Akka 设计Reactive System架构指南（A-Z翻译系列）Part2

第二部分 使用Reactive Streams,Akka Streams, Akka HTTP, and Alpakka将工作负载流化（Streaming）

最受欢迎的Akka OSS模块之一出现于几年前，它就是Akka Streams。基于
Reactive Streams，Lightbend与Netflix，Oracle，Pivotal等公司的工程师共同发起，使得Reactive Streams可以处理带背压(backpressure)的数据流。类似TCP, 背压可以防止生产者给下游的消费者过载的数据以至于无法处理。

Reactive Streams and Akka Streams

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在图11中，左边是Reactive Stream（Java9），包括一个发布者，一个订阅者和一个处理器。在jdK9中，不倾向于直接使用这些组件，而是作为streaming的基础单元。Akka Streams构建于Reactive Streams标准之上，额外添加了更多的功能。

在图11的右边，Akka Steams使用的术语是sources, sinks, 和 flows。对应Java的publisher, subscriber, 和 processor。 它们的功能是类似的，Akka Streams基于湾光公司 Akka团队和OSS社区的经验，在flow这一块添加了功能。Akka Streams 提供了对于函数式编程人员很熟悉的功能，例如filter, fold, 和 map。这些方法支持在流中flow环节进行数据的转换。

Akka Streams, Akka HTTP, 和Alpakka

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Akka HTTP 构建于Akka Streams之上, Akka Streams天然适合于HTTP请求转换到HTTP响应的场景(见图12). 转换发生在steam的Flow模块中，此模式同样适合websocket，使用Akka Stream或Akka HTTP在消息进入或者送出的时候进行处理。

对于企业集成，可以选择另一项目Alpakka，采用响应式(Reactive)的，基于Akka Streams方案，代替Apache Camel。 和Camel社区版类似，开源社区大力构建了不同的连接器，用来将背压(backpressure)能力带到传统的Camel端点。
例如，以维基百科图像为来源，Alpakka能够“丰富数据” 并推送到各种连接器，例如Amazon S3, Apache Kafka或者Microsof Azure存储队列。

连接器列表：

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Alpakka用简洁的代码提供了强大的能力，背后使用 Akka Streams和Akka actors，避免直接处理底层内部控制。使用Akka Streams，更多的用函数式编程处理事物流，数据流过不同的函数来进行不同的转换操作。

总结

› Reactive Streams旨在为流负载提供背压(backpressure)能力，避免生产者或消费者过载。
› Akka Streams 是Reactive Streams的实现，提供了一系列的流程处理转换。
› 基于Akka Streams, Akka HTTP和Alpakka具备背压(backpressure)能力。作为Akka生态系统的一部分，提供了弹性的HTTP服务和企业集成功能。