Scala是一种强大的语言，很快就成为许多开发人员的最爱。然而，语言只是一个起点 - 并非每个函数都将由语言核心覆盖。Scala还创建了一些厉害的框架。接下来看看Scala的4个强大框架以及其优点和缺点。请记住，框架的最佳选择总是应符合您特定项目的要求——因此，请酌情考虑我们的推荐，根据您自己的项目要求决定最适合您的项目。
We recently introduced Instant Messaging on LinkedIn, complete with typing indicators and read receipts. To make this happen, we needed a way to push data from the server to mobile and web clients over persistent connections instead of the traditional requ
1. 为什么要调优？ 1.1 实验：一个简单的示例 Play Framework2.1的基本设计思想是能够快速处理大量耗时较少的请求，比较耗时的请求采用异步方式完成。为了很好地说明这一点，让我们来看一个例子，编写控制器代码如下： public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static Result test(Long id) { if(id!=0){ try { System.out.pr
介绍 从Play2.5.x开始，Play使用Akka Streams实现流处理，废弃了之前的Enumerator/Iteratee Api。根据官方文档描述，迁移至Akka Streams之后，Play2.5.x的整体性能提升了20%，性能提升相当可观。虽然官方已经更新了JavaStream的文档，但是ScalaStream的文档仍然没有更新，已经提了issue，希望能尽快得到反馈。 ReactiveMongo是一个基于Scala开发的完全异步非阻塞、并且提供流处理功能的MongoDB驱动。该项目目前的流处
Akka 是一个用于在 JVM 上构建高并发、分布式和容错的事件驱动应用程序的运行时工具包。Akka 既可以用于 Java，也可以用于 Scala。本指南通过描述 Java 版本的Hello World示例来介绍 Akka。如果你喜欢将 Akka 与 Scala 结合使用，请切换到「快速入门 Akka Scala 指南」。
Scala是可伸缩语言(Scalable Language)的缩写，读作skah-lah， 于2004年1月20日发布了第一个公开版本。其实早在2001年，Martin Odersky就开始Scala的设计工作，Martin 是瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）计算机与通信科学学院的一名教授， Martin曾和Haskell 语言设计者之一 Philip Wadler合作，设计了一个原型系统GJ， 最终演变为 Java 泛型。Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后，它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞，吸引力使我不得不飞向它，以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色，却是望眼欲穿，千呼万唤始出来。而Scala程序员，却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽，它在OO的方向上几乎走到了极致，硬将它拉入FP阵营，确乎有些强人所难了。而Scala则不，因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
在Play项目中我们经常需要开发一些自定义Filter完成一些特定任务，在Filter实现中通常需要根据Response的Content-Type做相应的处理。例如实现一个CacheFilter只缓存js/css/img等静态文件，LoggerFilter只打印html响应的请求，GzipFilter忽略image类型响应(因为image本身就是压缩类型)。所以正确的获取Content-Type在开发Filter时显得尤为重要。在Play2.5.x中，Content-Type的获取方式发生了一些变化，下面对
这个问题是这个样子，如果你的zookeeper集群不稳定，而且此前有部署过marathon集群，这下就经常会出现这种问题。marathon如果开启集群模式（--ha=true）,如果zookeeper集群的节点连接出现延迟的问题或者其他问题，进而marathon无法确定其他节点的情况，失去竞选能力，然后自我毁灭。 zookeeper部署的时候要格外注意跟marathon集群的结合，另外如果你不启用marathon的集群模式，你最好关闭marathon的集群模式。
Akka.NET 是属于 .Net 基金会的一个项目，本文将简要介绍该项目相关的信息。
即时响应性是一项决定任何应用程序成败的关键因素。有两种方式来提高即时响应性：1.多线程，并行运行多个任务。2.有策略的计算，惰性运行任务。
tech/powerjob/remote/framework/engine/RemoteEngine.java
kafka-manager 工具目前改名为cmak,下载地址为：https://github.com/yahoo/CMAK/releases/tag/3.0.0.5 现在下载最新版本的cmak文件： cmak-3.0.0.5.zip 将该文件下载并放置到/opt/software目录。
