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Akka -消息已排队,不经常使用

Akka是一个开源的分布式计算框架,用于构建高可伸缩性、高并发性的分布式应用程序。它基于Actor模型,通过消息传递实现并发和分布式计算。

Akka的主要特点包括:

  1. 消息驱动:Akka使用消息传递作为并发和通信的基本机制,通过将任务分解为独立的Actor并通过消息进行通信,实现了高度解耦和可伸缩性。
  2. 弹性和容错:Akka提供了弹性和容错机制,可以自动监控和恢复失败的Actor,确保应用程序的可靠性和稳定性。
  3. 高性能:Akka采用异步非阻塞的消息传递方式,充分利用多核处理器和异步IO,提供了高性能的并发处理能力。
  4. 分布式计算:Akka支持分布式计算,可以在多个节点上部署Actor,并通过消息传递进行通信,实现分布式应用程序的开发和部署。
  5. 扩展性:Akka提供了可扩展的Actor系统,可以根据应用程序的需求动态地增加或减少Actor的数量,以适应不同的负载情况。

Akka适用于以下场景:

  1. 高并发应用程序:由于Akka基于Actor模型,可以轻松处理大量并发请求,适用于需要高并发处理能力的应用程序,如实时通信、社交网络、游戏服务器等。
  2. 分布式系统:Akka的分布式计算能力使其非常适合构建分布式系统,可以在多个节点上部署Actor,并通过消息传递进行通信,实现分布式应用程序的开发和部署。
  3. 弹性和容错应用:Akka提供了弹性和容错机制,可以自动监控和恢复失败的Actor,适用于对可靠性和稳定性要求较高的应用程序,如金融交易系统、电商平台等。

腾讯云提供了一系列与Akka相关的产品和服务,包括:

  1. 云服务器CVM:提供了可靠的虚拟服务器实例,可以用于部署和运行Akka应用程序。
  2. 云数据库CDB:提供了高可用、可扩展的关系型数据库服务,可以与Akka应用程序集成,实现数据的持久化和管理。
  3. 云监控CM:提供了全面的云资源监控和告警服务,可以监控Akka应用程序的运行状态和性能指标。
  4. 云负载均衡CLB:提供了高可用、高性能的负载均衡服务,可以将请求均衡地分发给部署在不同节点上的Akka Actor。

更多关于腾讯云产品和服务的详细介绍,请参考腾讯云官方网站:腾讯云

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Akka 指南 之「消息传递可靠性」

通常令人担忧的死信 消息传递可靠性 Akka 帮助你构建可靠的应用程序,这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心(scaling up,纵向扩展)或分布在计算机网络中(scaling out,横向扩展...同样的道理是,「没有人需要可靠的消息传递」。发送方了解交互是否成功的唯一有意义的方法是接收业务的确认消息,这不是 Akka 可以自己完成的(我们既不编写“按我的意思做”的框架,也希望我们这样做)。...如果邮箱实现遵循FIFO顺序(例如PriorityMailbox),那么 Actor 的处理顺序可能会偏离排队顺序。...建议依赖本节中更强的可靠性,因为它会将你的应用程序绑定到仅本地(local-only)部署:为了适合在计算机集群上运行,可能必须对应用程序进行不同的设计(而不是仅使用某些 Actor 本地的某些消息交换模式...本地消息发送的可靠性 Akka 测试套件依赖于在本地上下文中丢失消息(对于非错误条件测试也适用于远程部署),这意味着我们确实尽了最大努力保持测试的稳定性。

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Akka 指南 之「Actors」

如果当前的 Actor 行为与接收到的消息匹配,则调用unhandled,默认情况下,它在Actor 系统的事件流上发布akka.actor.UnhandledMessage(message, sender...此钩子保证在禁用此 Actor 的消息队列后运行,即发送到停止 Actor 的消息将被重定向到ActorSystem的deadLetters。...请注意,接收超时(receive timeout)可能会在另一条消息排队后立即触发并排队ReceiveTimeout消息;因此,不保证在接收超时,如通过此方法配置的那样,事先必须有空闲时间。...如果其中一个 Actor 没有响应(即长时间处理消息,因此接收stop命令),那么整个过程将被阻塞。...PoisonPill作为普通消息排队,并将在邮箱中排队消息之后处理。

