akka-stream的Graph是一种运算方案，它可能代表某种简单的线性数据流图如：Source/Flow/Sink，也可能是由更基础的流图组合而成相对复杂点的某种复合流图，而这个复合流图本身又可以被当作组件来组合更大的...因为Graph只是对数据流运算的描述，所以它是可以被重复利用的。所以我们应该尽量地按照业务流程需要来设计构建Graph。在更高的功能层面上实现Graph的模块化（modular）。...下面是akka-stream预设的一些基础数据流图： ? 上面Source,Sink,Flow代表具备线性步骤linear-stage的流图，属于最基础的组件，可以用来构建数据处理链条。...b.addEdge(importAndGetPort(b), to) 以上的过程显示：通过akka的GraphDSL，对复合型Graph的构建可以实现形象化，大部分工作都在如何对组件之间的端口进行连接...akka-stream的运算是在actor上进行的，除了大家都能对数据流元素进行处理之外，akka-stream还可以通过actor的内部状态来维护和返回运算结果。
akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成。这些组件统称数据流图Graph，它描述了数据流向和处理环节。Source,Flow,Sink是最基础的Graph。...一个完整的（可运算的）数据流就是一个RunnableGraph。...我们可以用akka-stream提供的GraphDSL来构建Graph。...我们知道：akka-stream的Graph可以用更简单的Partial-Graph来组合，而所有Graph最终都是用基础流图Core-Graph如Source,Flow,Sink组合而成的。...然后我们按目标Graph的功能要求把pipe的端口连接起来就完成了这个数据流图的设计了。测试使用证明这几个Graph的功能符合预想。
2、scalaz-sstream和akka-stream的数据流都是一种申明式的数据处理流程描述，属于一种运算方案，最终都需要某种运算器来对数据流按运算方案进行具体的运算，得出运算结果和产生副作用。...akka-stream的数据流是由三类基础组件组合而成，不同的组合方式代表不同的数据处理及表达功能。三类组件分别是： 1、Source：数据源。...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。 在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...我们可以用许多数据流图组成更大的stream-graph。 akka-stream最简单的完整（或者闭合）线性数据流（linear-stream）就是直接把一个Source和一个Sink相接。...意思是选择左边数据流图的运算结果。我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。
akka-stream是多线程non-blocking模式的，一般来说，运算任务提交到另外线程后这个线程就会在当前程序控制之外自由运行了。...任何时候如果需要终止运行中的数据流就必须采用一种任务柄（handler）方式来控制在其它线程内运行的任务。这个handler可以在提交运算任务时获取。...T1, T2, T2], UniqueKillSwitch]] ...} akka-stream提供了single,shared,singleBidi三种KillSwitch的构建方式，它们的形状都是FlowShape...对象，我们可以在多个数据流中插入SharedKillSwitch，然后用这一个共享的handler去终止使用了这个SharedKillSwitch的数据流运算。...下面是本次示范的源代码： import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream._ import akka.actor._ import scala.concurrent.duration
从总体上看：akka-stream是由数据源头Source，流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件（stream components）组成的。...一个完整的数据流（可运行数据流）必须是一个闭合的数据流，即：从外表上看，数据流两头必须连接一个Source和一个Sink。...：akka-stream又包括数据流图Graph及运算器Materializer两个部分。...所以：akka-stream必须有一个Graph描述功能和流程。每个Graph又可以由一些代表更细小功能的子Graph组成。...一个可运行数据流必须由一个闭合的数据流图（closed graph）来代表，而这个ClosedGraph又是由代表不同数据转化处理功能的子图（sub-graph）组成。
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。...因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。...所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。...虽然运算值不能像流元素一样流动，但akka-streams提供了机制让用户选择是否返回某个节点的运算值M。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。
在数据流应用的现实场景中常常会遇到与外界系统对接的需求。这些外部系统可能是Actor系统又或者是一些其它类型的系统。...与这些外界系统对接的意思是在另一个线程中运行的数据流可以接收外部系统推送的事件及做出行为改变的响应。...akka-stream是多线程异步模式的程序，所以这个函数只能是一个异步运行的回调callback。...插入了一个正在运行中的数据流中并在最后终止了这个数据流。 另外，一个GraphStage也可以被外界当作一种Actor来进行交流。...下面是本次示范的源代码： GetAsyncCallBack.scala import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl
