聊聊Akka

Akka简介

当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？

技术背景

在产品不断发展的过程中，一个不可忽视的挑战是大数据带来的存储和计算问题，存储暂且不表（Akka不直接提供数据存储的方案，当然，在Akka的基础上也可以实现类似的分布式文件存储系统），我们来看看数据的计算问题。

在一个系统中，数据的来源非常广，比如用户交易数据、历史记录、系统日志等，当数据积累到一定程度后（变成Big Data），我们就得考虑挖掘其价值。

以电商为例，当用户打开浏览器输入域名并按下回车键的那一刻开始，系统就默默地在记录用户数据了，比如访问时间、终端设备类型、用户ip等；当用户看到某个商品并点击链接后，系统会收集并更新商品点击数（当然，也有可能是广告）；当用户满怀期望地加入购物车后，系统会把该商品记录到用户的“意向清单”；当用户毫不犹豫地完成支付时，系统已经生成订单数据并考虑向你推荐其他匹配商品了（笑）。这是笔者虚拟出来的一个数据收集场景，在实际项目中，收集的数据维度只会比这更多，生成的数据量也会更大。很多大型的电商平台(比如亚马逊、淘宝等)都有自己的“个性化推荐系统”，该系统会根据大量的历史数据（比如浏览、购买、交易，评论等）预测（计算）出用户可能的喜好，以此做出合理的商品推荐，进而提升购买转化率。

面对大量的计算任务，系统怎样才能快速实时地得到想要的结果呢？很显然，依靠单核CPU的处理能力已不足以进行如此密集的计算（摩尔定律的失效），一般情况下，我们的解决方案是：把计算拆分成多个子任务实现并行（单机多核或分布式集群）执行。在Java中，我们可以通过Fork/Join等框架来实现单机的并行程序，但是假如想要在单机或分布式都能以相同的模式去处理计算，很明显这些框架是远远不够的，除此之外，我们还必须考虑多节点计算时的容错，分布式通信等问题。

由此可见，要从头实现这样一个解决方案并非易事，很多时候，我们希望选择一款设计精良，易于使用的框架来处理这些问题，而Akka正是为此而生！

Akka是什么

Akka是一款高性能高容错性的分布式&并行应用框架，遵循Apache 2开源许可，底层通过JVM上另外一个流行的语言Scala实现，提供Java&ScalaAPI(本书采用Java进行代码演示)。它基于经典的Actor并发模型(即所有的消息都是基于Actor组件进行传递，后面我们会作详细介绍)，拥有如下特点：

• 并行与并发：提供对并行与并发的高度抽象。
• 异步非阻塞：Akka-Actor消息通信都是基于异步非阻塞。
• 高容错性：为跨多JVM的分布式模型提供强劲的容错处理，号称永不宕机。
• 持久化：Actor携带的状态或消息可以被持久化，以便于在JVM崩溃后能恢复状态。
• 轻量级：每个Actor大约只占300bytes，即1G内存可容纳接近300万个Actor。

基本上，Akka从底层就解决了我们大多数分布式&并行程序常见的难题，让工程师更专注于业务实现，同时，它也保留了多个扩展接口及配置，便于满足个性化定制的需要！

Akka应用场景

目前Akka已经在多家互联网&软件公司广泛使用，比如eBay、Amazon、VMWare、PayPal、阿里、惠普、豌豆荚等，所涉行业包括游戏、金融投资、医疗保健、数据分析等。

使用场景包括：

• 服务后端，比如rest web，websocket服务，分布式消息处理等。
• 并发&并行，比如日志异步处理，密集数据计算等。

总之，对高并发和密集计算的系统，Akka都是适用的！

Akka架构体系

Akka采用Scala开发，运行于JVM之上，提供了Scala和Java两种API，目前所属Lightbend公司（原名Typesafe）。它实现了经典的Actor模型，同时也提供了丰富的组件，比如邮箱(MailBox)，路由(Routing)，持久化(Persistence)，网络（包括远程、集群）等等，在底层对分布式&并行模式进行了高度且统一的抽象，使得工程师用很少的代码，就可以实现一个完整的分布式应用。本节我将为大家介绍Akka的整个体系结构以及相关概念。

Actor模型

Actor模型最早在1973年由Carl Hewitt提出，它高度抽象了分布式并行程序的运行模式，从底层屏蔽了线程和锁机制的管理，为开发者提供了简单可依赖的开发方式。

Actor模型认为，并行计算的最小单元就是一个Actor实例，而每个实例拥有自己的状态和行为，在一个大型系统中，可能存在成千上万个Actor实例，他们之间通过消息的方式进行通信，每个Actor都能发送消息给其他Actor，也能从其他Actor接收消息。当我们在执行某个计算任务时，会给对应的Actor实例发送一个相关的消息，该Actor在接收消息后开始执行计算任务，由于整个消息通信的过程是异步的，所以不用等到Actor执行完毕整个过程才能执行下一步（发送消息后会马上返回），这种异步通信的方式大大提高了程序的响应性。

