还是失败,需要耗费多少时间,只要没有消息传递回来,这一切都和发送方无关.Actor模型的消息传递形式简化了并行程序的开发,使开发人员无需在共享内存(确切地说,其

写在开始 一般来说有两种策略用来在并发线程中进行通信:共享数据和消息传递.使用共享数据方式的并发编程面临的最大的一个问题就是数据条件竞争.处理各种锁的问题是让人十分头痛的一件事. 传统多数流行的语言并发是基于多线程之间的共享内存,使用同步方法防止写争夺,Actors使用消息模型,每个Actor在同一时间处理最多一个消息,可以发送消息给其他Actor,保证了单独写原则.从而巧妙避免了多线程写争夺.和共享数据方式相比,消息传递机制最大的优点就是不会产生数据竞争状态.实现消息传递有两种常见的类型:基于

分布式高并发下Actor模型 写在开始 一般来说有两种策略用来在并发线程中进行通信:共享数据和消息传递.使用共享数据方式的并发编程面临的最大的一个问题就是数据条件竞争.处理各种锁的问题是让人十分头痛的一件事. 传统多数流行的语言并发是基于多线程之间的共享内存,使用同步方法防止写争夺,Actors使用消息模型,每个Actor在同一时间处理最多一个消息,可以发送消息给其他Actor,保证了单独写原则.从而巧妙避免了多线程写争夺.和共享数据方式相比,消息传递机制最大的优点就是不会产生数据竞争状态.实现

RPC 一.Remote Procedure Call:远程程序调用 二.一个进程调用另外一个进程上的函数 由于“Server-shoot”方法被标记为“在服务器上运行”,所以尽管是在第二个窗口(客户端)开火,输出的信息是:Server:准备射击,表明这是在服务器上运行. 在服务器上“Server-shoot”方法又调用调用了“MutiCast-Shoot”方法,“MutiCast-Shoot”(被标记为“多路传送”),所以服务器会通知所有客户端都去执行这个方法. 结果就显示:Server:全体

本文是关于 Newbe.Claptrap 项目主体内容的介绍,读者可以通过这篇文章,大体了解项目内容. 轮子源于需求 随着互联网应用的蓬勃发展,相关的技术理论和实现手段也在被不断创造出来.诸如 “云原生架构”.“微服务架构”.“DevOps” 等一系列关键词越来越多的出现在工程师的视野之中.总结来看,这些新理论和新技术的出现,都是为了解决互联网应用中出现的一些技术痛点: 更高的容量扩展性要求.在商业成功的基础前提下,互联网应用的用户数量.系统压力和硬件设备数量等方面都会随着时间的推移出现明显的增

注:Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor. Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中,作为其默认的Actor,老版本的Actor已经废弃. 1.什么是Scala Actor Scala中的并发编程思想与Java中的并发编程思想完全不一样,Scala中的Actor是一种不共享数据,依赖于消息传递的一种并发编程模式, 避免了死锁.资源争夺等情况.在具体实现的过程中,Scala中的Actor会不断的循环自己的邮箱,并通过receive偏函数进行消息的模式匹

即使 Java 6 和 Java 7 中引入并发性更新,Java 语言仍然无法让并行编程变得特别容易.Java 线程.synchronized 代码块.wait/notify 和java.util.concurrent 包都拥有自己的位置,但面对多核系统的容量压力,Java 开发人员正在依靠其他语言中开创的技术.actor 模型就是这样一项技术,它已在 Erlang.Groovy 和 Scala 中实现.本文为那些希望体验 actor 但又要继续编写 Java 代码的开发人员带来了 μJavaA

上一篇博客我们分析道mailbox同时也是一个forkjointask,run方法中,调用了processMailbox处理一定数量的消息,然后最终调用dispatcher的registerForExecution重新进行线程调度,达到循环处理邮箱消息的功能.接下来我们分析一下processMailbox函数的功能. /** * Process the messages in the mailbox */ @tailrec private final def processMailbox( le