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  • Akka 指南 之「集群分片」

    当解析分片的位置时,该分片的传入消息将被缓冲,并在分片所在地(home)已知时传递。到解析分片的后续消息可以立即传递到目标目的地,而涉及ShardCoordinator。...在重新平衡过程中,协调器首先通知所有ShardRegion Actor 开始对分片的切换。这意味着它们将开始缓冲该分片的传入消息,就像分片位置未知一样。...如果某个消息在停止时排队到该实体,则将删除邮箱中排队消息。...这种成本随着每个分片的实体数量增加而增加,我们目前建议在每个分片上使用超过 10000 个实体。...警告:在运行使用群集分片的 Akka 群集节点时,切勿使用此程序。使用此程序前,请停止所有群集节点。

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    所以,基于这个原因,我们没有必要在每次执行一个Command时先判断该Command是否执行。...当出现异常时,我们要检查该Command是否之前执行过,如果有,就要认为当前Command执行正确,然后要把之前Command产生的事件拿出来做后续的处理。这个问题有点深入了,我暂时细化了。...多个消息同时发送给actor时,全部会先放入该actor的mailbox里排队; 然后actor单线程从mailbox顺序消费消息; 消费一个后产生事件; 持久化事件,akka-persistence也是采用了...然后我们可以看到akka框架也是先持久化事件之后,再更新actor的状态的。这说明,akka采用的也叫保守的方式,即必须先确保数据落地,再更新内存,再处理下一个消息。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    Akka 指南 之「什么是 Actor?」

    消息是,从概念上讲,Akka 的每个 Actor 都有自己的轻量级线程,这完全与系统的其他部分隔离开来。这意味着,不必使用锁来同步访问,你可以编写 Actor 代码,而不必担心并发性。...另一方面,从同一个 Actor 向同一个目标发送多条消息将以相同的顺序将它们排队。 有不同的邮箱实现可供选择,默认为FIFO:Actor 处理的消息的顺序与它们排队的顺序匹配。...这通常是一个很好的默认值,但是应用程序可能需要将某些消息优先于其他消息。在这种情况下,优先级邮箱将不总是在末尾排队,而是在消息优先级指定的位置排队,甚至可能在前面。...当使用这样的队列时,处理的消息的顺序将自然地由队列的算法定义,通常不是FIFO。...Akka 与其他一些 Actor 模型实现不同的一个重要特性是,当前行为必须始终处理下一条出列的消息,没有扫描邮箱以查找下一条匹配的消息。除非重写此行为,否则处理消息失败通常被视为失败。

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    一般如果资源竞争激烈,那无所谓,不会影响性能;但是如果像秒杀这种场景,那db就会抗不住了。...所以,基于这个原因,我们没有必要在每次执行一个Command时先判断该Command是否执行。...当出现异常时,我们要检查该Command是否之前执行过,如果有,就要认为当前Command执行正确,然后要把之前Command产生的事件拿出来做后续的处理。这个问题有点深入了,我暂时细化了。...多个消息同时发送给actor时,全部会先放入该actor的mailbox里排队; 然后actor单线程从mailbox顺序消费消息; 消费一个后产生事件; 持久化事件,akka-persistence也是采用了...然后我们可以看到akka框架也是先持久化事件之后,再更新actor的状态的。这说明,akka采用的也叫保守的方式,即必须先确保数据落地,再更新内存,再处理下一个消息

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    指定调度器的消息队列类型 调度器还可能需要运行在其上的 Actor 使用的邮箱类型。例如,BalancingDispatcher需要一个消息队列,该队列对于多个并发使用者是线程安全的。...如果调度器需要如上所述的邮箱类型,那么将使用该要求的映射来确定要使用的邮箱类型。 将使用默认邮箱akka.actor.default-mailbox。...由多个生产商单个使用者队列支持,不能与BalancingDispatcher一起使用 是否阻塞:No 是否有界:No 配置名称:akka.dispatch.SingleConsumerOnlyUnboundedMailbox...支持,如果达到容量,则在排队时阻塞 是否阻塞:如果与非零mailbox-push-timeout-time一起使用,则为Yes,否则为NO 是否有界:Yes 配置名称:akka.dispatch.BoundedControlAwareMailbox...在这之前,发送到ActorRef的消息将在本地排队,只有在交换真正的填充之后,它们才会被传输到真正的邮箱中。

