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Akka -消息已排队,不经常使用

Akka是一个开源的分布式计算框架,用于构建高可伸缩性、高并发性的分布式应用程序。它基于Actor模型,通过消息传递实现并发和分布式计算。

Akka的主要特点包括:

  1. 消息驱动:Akka使用消息传递作为并发和通信的基本机制,通过将任务分解为独立的Actor并通过消息进行通信,实现了高度解耦和可伸缩性。
  2. 弹性和容错:Akka提供了弹性和容错机制,可以自动监控和恢复失败的Actor,确保应用程序的可靠性和稳定性。
  3. 高性能:Akka采用异步非阻塞的消息传递方式,充分利用多核处理器和异步IO,提供了高性能的并发处理能力。
  4. 分布式计算:Akka支持分布式计算,可以在多个节点上部署Actor,并通过消息传递进行通信,实现分布式应用程序的开发和部署。
  5. 扩展性:Akka提供了可扩展的Actor系统,可以根据应用程序的需求动态地增加或减少Actor的数量,以适应不同的负载情况。

Akka适用于以下场景:

  1. 高并发应用程序:由于Akka基于Actor模型,可以轻松处理大量并发请求,适用于需要高并发处理能力的应用程序,如实时通信、社交网络、游戏服务器等。
  2. 分布式系统:Akka的分布式计算能力使其非常适合构建分布式系统,可以在多个节点上部署Actor,并通过消息传递进行通信,实现分布式应用程序的开发和部署。
  3. 弹性和容错应用:Akka提供了弹性和容错机制,可以自动监控和恢复失败的Actor,适用于对可靠性和稳定性要求较高的应用程序,如金融交易系统、电商平台等。

腾讯云提供了一系列与Akka相关的产品和服务,包括:

  1. 云服务器CVM:提供了可靠的虚拟服务器实例,可以用于部署和运行Akka应用程序。
  2. 云数据库CDB:提供了高可用、可扩展的关系型数据库服务,可以与Akka应用程序集成,实现数据的持久化和管理。
  3. 云监控CM:提供了全面的云资源监控和告警服务,可以监控Akka应用程序的运行状态和性能指标。
  4. 云负载均衡CLB:提供了高可用、高性能的负载均衡服务,可以将请求均衡地分发给部署在不同节点上的Akka Actor。

更多关于腾讯云产品和服务的详细介绍,请参考腾讯云官方网站:腾讯云

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Akka 指南 之「消息传递可靠性」

通常令人担忧的死信 消息传递可靠性 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...同样的道理是,「没有人需要可靠的消息传递」。发送方了解交互是否成功的唯一有意义的方法是接收业务的确认消息,这不是 Akka 可以自己完成的(我们既不编写“按我的意思做”的框架,也希望我们这样做)。...如果邮箱实现遵循FIFO顺序(例如PriorityMailbox),那么 Actor 的处理顺序可能会偏离排队顺序。...建议依赖本节中更强的可靠性,因为它会将你的应用程序绑定到仅本地(local-only)部署:为了适合在计算机集群上运行,可能必须对应用程序进行不同的设计(而不是仅使用某些 Actor 本地的某些消息交换模式...本地消息发送的可靠性 Akka 测试套件依赖于在本地上下文中丢失消息(对于非错误条件测试也适用于远程部署),这意味着我们确实尽了最大努力保持测试的稳定性。

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Akka 指南 之「Actors」

如果当前的 Actor 行为与接收到的消息匹配,则调用unhandled,默认情况下,它在Actor 系统的事件流上发布akka.actor.UnhandledMessage(message, sender...此钩子保证在禁用此 Actor 的消息队列后运行,即发送到停止 Actor 的消息将被重定向到ActorSystem的deadLetters。...请注意,接收超时(receive timeout)可能会在另一条消息排队后立即触发并排队ReceiveTimeout消息;因此,不保证在接收超时,如通过此方法配置的那样,事先必须有空闲时间。...如果其中一个 Actor 没有响应(即长时间处理消息,因此接收stop命令),那么整个过程将被阻塞。...PoisonPill作为普通消息排队,并将在邮箱中排队消息之后处理。

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Akka 指南 之「集群分片」

当解析分片的位置时,该分片的传入消息将被缓冲,并在分片所在地(home)已知时传递。到解析分片的后续消息可以立即传递到目标目的地,而涉及ShardCoordinator。...在重新平衡过程中,协调器首先通知所有ShardRegion Actor 开始对分片的切换。这意味着它们将开始缓冲该分片的传入消息,就像分片位置未知一样。...如果某个消息在停止时排队到该实体,则将删除邮箱中排队消息。...这种成本随着每个分片的实体数量增加而增加,我们目前建议在每个分片上使用超过 10000 个实体。...警告:在运行使用群集分片的 Akka 群集节点时,切勿使用此程序。使用此程序前,请停止所有群集节点。

