Akka 实践（一）Akka基础

一、Akka是什么，解决什么问题

系统开发中，软件开发工程师经常面对的困难是高并发处理，高并发处理模块的好坏往往决定了系统的好坏。Akka就是一个基于事件驱动模型的高并发处理框架。Akka基于actor模型来实现高并发处理，每一个actor拥有自己的属性和操作，这样就避免了通常情况下因为多个线程之间要共享属性（数据）而是用锁机制的处理。这种机制在scala，cloure 语言中应用的很好，将操作和属性放在一个独立的单元中进行处理，从而提高并发处理的能力。   

 从上面描述中，我们可以大致看出AKKA解决什么问题
1、高并发的调用
2、提供了角色，并对并发处理提供了高级抽象
3、避免了传统的锁机制
4、事件驱动模型
     现在比较正规的介绍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。它分为开发库和运行环境，可以用于构建高并发、分布式、可容错、事件驱动的基于JVM的应用。使构建高并发的分布式应用更加容易。 

Akka可以以两种不同的方式来使用 ：
1、以库的形式：在web应用中使用，放到 WEB-INF/lib 中或者作为一个普通的Jar包放进classpath。 
2、以微内核的形式：你可以将应用放进一个独立的内核

二、Akka的原理

2.1 Actor模型

Actor这个模型由Carl Hewitt在1973年提出，Gul Agha在1986年发表技术报告“Actors: A Model of Concurrent Computation in Distributed Systems”，至今已有不少年头了。在计算机科学中，它是一个并行计算的数学模型，最初为由大量独立的微处理器组成的高并行计算机所开发，Actor模型的理念非常简单：天下万物皆为Actor。

Actor之间通过发送消息来通信，消息的传送是异步的，通过一个邮件队列（mail queue）来处理消息。每个Actor是完全独

立的，可以同时执行它们的操作。每一个Actor是一个计算实体，映射接收到的消息到以下动作：

1、发送有限个消息给其它Actor；
2、创建有限个新的Actor；
3、为下一个接收的消息指定行为。
　　以上三种动作并没有固定的顺序，可以并发地执行。Actor会根据接收到的消息进行不同的处理。在一个Actor系统中，包含一个未处理的任务集，每一个任务由以下三个属性标识：
1、tag：用以区别于系统中的其它任务；
2、target：通信到达的地址；
3、communication：包含在target上的Actor处理任务时可获取的信息，。
　　 简单起见，可以把一个任务视为一个消息，在Actor之间传递包含以上三个属性的值的消息。Actor模型有两种任务调度方式：基于线程的调度以及基于事件的调度：
基于线程的调度：为每个Actor分配一个线程，在接收一个消息时，如果当前Actor的邮箱（mail box）为空，则会阻塞当前线程。基于线程的调度实现较为简单，但线程数量受到操作的限制，现在的Actor模型一般不采用这种方式；
基于事件的调试：事件可以理解为上述任务或消息的到来，而此时才会为Actor的任务分配线程并执行。
　　 综上，我们知道可以把系统中的所有事物都抽象成一个Actor：
1、Actor的输入是接收到的消息。
        2、Actor接收到消息后处理消息中定义的任务。
        3、Actor处理完成任务后可以发送消息给其它的Actor。
　　那么在一个系统中，可以将一个大规模的任务分解为一些小任务，这些小任务可以由多个Actor并发处理，从而减少任务的完成时间。AKKA采用actor 模型来让开发者不需要关注太多并发，同步问题。AKKA基于jvm运行，底层是摆脱不了线程池运行，akka也少不了线程池大小配置的烦恼。但是Actor与thread不是一个维度的事情，Actor比thread更抽象，更偏上层，它只是定义了一种机制。
Actors 是一些包含状态和行为的一些对象。它们通过显式的传递消息来进行通信，这些消息会被发送到它们收件箱中（消息队列）。某种意义上来说，actor 是面向对象编程中最严格的实现形式。为了更好的理解它们，我们可以把这些actors看做一群人。想象一下，我们把一些子任务分给一群人，这些人根据其不同的职能划分为不同的组织机构。（这样的好处就是我们不用与实际的人去打交道，而是直接面对部门整体。也不用花心思去考虑某一个人的情绪因素和职业道德了）。我们在构建软件的时候其实也可以借鉴这种方式。

2.2 Akka的Actor

这里有三个角色：Client、Master、Worker 

Client傻乎乎地发同步请求给Master，一直等到结果返回客户端才离开。

Master接收客户端发来的请求，然后将请求交给Worker处理，处理完成之后将结果返回给Client。 

Worker负责具体的业务处理，它耗费的事件比较长。

所以这里的关键在于Master，如果Master线性地“接收请求――调用Worker处理得到返回结果――将结果返回”，这样的系统必将歇菜。使用Akka可以方便地将它变成并行地。

三、Akka的应用领域

1、事务处理（在线游戏，金融、银行，贸易，统计，博彩，社会化媒体，电信）
2、后端服务 (任何行业，任何应用)
3、并发/并行性（任何应用）
4、虚拟仿真
5、批处理（任何行业）
6、通讯枢纽（电信、网络媒体、移动媒体）
7、游戏与博彩（MOM（消息中间件），网络游戏，博彩）
8、商业智能/数据挖掘/通用运算
9、复杂的事件流处理