首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将简单的Scala远程actor示例移植到Akka actor

首先,我们需要了解Akka Actor是一个基于Actor模型的并发和分布式框架,它可以轻松地在多个节点上部署和管理Actor。Akka Actor可以在不同的节点上进行通信,从而实现分布式系统的开发。

在将简单的Scala远程Actor示例移植到Akka Actor之前,我们需要考虑以下几个方面:

  1. 配置:我们需要在Akka Actor中配置远程通信和网络地址。这可以通过在Akka配置文件中设置akka.remoteakka.cluster相关参数来实现。
  2. 依赖关系:我们需要在项目中添加Akka Actor相关的依赖项,以便在项目中使用Akka Actor。
  3. 网络地址:我们需要为Actor指定一个网络地址,以便其他Actor可以与其通信。
  4. 远程部署:我们需要在远程节点上部署Actor,并使用ActorSelectionActorRef与其进行通信。

以下是一个简单的Scala远程Actor示例,它使用Akka Actor进行远程通信:

代码语言:scala
复制
import akka.actor.{Actor, ActorRef, ActorSystem, Props}
import akka.remote.{AssociatedEvent, DisassociatedEvent, RemotingLifecycleEvent}

case class Message(content: String)

class MyActor extends Actor {
  override def receive: Receive = {
    case Message(content) => println(s"Received message: $content")
  }
}

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val system = ActorSystem("MySystem")
    val remoteActor = system.actorOf(Props[MyActor], "remoteActor")

    system.eventStream.subscribe(system.actorOf(Props(new Actor {
      override def receive: Receive = {
        case AssociatedEvent(localAddress, remoteAddress, inbound) =>
          println(s"Associated: $localAddress $remoteAddress $inbound")
        case DisassociatedEvent(localAddress, remoteAddress, inbound) =>
          println(s"Disassociated: $localAddress $remoteAddress $inbound")
      }
    })), classOf[RemotingLifecycleEvent])

    remoteActor ! Message("Hello, remote actor!")
  }
}

在上面的示例中,我们创建了一个名为MyActor的Actor,并在本地节点上启动了一个Actor实例。然后,我们使用ActorSystemeventStream订阅了远程通信事件,以便在远程通信发生时接收通知。最后,我们向远程Actor发送了一条消息。

需要注意的是,在使用Akka Actor进行远程通信时,我们需要确保网络地址和端口是可达的,并且在Akka配置文件中正确配置了远程通信和网络地址。此外,我们还需要考虑安全性和性能等因素,以确保远程通信的安全性和高效性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Akka-Cluster(1)- Cluster Singleton 单例节点

    关于cluster-singleton我在前面的博文已经介绍过,在这篇我想回顾一下它的作用和使用方法。首先,cluster-singleton就是集群某个节点上的一个actor。任何时间在集群内保证只会有一个这种actor的实例。它可以是在任何节点上,具体位置由akka-cluster系统的leader节点根据一定规则选定。当cluster-singleton所处的节点停止运作时leader会选择另一个节点,然后系统会将cluster-singleton迁移到新的节点上来保证集群中一定有一个活着的cluster-singleton实例,不过值得注意的是迁移的actor会丢失它的内部状态。在编程实践中常常会需要保证一项程序功能只能由唯一的actor来运行的情况,比如我们需要保证某种运算的顺序,这时在集群环境里就可以使用cluster-singleton了。下面是cluster-singleton可能的一些使用场景:

    03

    akka-typed(0) - typed-actor, typed messages

    akka 2.6.x正式发布以来已经有好一段时间了。核心变化是typed-actor的正式启用,当然persistence,cluster等模块也有较大变化。一开始从名称估摸就是把传统any类型的消息改成强类型消息,所以想拖一段时间看看到底能对我们现有基于akka-classic的应用软件有什么深层次的影响。不过最近考虑的一些系统架构逼的我不得不立即开始akka-typed的调研,也就是说akka-classic已经无法或者很困难去实现新的系统架构,且听我道来:最近在考虑一个微服务中台。作为后台数据服务调用的唯一入口,平台应该是个分布式软件,那么采用akka-cluster目前是唯一的选择,毕竟前期搞过很多基于akka-cluster的应用软件。但是,akka-cluster-sharding只能支持一种entity actor。毕竟,由于akka-classic的消息是没有类型的,只能在收到消息后再通过类型模式匹配的方式确定应该运行的代码。所以,这个actor必须包括所有的业务逻辑处理运算。也就是说对于一个大型应用来说这就是一块巨型代码。还有,如果涉及到维护actor状态的话,比如persistenceActor,或者综合类型业务运算,那么又需要多少种类的数据结构,又怎样去维护、管理这些结构呢?对我来说这基本上是mission-impossible。实际上logom应该正符合这个中台的要求:cluster-sharding, CQRS... 抱着一种好奇的心态了解了一下lagom源码,忽然恍然大悟:这个东西是基于akka-typed的!想想看也是:如果我们可以把actor和消息类型绑在一起,那么我们就可以通过消息类型对应到某种actor。也就是说基于akka-typed,我们可以把综合性的业务划分成多个actor模块,然后我们可以指定那种actor做那些事情。当然,经过了功能细分,actor的设计也简单了许多。现在这个新的中台可以实现前台应用直接调用对应的actor处理业务了。不用多想了,这注定就是akka应用的将来,还等什么呢?

    03

    Akka-Cluster(6)- Cluster-Sharding:集群分片,分布式交互程序核心方式

    在前面几篇讨论里我们介绍了在集群环境里的一些编程模式、分布式数据结构及具体实现方式。到目前为止,我们已经实现了把程序任务分配给处于很多服务器上的actor,能够最大程度的利用整体系统的硬件资源。这是因为通过akka-cluster能够把很多服务器组合成一个虚拟的整体系统,编程人员不需要知道负责运算的actor具体在那台服务器上运行。当然,我所指的整体系统是一种分布式的系统,实质底层还是各集群节点作为完整个体独立运行的,所以核心理念还是需要将程序分割成能独立运算的任务,然后分派给可能分布在很多服务器上的actor去运算。在上一篇的cluster-load-balance里我们采用了一种fire-and-forget模式把多项独立任务分配给集群节点上的actor,然后任由它们各自完成运算,中途不做任何交互、控制。这也是一种典型的无内部状态的运算模式。对外界来讲就是开始、完成,中间没有关于运算进展或当前状态的交流需要。但在现实里,很多任务是无法完全进行独立细分的,或者再细分会影响系统效率。比如网上购物网站每个客户的购物车:它记录了客户在网上的所有商品拣选过程,每一个拣选动作都代表更新的购物车状态,直到完成结算。那么在一个可能有几十万用户同时在线购物的网站,保留在内存的购物车状态应该是任何机器都无法容纳的,只有回到传统的数据库模式了,还是要面对无法解决的多并发系统效率问题。这么分析,集群分片技术可能是最好的解决方法了。

    02
    领券