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CQRS架构简介_公司架构图

所以,基于这个原因,我们没有必要在每次执行一个Command时先判断该Command是否执行。...当出现异常时,我们要检查该Command是否之前执行过,如果有,就要认为当前Command执行正确,然后要把之前Command产生的事件拿出来做后续的处理。这个问题有点深入了,我暂时细化了。...多个消息同时发送给actor时,全部会先放入该actor的mailbox里排队; 然后actor单线程从mailbox顺序消费消息; 消费一个后产生事件; 持久化事件,akka-persistence也是采用了...然后我们可以看到akka框架也是先持久化事件之后,再更新actor的状态的。这说明,akka采用的也叫保守的方式,即必须先确保数据落地,再更新内存,再处理下一个消息。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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Akka 指南 之「什么是 Actor?」

消息是,从概念上讲,Akka 的每个 Actor 都有自己的轻量级线程,这完全与系统的其他部分隔离开来。这意味着,不必使用锁来同步访问,你可以编写 Actor 代码,而不必担心并发性。...另一方面,从同一个 Actor 向同一个目标发送多条消息将以相同的顺序将它们排队。 有不同的邮箱实现可供选择,默认为FIFO:Actor 处理的消息的顺序与它们排队的顺序匹配。...这通常是一个很好的默认值,但是应用程序可能需要将某些消息优先于其他消息。在这种情况下,优先级邮箱将不总是在末尾排队,而是在消息优先级指定的位置排队,甚至可能在前面。...当使用这样的队列时,处理的消息的顺序将自然地由队列的算法定义,通常不是FIFO。...Akka 与其他一些 Actor 模型实现不同的一个重要特性是,当前行为必须始终处理下一条出列的消息,没有扫描邮箱以查找下一条匹配的消息。除非重写此行为,否则处理消息失败通常被视为失败。

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CQRS架构简介

一般如果资源竞争激烈,那无所谓,不会影响性能;但是如果像秒杀这种场景,那db就会抗不住了。...所以,基于这个原因,我们没有必要在每次执行一个Command时先判断该Command是否执行。...当出现异常时,我们要检查该Command是否之前执行过,如果有,就要认为当前Command执行正确,然后要把之前Command产生的事件拿出来做后续的处理。这个问题有点深入了,我暂时细化了。...多个消息同时发送给actor时,全部会先放入该actor的mailbox里排队; 然后actor单线程从mailbox顺序消费消息; 消费一个后产生事件; 持久化事件,akka-persistence也是采用了...然后我们可以看到akka框架也是先持久化事件之后,再更新actor的状态的。这说明,akka采用的也叫保守的方式,即必须先确保数据落地,再更新内存,再处理下一个消息

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Akka 指南 之「邮箱」

指定调度器的消息队列类型 调度器还可能需要运行在其上的 Actor 使用的邮箱类型。例如,BalancingDispatcher需要一个消息队列,该队列对于多个并发使用者是线程安全的。...如果调度器需要如上所述的邮箱类型,那么将使用该要求的映射来确定要使用的邮箱类型。 将使用默认邮箱akka.actor.default-mailbox。...由多个生产商单个使用者队列支持,不能与BalancingDispatcher一起使用 是否阻塞:No 是否有界:No 配置名称:akka.dispatch.SingleConsumerOnlyUnboundedMailbox...支持,如果达到容量,则在排队时阻塞 是否阻塞:如果与非零mailbox-push-timeout-time一起使用,则为Yes,否则为NO 是否有界:Yes 配置名称:akka.dispatch.BoundedControlAwareMailbox...在这之前,发送到ActorRef的消息将在本地排队,只有在交换真正的填充之后,它们才会被传输到真正的邮箱中。

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如何检测分布式系统中的故障节点

故障可能发生在网络连接级别(进程之间的消息丢失或传递缓慢),也可能发生在进程级别(进程崩溃或运行缓慢),并且延迟始终不能与故障区分开。...这意味着在错误地将活动过程怀疑为死(产生假阳性)与延迟将无响应过程标记为死之间进行权衡,这给了它怀疑的好处并期望它最终做出响应(产生假阴性)。...失败的原因如下所示: 消息可能在队列中等待,稍后将被发送; 远程节点可能处理失败; 由于垃圾回收,远程节点可能会暂时停止响应; 远程节点可能已经处理了请求,但是响应在网络中丢失了; 远程Node可能有进程并响应了...这种故障检测算法的方法是通过 Akka 和 Cassandra 使用的 Phi Accrual 故障检测器完成的。 Phi Accrual 故障检测器使用每个心跳的固定窗口大小采样来估计信号的分布。...如果您有兴趣,这里有一个检测 phi 的公式https://doc.akka.io/docs/akka/current/typed/failure-detector.html。