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    如何检测分布式系统中的故障节点

    故障可能发生在网络连接级别(进程之间的消息丢失或传递缓慢),也可能发生在进程级别(进程崩溃或运行缓慢),并且延迟始终不能与故障区分开。...这意味着在错误地将活动过程怀疑为死(产生假阳性)与延迟将无响应过程标记为死之间进行权衡,这给了它怀疑的好处并期望它最终做出响应(产生假阴性)。...失败的原因如下所示: 消息可能在队列中等待,稍后将被发送; 远程节点可能处理失败; 由于垃圾回收,远程节点可能会暂时停止响应; 远程节点可能已经处理了请求,但是响应在网络中丢失了; 远程Node可能有进程并响应了...这种故障检测算法的方法是通过 Akka 和 Cassandra 使用的 Phi Accrual 故障检测器完成的。 Phi Accrual 故障检测器使用每个心跳的固定窗口大小采样来估计信号的分布。...如果您有兴趣,这里有一个检测 phi 的公式https://doc.akka.io/docs/akka/current/typed/failure-detector.html。

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    Akka 集群允许构建分布式应用程序,其中一个应用程序或服务可以跨越多个节点(实际上是多个ActorSystem)。另请参见在「何时何地使用 Akka 集群」中的讨论。...Akka 应用程序可以分布在集群上,每个节点承载应用程序的某些部分。集群成员和运行在应用程序节点上的 Actor 是分离的。节点可以是集群的成员,而承载任何 Actor。...Akka 使用一个带有向量时钟的单一共享状态进行版本控制,因此 Akka使用的push-pull gossip使用此版本仅在需要时推送实际状态。...消息接收者还具有一种机制,通过丢弃在邮箱中排队时间过长的消息,来保护自己免受过多消息的影响。 当集群处于聚合状态(状态一致)时,消息发送者只向所选节点发送包含较小状态的消息。...一旦集群发生变化(意味着聚合),它就会再次回到有偏见的消息传播。 消息状态或消息状态的接收者可以使用消息版本(向量时钟)来确定: 它有一个新版本的消息状态,在这种情况下,它会把它发送回消息传播者。

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    使用Akka实现并发

    我找到了这样一个框架:AkkaAkka基于Erlang actor模型。如果您阅读上述问题的实现方式,则使用拉策略实现,消费者线程将在完成当前任务后执行新任务。所以我们需要等到生产者准备好了。...因此,与银行类似地进行思考,以前我们曾经常常站在队列中,银行很难维持这个队列。有时客户厌倦了排队并离开。因此,银行可以做的是将此问题提交给第三方供应商并寻求解决方案。供应商建议使用令牌系统。...使用Akka非常容易。它可以作为依赖项添加到我们的project.Simple jar文件中。所以,让我们亲自动手,编写一个Hello World程序。示例来自Akka文档。...Akka中的所有内容都设计为在分布式环境中工作:actor的所有交互都使用消息传递,一切都是异步的。...所以我使用actor的感觉非常好,比传统线程更快。

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    傻白甜,约不约?

    其是由 Scala 编写,对于新手入门不是太友好,如果只是写纯 Java 的 Bug ,大可不必和自己过不去,但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具,还是有点必要学学使用的。...而且 Sbt 默认会从一些奇奇怪怪的地方下载依赖,相信大家的第一次,都不会很美好( Sbt 的项目构建异常缓慢,而且还经常会失败),笔者也例外,所以有了这篇文章,希望对你有些帮助。...提要:本文首先会介绍如果要使用sbt,需要完成那些配置,然后使用sbt,构建2个helloworld,一个基于akka的,一个是基于delta的。...Akka用Scala语言编写,同时提供了Scala和Java的开发接口。Akka处理并发的方法基于Actor模型,Actor之间通信的唯一机制就是消息传递。...:") val consoleLine:String = StdIn.readLine() /** * 使用helloActorRef来给自己发送消息,helloActorRef

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