Akka 和 Java 内存模型 使用 LightBend 平台（包括 Scala 和 Akka）的一个主要好处是简化了并发软件的编写过程。...本文讨论了 LightBend 平台，特别是 Akka 如何在并发应用程序中处理共享内存。 Java 内存模型 在 Java 5 之前，Java 内存模型（JMM）是定义有问题的。...Actors 和 Java 内存模型 通过 Akka 中的 Actor 实现，多个线程可以通过两种方式在共享内存上执行操作： 如果消息发送给某个 Actor（例如由另一个 Actor）。...注释：在外行术语中，这意味着当 Actor 处理下一条消息时，Actor 内部字段的更改是可见的。因此，Actor 中的字段不必是volatile或equivalent的。...这两个规则仅适用于同一个 Actor 实例，如果使用不同的 Actor，则这两个规则无效。 Futures 和 Java 存储模型 Future的“先于发生”调用任何注册到它的回调被执行之前。
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...或者从另外一个角度讲：alpakka-kafka就是一个用akka-streams实现kafka功能的scala开发工具。...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...如：有两个业务模块：收货管理和库存管理，一方面收货管理向kafka写入收货记录。另一头库存管理从kafka中读取收货记录并更新相关库存数量记录。注意，这两项业务是分别操作的。...以上两个示范都涉及到构建一个ProducerRecord类型并将之写入kafka。
Scala还广泛评估金融领域的量化分析和交易系统开发，以及科学计算和人工智能领域的研究与实践中 二、Scala爬虫程序的实现过程 1、引入必要的库 在Scala中，我们可以使用Akka库来实现多线程需要爬虫的程序...hrefs } } 在这里，我们定义了一个名为WebCrawler的类，它接收一个URL作为参数，并使用Jsoup库来连接到指定的网页并获取其中的链接。...这些库提供了丰富的功能，能够帮助我们创建各种图表，如折线图、柱状图、通过数据可视化，我们可以更清晰地理解新闻数据的分布和变化，为进一步的分析和决策提供支持。...三、案例分析：使用Scala爬取并可视化新闻数据 首先，我们需要选择一个合适的新闻网站作为数据源。假设我们选择了一个新闻网站，比如BBC News。...通过这个案例，大家可以学习如何使用Scala的可视化库来抓取到的新闻数据，从而更好地理解新闻数据的特征和趋势。
前言碎语 昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能...本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。...唯一的区别就是因为要消费kafka中的数据，所以需要引入一个kafka连接器，官方已提供到maven仓库中，引入最新版本即可，如下： org.apache.flink flink-connector-kafka...，然后Flink提供了一个从args中获取参数的工具类。...(ForkJoinWorkerThread.java:107) 上面的问题可以通过修改conf/flink-conf.yaml中的taskmanager.numberOfTaskSlots来设置，具体指单个
akka-stream的数据流是由三类基础组件组合而成，不同的组合方式代表不同的数据处理及表达功能。三类组件分别是： 1、Source：数据源。...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。 在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。...via和to连接了左右两个graph，并且选择了左边graph的运算结果。我们可以用viaMat和toMat来选择右边graph运算结果。...上面源代码中to,toMat函数的返回结果都是RunnableGraph[Mat3]，也就是说只有连接了Sink的数据流才能进行运算。
正如我所说的，Pact适用于很多平台，在我们的例子中，用Scala编写Consumer和Producer，我们只能使用一个实现：Scala-Pact。...生产者特定的依赖关系仅用于数据库支持，如您所见，我使用H2（在内存数据库中），但您可以轻松地将其替换为其他数据库支持。...另外，我总是建议采用增量方法（即使是小型项目），所以在这种情况下，我们可以构建一个服务器来公开一个API并返回两个类别的静态列表（如Pact文件中定义的），然后添加配置支持，数据库支持，迁移支持等。...您可以在官方文档中找到更多关于如何在Slick中实现实体和DAO的示例和信息。...最后一件事是将我们的新数据源与业务逻辑关联起来，改变路线以便从DB中检索类别： Routes.scala package com.fm.mylibrary.producer import akka.http.scaladsl.server.Directives
另一个原因是：http/2并不是一种普及的协议，并不适合作为一个开放数据平台的连接协议。...akka-streams恰恰把总体方案限制在了内部系统集成模式，因为服务端客户端就是akka-streams的两端，是内部系统集成的场景。...也许，在开发一套内部IT系统的过程中akka-grpc可以很趁手。...与scalaPB一样，akka-grpc也是通过编译IDL（.proto）文件用相应的插件（plugin）产生相关的scala类和服务函数代码。...：还是由client首先发送request启动连接，然后在这个连接上client/server双方可以不断交互信息。