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？
在讨论lagom之前，先从遇到的需求开始介绍：现代企业的it系统变得越来越多元化、复杂化了。线上、线下各种系统必须用某种方式集成在一起。从各种it系统的基本共性分析：最明显的特征应该是后台数据库的角色了，起码，大家都需要使用数据。另外，每个系统都可能具备大量实时在线用户、海量数据特性，代表着对数据处理能力有极大的要求，预示系统只有通过分布式处理方式才能有效运行。
小爱接入层是小爱云端负责设备接入的第一个服务，也是最重要的服务之一，本篇文章介绍了小米技术团队2020至2021年在这个服务上所做的一些优化和尝试，最终将单机可承载长连接数从30w提升至120w+，节省了机器30+台。
props.put("group.id", "KafkaManagerOffsetCache")这句说明不管启动了几个kafka manager, 消费"__consumer_offsets"都使用同一个group. 解决方案: group.id从配置文件中读取,每个kafka manager使用不同的group id;
随着对 Actor 层次结构和行为的理解，剩下的问题是如何将物联网（IoT）系统的顶级组件映射到 Actor。让代表设备和仪表盘的 Actor 处于顶层是很有吸引力的。相反，我们建议创建一个表示整个应用程序的显式组件。换句话说，我们的物联网系统中只有一个顶级的 Actor。创建和管理设备和仪表板的组件将是此 Actor 的子 Actor。这允许我们将示例用例的体系结构图重构为 Actor 树：
从Scala的2.11.0版本开始，Scala的Actors库已经过时了。早在Scala2.10.0的时候，默认的actor库即是Akka。
Akka 集群的核心是集群成员（cluster membership），以跟踪哪些节点是集群的一部分以及它们的健康状况。
目录 前言 若干坑 总结 一、前言 近期干了一件事情，将geotrellis程序移植到CDH中（关于CDH，可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager安装分布式集群的若干细节），本以为这是件很简单的事情，没想到跟安装CDH一样却碰到了许多的坑，很多事情真的就是这样，我们不去亲自实践觉得都是简单的，当我们真正甩开膀子去干的时候却发现会遇到各种各样的问题，但是当我们将这些一个个解决的时候，你收获的将不仅是美好的结果，更是很多通过学习无法得到的东西，这应该就是古
通过一段时间的学习了解，加深了一些对Akka的认识，特别是对于Akka在实际编程中的用途方面。我的想法，或者我希望利用Akka来达到的目的是这样的：作为传统方式编程的老兵，我们已经习惯了直线流程
到目前为止，我们所看到的对话模式很简单，因为它们要求 Actor 保持很少或根本就没有状态。明确地：
Akka是由各种角色和功能的Actor组成的，工作的主要原理是把一项大的计算任务分割成小环节，再按各环节的要求构建相应功能的Actor，然后把各环节的运算托付给相应的Actor去独立完成。Akka
Play Mongo 是一个专门为 Play Framework 开发的 MongoDB 模块, 该项目基于 MongoDB 官方的 Scala 驱动，并且提供了更多的实用功能，例如，
使用DoTween的动画序列功能时，我们需要编写类似这样的代码： DOTween.Sequence() .Append(transform.DOMove(new Vector3(1f, 2f, 3f), 1f)) .Append(transform.DORotate(new Vector3(0f, 0f, 0f), 1f)); 本文介绍的内容可以将DoTween的这种动画序列在编辑器中进行编辑，如图所示： 📷 📷 实现代码： using System; using DG.Tweening;
CAF 是 C++ Actor 模型框架，借鉴了 erlang 和 akka 的 actor 思想。有强 C++ 11 特性。 特点是：轻量级，分布式，简单，可适应以及无锁。 官方文档：https://actor-framework.readthedocs.io/en/latest/index.html Github地址: https://github.com/actor-framework/actor-framework wike地址： https://github.com/actor-framework/actor-framework/wiki
「Actor Model」为编写并发和分布式系统提供了更高级别的抽象。它减少了开发人员必须处理显式锁和线程管理的问题，使编写正确的并发和并行系统变得更容易。1973 年卡尔·休伊特（Carl Hewitt）在论文中定义了 Actors，然后通过 Erlang 语言所普及，并且在爱立信（Ericsson）成功地建立了高度并发和可靠的电信系统。
任何类型的实例作为消息在两端独立系统的机器之间进行传递时必须经过序列化/反序列化serialize/deserialize处理过程。假设以下场景：在一个网络里有两台连接的服务器，它们分别部署了独立的akka系统。如果我们需要在这两台服务器的akka系统之间进行消息交换的话，所有消息都必须经过序列化/反序列化处理。akka系统对于用户自定义消息类型的默认序列化处理是以java-object serialization 方式进行的。我们上次提过：由于java-object-serialization会把
使用 Akka 可以让你从为 Actor 系统创建基础设施和编写控制基本行为所需的初级（low-level）代码中解脱出来。为了理解这一点，让我们看看你在代码中创建的 Actors 与 Akka 在内部为你创建和管理的 Actor 之间的关系，Actor 的生命周期和失败处理。