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Akka 指南 之「集群规范」

Akka 集群允许构建分布式应用程序,其中一个应用程序或服务可以跨越多个节点(实际上是多个ActorSystem)。另请参见在「何时何地使用 Akka 集群」中的讨论。...Akka 应用程序可以分布在集群上,每个节点承载应用程序的某些部分。集群成员和运行在应用程序节点上的 Actor 是分离的。节点可以是集群的成员,而承载任何 Actor。...Akka 使用一个带有向量时钟的单一共享状态进行版本控制,因此 Akka使用的push-pull gossip使用此版本仅在需要时推送实际状态。...消息接收者还具有一种机制,通过丢弃在邮箱中排队时间过长的消息,来保护自己免受过多消息的影响。 当集群处于聚合状态(状态一致)时,消息发送者只向所选节点发送包含较小状态的消息。...一旦集群发生变化(意味着聚合),它就会再次回到有偏见的消息传播。 消息状态或消息状态的接收者可以使用消息版本(向量时钟)来确定: 它有一个新版本的消息状态,在这种情况下,它会把它发送回消息传播者。

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使用Akka实现并发

我找到了这样一个框架:AkkaAkka基于Erlang actor模型。如果您阅读上述问题的实现方式,则使用拉策略实现,消费者线程将在完成当前任务后执行新任务。所以我们需要等到生产者准备好了。...因此,与银行类似地进行思考,以前我们曾经常常站在队列中,银行很难维持这个队列。有时客户厌倦了排队并离开。因此,银行可以做的是将此问题提交给第三方供应商并寻求解决方案。供应商建议使用令牌系统。...使用Akka非常容易。它可以作为依赖项添加到我们的project.Simple jar文件中。所以,让我们亲自动手,编写一个Hello World程序。示例来自Akka文档。...Akka中的所有内容都设计为在分布式环境中工作:actor的所有交互都使用消息传递,一切都是异步的。...所以我使用actor的感觉非常好,比传统线程更快。

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Java一分钟之-Akka:反应式编程框架

在当今高度并发和分布式系统的世界里,Akka作为一个开源的反应式编程框架,凭借其强大的并发处理能力和消息驱动模型,成为了Java开发者手中的利器。...Akka初探 Akka基于Actor模型设计,其中Actor是处理消息和进行计算的基本单位。...死信与监控 问题描述:未被处理的消息可能因目标Actor未启动或终止而变为死信,导致资源浪费或逻辑错误。...错误的消息处理 问题描述:恰当的消息类型处理可能导致Actor行为异常。 解决方案:在Actor类中实现unhandled方法,捕获未处理的消息类型,并给出合理的响应或日志记录。...合理使用并发工具:如使用ActorSystem.scheduler()安排定时任务,避免直接使用线程池。 监控与日志:充分利用Akka的日志和监控功能,及时发现并解决问题。

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傻白甜,约不约?

其是由 Scala 编写,对于新手入门不是太友好,如果只是写纯 Java 的 Bug ,大可不必和自己过不去,但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具,还是有点必要学学使用的。...而且 Sbt 默认会从一些奇奇怪怪的地方下载依赖,相信大家的第一次,都不会很美好( Sbt 的项目构建异常缓慢,而且还经常会失败),笔者也例外,所以有了这篇文章,希望对你有些帮助。...提要:本文首先会介绍如果要使用sbt,需要完成那些配置,然后使用sbt,构建2个helloworld,一个基于akka的,一个是基于delta的。...Akka用Scala语言编写,同时提供了Scala和Java的开发接口。Akka处理并发的方法基于Actor模型,Actor之间通信的唯一机制就是消息传递。...:") val consoleLine:String = StdIn.readLine() /** * 使用helloActorRef来给自己发送消息,helloActorRef

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Akka 指南 之「集群的使用方法」

一般来说,我们建议不要在不同的服务之间使用 Akka 集群和 Actor 消息传递,因为这会导致服务之间的代码耦合过紧,并且难以独立地部署这些服务,这是使用微服务架构的主要原因之一。...因此,业务内通信可以利用 Akka 集群的故障管理和 Actor 消息传递使用方便和性能优异的优点。...请注意,如果在完成初始联接过程之前启动订阅,则可能会收到一个空的CurrentClusterState,其中包含成员,后面是联接的其他节点的MemberUp事件。...有时,订阅集群事件,只使用Cluster.get(system).state()获取完整成员状态是很方便的。请注意,此状态不一定与发布到集群订阅的事件同步。...在兼容的情况下,连接节点负责决定是否中断进程。