Actor异步消息通信如图1-3所示。

图1-3 Actor的异步消息通信

体系结构

Actor是Akka最核心的概念，也是最基本的执行单元，所以对Actor管理和监控的有效性是极为重要的。在Akka中，每个Actor都有自己的监管对象，即该Actor的创建者，它们通常会负责子Actor的失败处理，另外，某些Actor也需要对生命周期进行监控(比如该Actor的终止)，以便及时的响应并作正确处理，这些监督和监控者本身也都是一个Actor。在Akka中，整个Actor体系被抽象成一个ActorSystem，它是一个层级的结构，拥有公共行为的配置和管理。

在ActorSystem基础上，Akka也提供了一些配套的组件，比如持久化，Http服务，网络服务等，他们都是构建高可用分布式应用不可或缺的部分，基本架构体系和周边产品如图1-4所示。

图1-4 Akka基本架构体系及周边产品

Actor组件

在Akka中，Actor是一个高度抽象的对象引用，它包含以下几个要素：

• 引用(ActorReference) Actor的引用不同于普通对象的引用，也不能通过传统的“new”的方式直接创建一个Actor对象。很多时候需要通过actorOf或者actorSelection等方式返回一个ActorRef对象，该对象有可能存在于本地，也可能存在于远程节点，对我们来说，它是位置透明的。Actor之间的通信和执行任务都是通过消息驱动的（而不是API的调用）。
• 状态(State) Actor在不同时刻可能有着不同的状态，这些状态用变量来表示。在底层实现上，Actor是运行于线程池之上的，肯定会存在多个Actor共享同一个线程的情况，那么会不会出现并发问题呢？实际上，Akka为每个Actor都抽象出一个轻量级的执行“线程”（不是真的线程），在底层已经实现了隔离性，所以基本上不用担心该问题的出现。
• 另外，当JVM崩溃时，为了避免Actor状态的丢失，我们可以借助持久化方案来对状态进行持久化操作。
• 行为(Behavior) Actor都有接收和发送消息的能力，每当它接收到一个消息后，就可以执行某个业务操作，同时也可以把消息转发到其他节点进行处理。
• 监管策略(SupervisorStrategy) Actor系统是一个层级结构，当任务被某个Actor分摊到子Actor时，父Actor就拥有监管子Actor的义务。在监管时，我们需要根据不同的情况选择不同的处理方案（比如停止、重启、恢复或者失败上溯）和策略（比如1 vs 1、1 vs N策略）。

邮箱 (Mailbox)

每个Actor都有自己的邮箱，所有其他Actor发送过来的消息都会进入该邮箱。Akka自带多种邮箱类型，也提供自定义邮箱的接口。

路由(Routing)

消息除了通过普通的Actor发送之外，也可以通过路由进行发送。当通过路由发送消息时，我们可以根据需求来选择不同的路由策略，比如轮询、广播等。

持久化(Persistence)

任何程序都可能有失败的可能，即便是JVM如此强大稳定的平台也都一样。当程序出错， JVM崩溃时，任何关键状态的丢失，对我们后续的业务来讲都可能是致命的打击，所以状态数据的持久化变得非常重要。Akka提供了Actor状态的持久化方案，以便我们在必要时恢复数据。

网络（远程和分布式集群）

网络功能是实现远程Actor和分布式集群的基础，这其中包含I/O、网络通（TCP/UDP）、序列化配置、分布式通信协议(Gossip)、节点(node)管理、集群分片等内容。

HTTP模块

Akka提供了简单易用的Http模块，支持完整的Http服务端与客户端开发，可以帮助我们快速构建性能极强的Rest Web服务。

相关开源项目

Akka具有高性能、可扩展、设计友好等诸多优点，非常被适合用来作为分布式应用的基础框架，而且由于对Http有非常好的支持，也让它在web服务领域占有一席之地。目前业界已经有多个基于Akka实现的开源项目，项目类型涵盖了Web开发、微服务、分布式文件或计算服务等。下面是Akka中两个具有代表性的开源项目：

Play框架

• 一款大名鼎鼎的Web开发框架。它不同于其他Servlet系的框架，比如Struts或者SpringMVC，底层基于Akka构建，天生拥有异步的特点，具有极佳的性能。
• 它默认提供restful风格的API，同时也对WebSocket有不错的支持。

Lagom框架

在目前IT界，最火爆的概念要属"微服务"了，微服务的理念是：把业务功能拆成小的、独立的单元，他们之间能够互相通信而且支持水平扩展。Lagom就是这样一款微服务框架，它基于异步的消息驱动，对分布式集群、持久化（如 JPA、NoSql）都有良好的支持。同时，它也拥有完整的集成开发环境，非常便于在线部署和管理。

小结

随着互联网的高速发展，开发分布式&并行应用将不再是某些巨头公司的“专利”，而对大部分研发团队来讲，从零开发自己的分布式架构又会面临诸多挑战，此时选择Akka作为分布式并行服务的基础框架将是极好的！ Akka底层采用Scala语言实现（JVM上另外一款明星语言），它基于Actor模型，在底层帮助开发者屏蔽了异步、消息通信、容错处理、网络服务、分布式集群等实现细节。在Akka基础上，也诞生了Play、Lagom等应用框架，让开发者更容易打造自己的高可用分布式系统。

——本文摘自《Akka实战：快速构建高可用分布式应用》

Akka实战：快速构建高可用分布式应用