假设以下场景：在一个网络里有两台连接的服务器，它们分别部署了独立的akka系统。如果我们需要在这两台服务器的akka系统之间进行消息交换的话，所有消息都必须经过序列化/反序列化处理。...下面我们就介绍如何在akka系统中使用protobuf序列化。...在akka中使用自定义序列化方法包括下面的这些步骤： 1、在.proto文件中对消息类型进行IDL定义 2、用ScalaPB编译IDL文件并产生scala源代码。...我们会在这两个项目里分别部署akka系统。注意依赖项中的scalapb.runtime。PB.targets指明了产生源代码的路径。...scala.io.StdIn.readLine() calcSystem.terminate() } 运行CalculatorStarter产生一个calculator actor: akka.tcp
一种Actor的分片是通过Akka的Cluster-Sharding的ClusterSharding.start方法在集群中构建的。...多shard多entity的特性可以从extractShardId,extractEntityId这两个方法中得到一些信息。...整个shard和entity的构建过程都是通过用户提供的函数extractShardId和extractEntityId实现的，Cluster-Sharding就是通过这两个函数按用户的要求来构建和使用...这个eid的第一个字节代表shard-id，这样我们可以直接指定目标entity所在分片或者随意任选一个shard-id如：Random.NextInt(9).toString。...下面的代码示范了如何在一个集群节点上部署分片： package clustersharding.shard import akka.persistence.journal.leveldb._ import
Scala语言的技术实践 两年前我还在ThoughtWorks的时候，与同事杨云（大魔头）在一个Scala的大数据项目，利用工作之余，我结合了一些文档整理了一份Scala编码规范，放在了github上，...： 将业务尽量分布到小的trait中，然后通过object来组合 多用函数或偏函数对逻辑进行抽象 用隐式转换体现关注点分离，既保证了职责的单一性，又保证了API的流畅性 用getOrElse来封装需要两个分支的模式匹配...产品需要支持多种数据源，不同数据源的处理逻辑放到不同的模块中，我们利用actor来解耦 以下是为AKKA的ActorRefFactory定义的工厂方法： ?...组件设计的原则 一个纯组件利用props接受所有它需要的数据，类似一个函数的入参，除此之外它不会被任何其它因素影响； 一个纯组件通常没有内部状态。...不存在隐藏的内部状态导致渲染不同。 在React中尽可能使用extends而不是mixin； 对State进行范式化，不要定义嵌套的State结构，不同数据的相互引用都通过ID来查找。
上一篇讨论了SSL/TLS安全连接，主要是一套在通信层面的数据加密解决方案。但我们更需要一套方案来验证客户端。要把不能通过验证的网络请求过滤掉。...实际上OAuth2是一套3方授权模式，但我们只需要资源管理方授权，所以划去了1、2两个步骤。剩下的两个步骤，包括：申请令牌，使用令牌，这些在官方文件中有详细描述。...用户身份和令牌的传递是通过Http Header实现的，具体情况可参考RFC2617,RFC6750 简单来说：用户向服务器提交身份信息申请令牌，下面是一个HttpRequest样例： POST /token...val fmtUser = jsonFormat3(AuthUser.apply) } validUers: Seq[UserInfo] 模拟是个在服务端数据库里的用户登记表，loggedInUsers是一个已经通过验证的用户请单...这就意味着每次一个用户通过验证获取令牌后服务端必须把用户信息和令牌值保存起来方便以后对比。
1 PySpark简介 Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。...创建一个名为demo.py的Python文件，并在该文件中输入以下代码。...要在PySpark中应用任何操作，我们首先需要创建一个PySpark RDD。...hadoop spark akka spark vs hadoop pyspark pyspark and spark 3.4 filter(f) 返回一个包含元素的新RDD，它满足过滤器内部的功能。...Map app") words = sc.parallelize( ["scala", "java", "hadoop", "spark", "akka"
第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展，在介绍Reactive Manifesto的同时，介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。...AKKA通过Aggregator特性实现了Aggregator模式，可以很好地解决刚才提到的问题。...ContentWordCounter分析后的结果如下代码所示： case class AnalysisResult(wordToCount: Seq[(String, Long)]) 那么，Aggregator就可以通过在其内部维持一个分析结果集...在Aggregator内部，其实维持了一个expectList，用以存放expect等函数所接收的偏函数。...通过Router可以创建一个容器Actor，内部管理多个worker rootees，并提供了RoundRobin、Random、Boardcast等多种路由形式，用户可以根据Actor的负载情况选择不同的路由方式