理解Source的本质 Akka Stream将流数据源定义为Source，RxJava则定义为Observable或Flowable。这些响应式编程框架都为Source提供了丰富的operator。...Akka Stream的流拓扑图 Akka Stream对流处理的抽象被建模为图。这一设计思想使得流的处理变得更加直观，流的处理变成了“搭积木”游戏。...我们可以将Akka Stream的Graph（完整的Graph，称为ClosedShape，是可以运行的，又称之为RunnableShape）看做是流处理的”模具“，至于那些由Inlet与Outlet端口组成的基础...一旦流处理的模具打造完毕，打开数据流的”水龙头“，让数据源源不断地流入Graph中，流处理就可以”自动“运行。只要Source没有发出complete或error信号，它就将一直运行下去。...Akka Stream之所以将Graph的运行器称之为materializer，大约也是源于这样的隐喻吧。 使用Akka Stream进行响应式流处理，我建议参考这样的思维。
Akka介绍 由于Flink底层Rpc是基于Akka实现，我们先了解下Akka的基本使用。 Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。...创建Akka系统 Akka系统的核心ActorSystem和Actor，若需构建一个Akka系统，首先需要创建ActorSystem，创建完ActorSystem后，可通过其创建Actor（注意：Akka...如下代码展示了如何配置一个Akka系统。 // 1....； 延迟/立刻调度Runnable、Callable； 停止RpcServer（Actor）或自身服务； 在Flink中其实现类为AkkaRpcService。...（注意此时Actor的处于停止状态）和动态代理对象，需要调用RpcEndpoint#start启动启动Actor，此时启动RpcEndpoint流程如下（以非FencedRpcEndpoint为例）：
这带来设计思想上根本的变化，包括： 以流作为建模的元素 流存在松耦合的上下游关系 以流为重用的单位 对流进行转换、运算、合并与拆分 在Rx框架中，一个流就是一个Observable或者Flowable。...例如我们要统计网页的字数，则流的源头就是对网页内容的获取，而流就是Observable类型的网页内容。...无论哪个流发射了数据，它都会将这两个流最近发射的数据组合起来，并按照指定的函数进行运算。 Akka Stream提出来的Graph更能体现流作为建模元素的思想。...） 获得这些交易后对交易进行验证 验证后的数据分别用于用于审计和计算净值 我们对该流程进行领域建模时，实则可以绘制一个可以表达Akka Streams中Graph的可视化图： ?...通过这样的可视化图，我们就可以针对这些图中的节点建模为Akka Streams中的Graph Shape。
akka-stream是基于Actor模式的，所以也继承了Actor模式的“坚韧性（resilient）”特点，在任何异常情况下都有某种整体统一的异常处理策略和具体实施方式。...在akka-stream的官方文件中都有详细的说明和示范例子。我们在这篇讨论里也没有什么更好的想法和范例，也只能略做一些字面翻译和分析理解的事了。...下面列出了akka-stream处理异常的一些实用方法： 1、recover：这是一个函数，发出数据流最后一个元素然后根据上游发生的异常终止当前数据流 2、recoverWithRetries：也是个函数...为它们提供“逐步延迟重启策略” 4、Supervision strategy：是数据流构件的“异常监管策略”属性。...、清除任何内部状态 akka-stream的默认异常处理方式是Stop，即立即终止数据流，返回异常。
本篇文章将为您讲解如何正确地停掉线程。 在 Java 中，停掉线程最简单的方法就是使用 Thread 类提供的 stop() 方法。stop() 方法可以直接停掉一个正在运行的线程。...但是，尽管这种方法很简单，但由于进程突然结束可能会引发一些问题，因此不能够滥用这个方法。 除了 stop() 方法外，Java 还提供了一些其他的停止线程的方法，这些方法需要程序员自己实现。...常见的有以下几种： 1、通过设置标志位来停止线程 这是一种通用的停止线程的方式。我们可以在程序中定义一个布尔型变量，用来表示线程是否需要继续执行。...在需要停止线程时，我们可以调用这个对象的 notifyAll() 方法来通知所有线程停止运行。...2、确保正确地释放资源，关闭流等操作，避免资源泄漏。 3、不要在 stop() 方法中执行过多的操作，否则容易导致死锁、阻塞等问题。 总之，正确地停掉一个线程并没有一个“万能”的方法。
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。...这些具体的概念和名词属于 Akka，我们会在后面看到它们如何在 Spark 和 Flink 中被一一对应。...我们看到这个接口的方法，猜想是我们可以将一个 Runnable 或者 Callable 交给一个此接口的实现去异步地执行。...@Override public void runAsync(Runnable runnable) { scheduleRunAsync(runnable, 0L); } @Override public...(runnable); } public void scheduleRunAsync(Runnable runnable, long delayMillis) { gateway.scheduleRunAsync