Akka-Cluster可以在一部物理机或一组网络连接的服务器上搭建部署。用Akka开发同一版本的分布式程序可以在任何硬件环境中运行,这样我们就可以确定以Akka分布式程序作为标准的编程方式了。
为了使用集群分片（Cluster Sharding），你必须在项目中添加如下依赖：
Akka 是一个开源的并发、分布式、基于消息驱动的框架，用于构建高可伸缩性、可靠性和并发性强的应用程序。它是基于 JVM（Java虚拟机）的，主要使用 Scala 编程语言开发，但也提供了 Java API，因此可以在 Java 和 Scala 中使用。
有限状态机本身不是啥新奇东西，在GoF的设计模式一书中就有状态模式， 也给出了实现的建议。各种语言对状态机模式都有非常多种实现的方式。我自己以前用C++和java实现过，也以前把 apache mina 源代码中的一个状态机实现抠出来单独使用。
近日常有同学来问我如何阅读代码，关于这个问题的一般性答案我特别提了一个问题并自问自答。出于提供一个实际的例子的考量，正好此前综合地阅读 Spark 的 RPC 实现、Flink 基于 Akka 的 RPC 实现和 Actor Model 的通信模型，写成本文分享我阅读分布式计算系统 Spark 和 Flink 中的 RPC 实现的过程和思考。
Akka 的邮箱中保存着发给 Actor 的信息。通常，每个 Actor 都有自己的邮箱，但也有例外，如使用BalancingPool，则所有路由器（routees）将共享一个邮箱实例。
本文介绍了如何使用 Akka 进行并行编程，包括 Actor 的创建和停止、消息传递、以及基于层次结构的容错机制。通过示例代码，展示了如何在 Akka 中实现并行编程，并总结了 Akka 在并行编程中的优势和适用场景。
原文地址：https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。 本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。根据官方定义：akka用于r
前言 LinkedIn 的即时通信系统目前单台机器可以处理数十万的持久连接，这是不断调优的结果。 最近，他们在官网博客中发布了优化过程，介绍了即时通信系统的技术选型、调优的重点。 基础技术构成 即时通信技术的基本要求就是server能够向client推送数据，需要通过持久连接实现，而不是传统的“请求-响应”模式。 对于这个需求，LinkedIn 选择了 Server-sent events (SSE)来实现。 SSE 特点是简单、兼容性好，client只需要和server建立一个普通的HTTP连接，当ser
为了使用 Akka 持久化（Persistence）功能，你必须在项目中添加如下依赖：
Scala 的 Actor 类似于 Java 中的多线程编程。但是不同的是，Scala 的 Actor提供的模型与多线程有所不同。Scala 的 Actor 尽可能地避免锁和共享状态，从而避免多线程并发时出现资源争用的情况，进而提升多线程编程的性能。此外， Scala Actor 的这种模型还可以避免死锁等一系列传统多线程编程的问题。
说实话，本人刚开始的时候也是同样的反应。但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开始欣赏Java。同时我注意到，现在的Java已今非昔比——它在过去的10年间稳健地改善着。
0x00 前言 一般来说有两种策略用来在并发线程中进行通信：共享数据和消息传递。熟悉c和java并发编程的都会比较熟悉共享数据的策略，比如java程序员就会常用到java.util.concurrent包中同步、锁相关的数据结构。 使用共享数据方式的并发编程面临的最大的一个问题就是数据条件竞争（data race）。处理各种锁的问题是让人十分头痛的一件事。 和共享数据方式相比，消息传递机制最大的优点就是不会产生数据竞争状态（data race）。实现消息传递有两种常见的类型：基于channel的消息传递和
Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master - Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。
Akka 集群（Cluster）提供了一种容错的、分散的、基于点对点（peer-to-peer）的集群成员（membership）服务，不存在单点故障或单点瓶颈。它使用Gossip协议和自动故障检测器（failure detector）来实现这一点。
Akka 帮助你构建可靠的应用程序，这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心（scaling up，纵向扩展）或分布在计算机网络中（scaling out，横向扩展）。实现这一点的关键抽象是，代码单元 Actor 之间的所有交互都是通过消息传递进行的，这就是为什么 Actor 之间传递消息的精确语义应该有自己的章节。
在高并发场景解决方案中，多从线程角度出发，以解决线程安全问题，锁范围又需要多业务场景考虑，何时上锁，何时解锁，何时自动过期等，而事件驱动是从执行什么操作驱动的，在软件系统的设计层面，两者关联性不大，一个强调安全，一个强调策略，那么有没有两者结合解决并发编程难的事件驱动解决方案呢？带着场景解决方案我们走进Akka。
本篇作为scala快速入门系列的第四十篇博客，为大家带来的是关于Akka的内容。
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