关于Akka Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。...大体思路 1、提供一个Master，负责woker的任务分配，注册及销毁。 2、提供一个Woker，负责Master分配的任务。...需要定时向Master报告状态 3、Master内部提供自检机制，为其检测过期woker并销毁。 大体思路就是这样。... override def preStart(): Unit = { //在master启动时会打印下面的那个协议, 可以先用这个做一个标志, 连接哪个master //继承actor后会有一个...context, 可以通过它来连接 master = context.actorSelection(s"akka.tcp://MasterSystem@$masterHost:$masterPort
Java生态系统，可以和现有Java类库实现无缝连接，你可以在Scala项目直接引入现有的Java依赖，或是直接引入Java源码文件。...与此同时，Scala生态发展的也非常不错，下面列举几个具有代表性的项目。 分布式系统 Akka是一个工具库，可以帮助你构建一个基于消息驱动的高可用分布式系统。...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。
在前面几篇讨论里我们介绍了scala-gRPC的基本功能和使用方法，我们基本确定了选择gRPC作为一种有效的内部系统集成工具，主要因为下面gRPC支持的几种服务模式： 1、Unary-Call：独立的一对...首先发送request启动连接，然后在这个连接上两端可以不断交互信息。...那么如果能把gRPC中ListenableFuture和StreamObserver这两种类型转成akka-stream的基本类型应该就能够实现所谓的reactive-gRPC了。...Flow，我们可以在这个Flow里调用任何akka-stream提供的功能，如： Flow[Request] .throttle(1, 10.millis, 1, ThrottleMode.Shaping..., learn.grpc.akka.stream.services.sum.SumResult, NotUsed] } 我们看到服务函数sumPair是一个akka-stream Fow[NumPair
通过一段时间的学习了解，加深了一些对Akka的认识，特别是对于Akka在实际编程中的用途方面。...如果使用Akka，我们可以把这个完整的功能分切成多个能产生中间临时结果的小功能然后把这些功能放到不同的Actor上分别独立运算，再通过消息来连接这些功能集合成最终结果。...那么应该如何在三种行为中切换呢？用context.become(???)...所以Akka提供了unbecome，这是个堆栈弹出函数，把上一个become压进的行为函数再弹出来，释放一个堆栈空间。所以我们应该用unbecome来解决堆栈溢出问题。...所以，become/unbecome最好使用在两个功能之间的转换。
目前Gatling有两个主线版本，一个是Gatling 1,最新版本是1.5.3;一个是Gatling 2,最新版本是2.0.0-M3a。...Gatling 2使用了JDK7进行编译，使用的Scala版本是2.10，它对Gatling的API进行了一些重构和重新设计,内部也有一些调整。...└── github.scala directory, 2 files 可以看到在simulations目录下有两个文件，一个是我给自己的博客写的性能测试脚本，一个是给github写的一个性能测试脚本...其实它就是Scala的一个类，继承自Simulation。...Akka Actors. Gatling 使用了Akka作为其并发编程的运行时。Akka的Actors模式能够有效的绕过JVM上多线程带来的性能问题。 Scala.
这些服务器都处于同一集群环境里，它们都是akka-cluster中的节点（node）。...在前面akka系列的博客里也介绍了一些akka-cluster的情况，最近在“集群环境内编程模式(PICE)”的专题系列里又讨论了如何在集群环境里通过protobuf-gRPC把多个不同类型的数据库服务集成起来...因为集群中的数据库服务是用akka-stream连接的，我们把程序与数据一起作为stream的流元素用Flow发送给相应的数据库服务进行处理。...但首先探讨一下如何通过配置文件来定义akka-cluster节点，实现集群规模调整。...Leave scala.io.StdIn.readLine() } 第一个运行的必须是seednode，因为每个节点在启动时都需要连接seednode。
服务方通过这个令牌来获取用户身份信息，也就是说服务端必须维护一个已经获得身份验证的用户信息清单。...还记着我们的POS例子里客户端必须构建一个指令，如：http://www.pos.com/logIn?...先了解一下JWT：JWT也是一个行业标准：RFC7519，是一个用Json格式传递加密信息的方式。...刚好，找到一个开源的scala JWT工具库jwt-scala. 下面就利用项目源代码来了解一下JWT的操作，包括：加密、解密、验证、获取payload内部claims值。..." % "3.6.1", "com.typesafe.akka" %% "akka-http-spray-json" % "10.1.8", "com.typesafe.scala-logging
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