——Absurd “ 答： 只简单用过Akka，Akka cluster没用过。 1. actor里面最好不要有阻塞操作，如果有的话一定要设置下dispatcher。 2....” 六 ---- 实际工作当中不太接触并发的知识，但是面试的时候问的最多的是并发，如何破解？ ——凌亂 “ 答： 面试过程中更多是对知识的考察，并没有太多深入的实际使用，所以只需要去学习就OK了。...提交任务: ① 无返回值的任务使用execute（Runnable） ② 有返回值的任务使用submit（Runnable） 关闭线程池: 调用shutdown或者shutdownNow，两者都不会接受新的任务...，而且通过调用要停止线程的interrupt方法来中断线程，有可能线程永远不会被中断，不同之处在于shutdownNow会首先将线程池的状态设置为STOP，然后尝试停止所有线程（有可能导致部分任务没有执行完...在并发的世界中，有一件顶重要的事情就是执行流的协调，在Java世界中就是线程间的协调和通信，基本包括这几种：原子性管理、线程的阻塞和解除阻塞以及排队，这些功能统称同步器。
晋级一流开发环境的先贤的努力成果。...用最新的Java来编程 现在你的心情可能已经从恶心变成好奇了，那么我们在2015年该如何写Java呢？从哪儿开始呢？首先，让我们回顾一些在Java 7和Java 8涌现的核心语言概念。...// Lambda Runnable Runnable r2 = () -> System.out.println("Hello world two!")...流 Java 8引入了流（stream）的概念，这为Java提供了很多现代函数式语言的特性。流是一种对集合上的一系列转换延迟执行的机制。比如我们来数一下以’A’开头的名字。...分布式系统 Akka 提供类似Erlang型的Actor模型的抽象层来编写分布式系统。Akka可以从容应对许多种不同的故障，为编写可靠的分布式系统提供了更高层次的抽象。
关于「Actor Systems」的前一节解释了 Actor 如何形成层次结构，以及在构建应用程序时是最小的单元。本节将孤立地研究一个这样的 Actor，解释在实现它时遇到的概念。...由于该策略是如何构建 Actor 系统的基础，因此一旦创建了 Actor，就不能更改它。...当 Actor 终止 一旦一个 Actor 终止，即以一种不被重启处理的方式失败、自行停止或被其监督者停止，它将释放其资源，将其邮箱中的所有剩余邮件排入系统的“死信邮箱（dead letter mailbox...）”，该邮箱将它们作为死信（DeadLetters）转发到事件流（EventStream）。...然后在 Actor 引用中用系统邮箱替换原 Actor 的邮箱，将所有新消息作为死信重定向到事件流。但是，这是在尽最大努力的基础上完成的，因此不要依赖它来构建“有保证的交付”。
akka-stream原则上是一种推式（push-model）的数据流。...对于akka-stream这种push模式的数据流，因为超速推送数据会造成数据丢失，所以必须想办法控制publisher产生数据的速度。...另外，如果用async进行数据流的并行运算的话上游就不必理会下游反应，可以把数据推进buffer然后立即继续处理下一个数据元素。所以async运算模式的buffering就不可或缺了。...对此akka-stream提供了具体的解决方法：如果外界系统是在上游过快产生数据可以用conflate函数用Seq这样的集合把数据传到下游。...GraphDSL.create() { implicit b => import GraphDSL.Implicits._ // this is the asynchronous stage in this graph
在同一个进程里的PCB之间，PID是一样的。内存指针和文件描述符表也是一样的。 再举个例子~ 什么时候会出现这种安全问题呢？ 多个执行流访问同一个共享资源的时候。...： start是真正创建了一个线程，线程是独立的执行流。...可以使用jdk自带的工具jconsole查看当前的java进程中的所有线程。 PCB不是“简称”是一个数据结构，体现的是进程/线程是如何实现，如何被描述的。...调用start方法，才是真的在操作系统的底层创建出一个线程。 线程终止 线程终止，不是让线程立即停止。而是通知线程要停止了。但是至于线程是否停止了，取决于代码的具体写法。...举个列子： 我在打游戏，麻麻突然告诉我家里的酱油没了。让我去打酱油~我有以下几个选择： 停止游戏，立即去 打完这把，再去 假装没听见，不去 类比如下： 使用标志位来控制线程是否要停止。
在现实中我们会经常遇到这样的场景：有一个固定的数据源Source，我们希望按照程序运行状态来接驳任意数量的下游接收方subscriber、又或者我需要在程序运行时（runtime）把多个数据流向某个固定的数据流终端...从akka-stream的技术文档得知：一对多，多对一或多对多类型的复杂数据流组件必须用GraphDSL来设计，产生Graph类型结果。...前面我们提到过：Graph就是一种运算预案，要求所有的运算环节都必须是预先明确指定的，如此应该是无法实现动态的管道连接的。...但akka-stream提供了MergeHub,BroadcastHub和PartitionHub来支持这样的功能需求。 1、MergeHub：多对一合并类型。...下面是以上示范中MergeHub及BroadcastHub示范的源代码： import akka.NotUsed import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream
接下来，我们来考虑一下，这些知识如何帮助我们编写更好的代码。 Actor 的生命周期 Actor 在被创建时就会出现，然后在用户请求时被停止。...从技术上讲，通过调用getContext().stop(actorRef)是可以停止另一个 Actor 的，但通过这种方式停止任意的 Actor 被认为是一种糟糕的做法：停止 Actor 的一个比较好的方法是...你可以尝试重写这些附加方法，并查看输出是如何变化的。 对于没有耐心的人，我们还是建议查看「监督参考页」，了解更深入的细节。...总结 我们已经了解了 Akka 是如何管理层级结构中的 Actor 的，在层级结构中，父 Actor 会监督他们的子 Actor 并处理异常情况。...我们看到了如何创造一个非常简单的 Actor 和其子 Actor。接下来，我们将会把这些知识应该到我们的示例中，获取设备 Actor 的信息。稍后，我们将讨论如何管理小组中的 Actor。
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