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Akka 指南 之「集群中的分布式发布订阅」

注册表最终是一致的,即更改在其他节点上立即可见,但通常在几秒钟后将其完全复制到所有其他节点。更改只在注册表的自己部分执行,并且这些更改都是版本控制的。...状态为「WeaklyUp」的集群成员将参与分布式发布订阅,即如果发布服务器和订阅服务器位于网络分区的同一侧,则状态为WeaklyUp的节点上的订阅服务器将接收发布的消息。...确认意味着订阅注册,但在复制到其他节点之前,它仍然需要一些时间。 你可以通过发送DistributedPubSubMediator.Publish将消息发布到本地中介。...使用sendOneMessageToEachGroup=false发布的消息将不会传递给使用组 ID 订阅的订阅者。...它还可以用于将任务分发给注册的工作者,如集群感知路由器,其中路由器可以动态注册自己。 如果注册表中存在匹配路径,则消息将传递给一个收件人。

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Akka 指南 之「持久化」

配置方式为: akka.persistence.max-concurrent-recoveries = 50 注释:假设原始发件人已经很长时间不在,那么使用getSender()访问重播消息的发件人将始终导致...如果快照序列化格式以兼容的方式更改,则此选项非常有用。它通常不应该在事件被删除时使用。...请注意,加载快照失败也会像这样处理,但如果你知道序列化格式兼容的方式更改,则可以禁用快照加载,请参阅「恢复自定义」。...警告:如果你使用「持久性查询」,查询结果可能会丢失日志中删除的消息,这取决于日志插件中如何实现删除。...除非你使用的插件在持久性查询结果中仍然显示删除的消息,否则你必须设计应用程序,使其不受丢失消息的影响。

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Akka 指南 之「监督和监控」

Akka 2.1 开始,可以使用akka.actor.guardian-supervisor-strategy来配置它,该设置采用了一个SupervisorStrategyConfigurator的完全限定类名...当与处理特定消息时失败的 Actor 一起出现时,失败的原因分为三类: 接收到特定的系统性(即编程)错误消息 处理消息过程中使用的某些外部资源出现故障 Actor 的内部状态已损坏 除非能明确识别故障,...akka.pattern.BackoffSupervisor.Reset消息,从而重置后退(back-off)。...由于重新启动无法清除邮箱,因此通常最好在失败时终止子级,并在监督者(通过监视子级的生命周期)中显式地重新创建它们;否则,你必须确保任何 Actor 都可以接受在重新启动之前排队但在重新启动之后处理消息。...在All-For-One策略中,通常停止一个子级将不会自动终止其他子级;通过监控他们的生命周期可以完成:如果监督者处理Terminated消息,它将抛出DeathPactException(这取决于它的监督者

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基于Akka模拟Spark中Master和Worker的通信过程

1、在启动时,Worker会向Master注册自己的信息(内存、核数等),以便 2、Master收到各Worker的注册信息后,会回复Worker注册成功的信息 3、worker收到master的注册成功信息后...因为Worker在发送心跳包的时候会携带发送时间,Master会检查接收的心跳时间和当前的时间,如果两者的时间差值大于规定的时间,则表示Worker挂掉。...Master在分配任务的时候则不会给挂掉的Worker分配任务 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...) } case RegisteredWorkerInfo => { //Master给Worker发送的成功信息 import context.dispatcher //使用调度器的时候必须导入...遍历map 查看当前时间和上一次心跳时间差 3000 val workerInfos = idToWorkerInfoMap.values //过滤之后结果是超时的worker,使用

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Akka 指南 之「Akka 简介」

为了取得成功,分布式系统必须在组件崩溃而没有响应、消息丢失而没有在线跟踪以及网络延迟波动的环境中进行处理。这些问题经常发生在精心管理的数据中心内部环境中,在虚拟化架构中更是如此。...为了帮助我们应对这些现实问题,Akka 提供: 不使用原子或锁之类的低级并发构造的多线程行为,甚至可以避免你考虑内存可见性问题。 系统及其组件之间的透明远程通信,使你不再编写和维护困难的网络代码。...Akka 对 Actor 模型的使用提供了一个抽象级别,使得编写正确的并发、并行和分布式系统更加容易。Actor 模型贯穿了整个 Akka 库,为我们提供了一致的理解和使用它们的方法。...通过学习 Akka 以及如何使用 Actor 模型,你将能够熟练的使用大量的工具集,这些工具可以在统一的编程模型中解决困难的分布式/并行系统问题,在统一的编程模型中,所有东西都紧密且高效地结合在一起。...快速入门指南将引导你完成示例代码,其中介绍了如何定义 Actor 系统、Actor 和消息,以及如何使用测试模块和日志。

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