形成Akka集群总文章：DeployingAkkaClustertoKubernetes•AkkaManagement使用AkkaCluster的服务对无状态应用程序有额外的要求。要形成集群，每个Pod需要知道哪些其他Pod已部署为该服务的一部分，以便它们可以相互连接。Akka提供了一个ClusterBootstrap库，允许Kubernetes中的Akka应用程序使用KubernetesAPI自

总文章在准备生产时，我们需要做两件主要的事情：编写Kubernetes部署规范配置我们的Akka群集应用程序部署规范在kubernetes/akka-cluster.yaml中创建部署规范。以下配置使用：●Applicationname/Actorsystemname:appka●Namespace：appka-1为您的应用程序更改这些设置。apiVersion:apps/v1kind:Deplo

akka-Cluster：k8s部署背景：在SpringBoot中整合akka集群。现在需要将其部署在k8s中。以下仅是一个节点的配置过程。若存在多个节点，则需要配置多次。

akkaactor,akkaclusterakka是一系列框架，包括akka-actor,akka-remote,akka-cluster,akka-stream等，分别具有高并发处理模型——actor

在上篇讨论里我们主要介绍了Akka-Cluster的基本原理。同时我们也确认了几个使用Akka-Cluster的重点：首先，Akka-Cluster集群构建与Actor编程没有直接的关联。

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

akka-cluster对每个节点的每种状态变化都会在系统消息队列里发布相关的事件。通过订阅有关节点状态变化的消息就可以获取每个节点的状态。

0背景术语表术语备注akka一套运行于JVM上实现了Actor模型的Scala类库，用于构建高并发、基于消息驱动的分布式高性能应用YStream基于akka-cluster的流计算引擎Gossip基于TCP

前面我们全面介绍了在akka-cluster环境下实现的CQRS写端write-side。简单来说就是把发生事件描述作为对象严格按发生时间顺序写入数据库。

对于akka-cluster这样的分布式软件系统来说，选择配套的数据库类型也是比较讲究的，最好也是分布式的，如cassandra，能保证良好的HA特性。

上一篇我们讨论了akka-cluster的分片（sharding）技术。在提供的例子中感觉到akka这样的分布式系统工具特别适合支持大量的带有内置状态的，相对独立完整的程序在集群节点上分布运算。

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。

细分的任务相互之间可以有关联或者各自为独立运算，使用akka-cluster可以把任务按照各节点运算资源的负载情况进行均匀的分配，从而达到资源的合理充分利用以实现运算效率最大化的目

在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributed-data（ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplicatedDataType免冲突可复制数据类

在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributed-data（ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplicatedDataType免冲突可复制数据类

上篇我们介绍了distributedpub/sub消息传递机制。这是在同一个集群内的消息共享机制：发布者（publisher）和订阅者（subscriber）都在同一个集群的节点上，所有节点上的DistributedPubSubMediator通过集群内部的沟通机制在底层构建了消息流通渠道。在actorpub/sub层面可以实现对象位置透明化。在现实里很多前端都会作为某个集群的客户端但又与集群分离