Scala.Actor实践心得与设计思想

   这段时间系统的学习了Scala，编程思想上可谓收获不少，想从里面挑些值得写的东西分享给大家，Scala的Actor

可谓这门语言的一个亮点，函数式编程核心价值在于多核编程，所以就打算说说这个Actor，总结一下学习心得。先很俗

套的简单谈谈概念，然后会拿四个例子做补充。主要内容包括基本原理，设计思想，单机环境并发测试。

 

 

  　　        Actor是一种基于事件的轻量级线程，在以前的并发模型中，我们需要关注共享的数据结构，而使用Actor则需要

关注操作数据的代码结构，因为减少了数据的共享。Actor的主要能力来源于消息传递，而不是采用阻塞调用的处理形式。

如果创建直接或间接扩展 Actor的类，要确保对对象的所有调用都通过消息传递进行。

 

　　   我把Actor的设计思想归为两类，使用目的归为两类。从设计思想上来说Scala推荐的是以消息传递为核心的设计

思想，由于Scala可以无缝使用Java类库，所以也可以采用以共享数据为核心的设计，当然也可以写出混合式设计风格的

。使用目的主要有两种，一种是Scala提供API给Java调用，另一种就是Scala自给自足。举三个例子，例子很简单，是一

个累加器。

 

1、以消息传递为核心的设计：使用Actor的actor方法，使用不可变对象，不考虑数据共享问题，以消息传递为设计核心。

 

 1  import  actors._, Actor._
 2  /*
 3   * Author:ShiYang
 4   * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
 5   *  */
 6  object SendMessageStyle {
 7 
 8    def main(args: Array[String]): Unit  =  {
 9      val caller  =  self
10      val accumulator  =  actor {
11        var  continue   =   true
12        var sum  =   0
13        loopWhile( continue ) {
14          reactWithin( 500 ) {
15             case  number: Int  =>  sum  +=  number
16             case  TIMEOUT  =>
17               continue   =   false
18              caller  !  sum
19          }
20        }
21      }
22      accumulator  !   1
23      accumulator  !   2
24      accumulator  !   3
25      receiveWithin( 1000 ) {
26         case  result  =>  println( " Total is  "   +  result)
27      }
28    }
29  }

 

2、以共享数据为核心的设计：构建由Actor继承共享数据操作类，以共享数据为核心。

 

 1  import  actors._, Actor._
 2 
 3  /*
 4   * Author:ShiYang
 5   * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
 6   *  */
 7  object SharedDataStyle {
 8     case   class  Add(number: Int)
 9     case   class  GetResult(sender: Actor)
10 
11     class  AddActor  extends  Actor {
12      override def act(): Unit  =  process( 0 )
13      def process(value: Int): Unit  =  {
14        reactWithin( 500 ) {
15           case  Add(number)  =>  process(value  +  number)
16           case  GetResult(a)  =>  a  !  value; process(value)
17           case  _  =>  process(value)
18        }
19      }
20    }
21 
22    def main(args: Array[String]): Unit  =  {
23      val addActor  =   new  AddActor
24      addActor.start()
25      addActor  !  Add( 1 )
26      addActor  !  Add( 2 )
27      addActor  !  Add( 3 )
28      addActor  !  GetResult(self)
29      receiveWithin( 1000 ) {
30         case  result  =>  println( " Total is  "   +  result)
31      }
32    }
33  }

 

3、以API形式提供给Java程序使用：由于Java不能直接向Actor发消息，所以需要对Scala的!()方法进行封装。

 

 1  import  actors._, Actor._
 2  /*
 3   * Author:ShiYang
 4   * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
 5   *  */
 6  object ForJavaStyle {
 7     case   class  Add(number: Int)
 8     case   class  GetResult(sender: Actor)
 9     private   class  AddActor  extends  Actor {
10      override def act(): Unit  =  process( 0 )
11      def process(value: Int): Unit  =  {
12        reactWithin( 500 ) {
13           case  Add(number)  =>  process(value  +  number)
14           case  GetResult(a)  =>  a  !  value; process(value)
15           case  _  =>  process(value)
16        }
17      }
18    }
19     private  val addActor  =   new  AddActor
20    addActor.start()
21     private  def add(sender: Actor, num: Int): Unit  =  {
22      sender  !  Add(num)
23    }
24     private  def getResult(sender: Actor): Int  =  {
25      sender  !  GetResult(self)
26      receiveWithin( 1000 ) {
27         case  result: Int  =>  result
28      }
29    }
30    def addForJava(num: Int): Unit  =  {
31      add(addActor, num)
32    }
33    def getResultForJava(): Int  =  {
34      getResult(addActor)
35    }
36  }

 

Java端调用代码：

 

 1  /*
 2   * Author:ShiYang
 3   * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
 4   *  */
 5  public   class  GetFromScala {
 6 
 7       public   static   void  main(String[] args) {
 8          ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava( 1 );
 9          ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava( 2 );
10          ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava( 3 );
11          System.out.println( " Total is  "
12                   +  ForJavaStyle$.MODULE$.getResultForJava());
13      }
14  }