上一篇博客我们介绍了ActorSystem的创建过程,下面我们就研究一下actor的创建过程. val system = ActorSystem("firstActorSystem",ConfigFactory.load()) val helloActor= system.actorOf(Props(new HelloActor),"HelloActor") helloActor ! "Hello" 普通情况下,我们一般使用ActorSystem

作为这一系列Effective JavaScript的读书笔记. 在一个游戏或者图形模拟的应用中.都会有场景(Scene)这一概念.在一个场景中会包括一个对象集合,这些对象被称为角色(Actor). 而每一个角色依据其类型会有一个图像用来表示,同一时候场景也须要保存一个底层图形展示对象的引用,被称为上下文(Context): function Scene(context, width, height, images) { this.context = context; this.width =

一.本章要点 每个actor都要扩展Actor类并提供act方法 要往actor发送消息,可以用actor!message 消息发送是异步的:”发完就忘“ 要接受消息,actor可以调用receive或react,通常是在循环中这样做 receive/react的参数是有case语句组成的代码块(偏函数) 不同actor之间不应该共享状态.总是使用消息来发送数据 不要直接调用actor的方法,通过消息进行通信 避免同步消息——将发送消息和等待响应分开 不同actor可以通过react而不是rec

I. Replication Replication指的是 从服务端向客户端 传递数据和信息的行为.注意是单向的,不会从客户端传递信息和数据到服务端. 假设一个Actor被设置为Replicates, 当且仅当它被服务端生成 ,那么它会被所有客户端生成,并被Replicated.言外之意,即使是Replicates的Actor,如果在某个客户端生成,它也只会在本客户端生成,是 不会在其他客户端或者服务端生成 的,自然也谈不上Replication. 还有一种情况容易让人糊涂:假设在Pawn类中的

10.3.   Actor实战 10.3.1.    第一个例子 怎么实现actor并发编程: 1.定义一个class或者是object继承Actor特质,注意导包import scala.actors.Actor 2.重写对应的act方法 3.调用Actor的start方法执行Actor 4.当act方法执行完成,整个程序运行结束 详见代码. 说明:上面分别调用了两个单例对象的start()方法,他们的act()方法会被执行,相同与在java中开启了两个线程,线程的run()方法会被执行 注意

我个人认为Actor应该是Dapr里比较重头的部分也是Dapr一直在讲的所谓"stateful applications"真正具体的一个实现(个人认为),上一章讲到有状态服务可能很多同学看到后的第一反应是"不就是个分布式缓存吗".那今天就讲讲Actor,看看这个东西到底能不能算得上有状态服务,同时由于篇幅有限,这里只会快速的过一遍Actor相关的概念,着重还是代码层面的实现. 目录:一.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统 二.通过Dapr实现一个

什么是Actor模式 Actors 为最低级别的"计算单元" 以上解释来自官方文档,看起来"晦涩难懂".大白话就是说Actors模式是一段需要单线程执行的代码块. 实际开发中我们经常会有一些逻辑不能并发执行,我们常用的做法就是加锁,例如: lock(obj) { //dosomething... } 或者用Redis等中间件,为分布式应用加一些分布式锁.遗憾的是,使用显式锁定机制容易出错. 它们很容易导致死锁,并可能对性能产生严重影响.Actors模式为单线程逻辑提

Dapr中的Actor模型,和Orleans的Virtual Actor一脉相传, 圣杰写过一篇文章Orleans 知多少 | .NET Core 分布式框架介绍过.简单来讲:Actor模型 = 状态 + 行为 + 消息.一个应用/服务由多个Actor组成,每个Actor都是一个独立的运行单元,拥有隔离的运行空间,在隔离的空间内,其有独立的状态和行为,不被外界干预,Actor之间通过消息进行交互,而同一时刻,每个Actor只能被单个线程执行,这样既有效避免了数据共享和并发问题,又确保了应用的伸缩

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

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计