 

      通过上面的例子可见Scala对Java语言有非常大的补充，提高了生产力。为Java提供了轻松实现多核并行编程的能

力。为了进一步测试Actor的并发性能，于是做了一个简单的单机环境并发测试。程序是构建一个Actor动态有序数组，

并发创建N个Actor对象，为了证明这些对象全都可用，顺序从数组的第一个Actor发消息到最后一个Actor，只有当一个

Actor接收到前一个Actor发送的消息后，才向后一个Actor发送消息。当最后一个数组元素接收到消息后，再把消息从数组

尾部用同样处理过程逆序发送到数组头部。这个消息发送过程不是并发处理，是顺序处理。这里只是为了证明这些对象全都

可用。如果为了测试并发处理，可以修改程序，让每个数组元素给后一位数组元素发消息。这样就会看到输出混乱的发送信

息，因为并发是无序的。

 

测试环境：双核4G内存，Windows XP，Sun JVM1.6，单机环境，Scala版本2.9.0.1

 

测试结果：当使用Receive方法接收消息时，由于Receive会在结束任务前一直持有线程，而Scala在后台默认只给Receive

方法启动256个线程，我的程序又是顺序的发消息，而且不是临时接收器（只处理一次消息），所以Receive在这种情况下，

只有255个并发。React接收器由于不需要长期持有线程，空闲即释放线程。所以React在本程序中可以跑20w的并发，如果

简单优化一下JVM，就可以达到100w的并发量。默认React接收器后台会调用4个线程组成的线程池。如果修改程序让每个数

组元素给后一位数组元素并发的发消息，那么在不阻塞线程的情况下，Receive方法也可以达到和React一样的并发量。因为

这个测试程序是顺序发送消息，所以就没有设置超时，如果是并发环境，建议加上超时，避免线程阻塞。

 

下面是测试程序：

 

 1  import  actors._, Actor._, java.util._
 2  /*
 3   * Author:ShiYang
 4   * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
 5   *  */
 6  object ConcurrentTest {
 7 
 8    val actors  =   new  ArrayList[Actor]
 9    val length  =   1000000
10    var startTime  =  System.nanoTime
11 
12    def main(args: Array[String]): Unit  =  {
13       for  (i  <-   0  to length)
14        actors.add(actor {
15          info( " react:  "   +  i  +   "  actor created " )
16          reactMessage
17        })
18      actors.get( 0 )  !  ( 0 ,  0 )
19    }
20 
21    def info(msg: String)  =  println(msg  +   "  received by  "   +
22      Thread.currentThread)
23 
24    def receiveMessage {
25      var  continue   =   true
26       while  ( continue ) {
27        receive {
28           case  (id: Int, direction: Int)  =>
29            sendMessage(id: Int, direction: Int)
30           case   " finish "   =>
31             continue   =   false
32            val endTime  =  System.nanoTime
33            println( " Finish, spend time: "   +
34              (endTime  -  startTime)  /   1000000000.0   +   "  secs " )
35           case  _  =>  println( " input error " )
36        }
37      }
38    }
39 
40    def reactMessage {
41      var  continue   =   true
42      loopWhile( continue ) {
43        react {
44           case  (id: Int, direction: Int)  =>
45            sendMessage(id: Int, direction: Int)
46           case   " finish "   =>
47             continue   =   false
48            val endTime  =  System.nanoTime
49            println( " Finish, spend time: "   +
50              (endTime  -  startTime)  /   1000000000.0   +   "  secs " )
51           case  _  =>  println( " input error " )
52        }
53      }
54    }
55 
56     // direction=0->sendLatter;direction=1->sendFormer
57    def sendMessage(id: Int, direction: Int) {
58       if  (direction  ==   0   &&  id  !=  length) {
59        info( " Actor "   +  id  +   "  send message to the Actor "   +  (id  +   1 ))
60        actors.get(id  +   1 )  !  (id  +   1 ,  0 )
61      }  else   if  (id  !=   0   &&  direction  ==   1 ) {
62        info( " Actor "   +  id  +   "  send message to the Actor "   +  (id  -   1 ))
63        actors.get(id  -   1 )  !  (id  -   1 ,  1 )
64      }  else   if  (direction  ==   0   &&  id  ==  length) {
65        actors.get(length)  !  (length,  1 )
66      }  else   if  (id  ==   0   &&  direction  ==   1 ) {
67        actors.get( 0 )  !   " finish "
68      }
69    }
70  }

 

       前些天看到Scala正在努力支持.net平台，不过我觉得.net平台有F#，所以对于.net程序员来说Scala提供不了什么

附加价值。如果非要找出来这样做的优点的话，就是Scala可以同时支持两个主流平台，野心不小。如果看后有所收获，请

推荐让更多人看到，算我为Scala的推广尽了点绵薄之力。行文仓促，如果有不对的地方，欢迎指正。