上面这段文字摘抄自 Akka 官网（akka.io），翻译成中文也就是：“Akka 是一个为 Java 和 Scala 构建高并发、分布式和弹性消息驱动应用程序的工具包”。而 Akka 具有的一切特性，其实都源自于一个用于处理并发计算问题的模型——Actor 模型。
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。
为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish Subscribe），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
本章描述如何在可能的分布式 Actor 系统中标识和定位 Actor。它与这样一个核心理念紧密相连：「Actor 系统」形成了内在的监督层次结构，并且 Actor 之间的通信在跨多个网络节点的位置方面是透明的。
3.4 Spark通信机制 前面介绍过，Spark的部署模式可以分为local、standalone、Mesos、YARN等。 本节以Spark部署在standalone模式下为例，介绍Spark的通信机制（其他模式类似）。 3.4.1 分布式通信方式 先介绍分布式通信的几种基本方式。 1. RPC 远程过程调用协议（Remote Procedure Call Protocol, RPC）是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC假定某些传输协议的存在，如TCP或UD
原文地址：https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
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。
为了使用集群客户端（Cluster Client），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
本文主要讲解Scala的并发（并行）编程，那么为什么题目概称geotrellis使用（六）呢，主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis，具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要，就像当年参加高考或者各种考试一样，老师都会强调基础，这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark，所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言，同样要想搞明白Scala并发（并行）编程，Scala基础也很重要，没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
作者 | 褚杏娟 当地时间 9 月 7 日，Lightbend 发布公告 称，Akka 的许可证将更改为 Business Source License (BSL) v1.1。 BSL 并不是开源协议，用户虽然可以拿到源代码，但是使用时会受限。在非生产环境中，BSL 协议的软件可以不受限制的使用，如果用于商业目的，那么会有所限制。Akka 的生产使用需要 Lightbend 的商业许可。商业许可证将免费提供给处于早期阶段的公司（年收入低于 2500 万美元）。Lightbend 表示，3 年后，BSL 许
对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现，本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
「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。
在前面的主题中，我们解释了如何在大范围（in the large）内查看 Actor 系统，也就是说，如何表示组件，如何在层次结构中排列 Actor。在这一部分中，我们将通过实现设备 Actor 来在小范围（in the small）内观察 Actor。
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。
模拟实现基于文本界面的《客户信息管理软件》。 该软件 scala 能够实现对客户对象的插入、修改、删除、显示、查询（用 ArrayBuffer 或者 ListBuffer 实现），并能够打印客户明细表。
为了使用 Akka 持久化（Persistence）功能，你必须在项目中添加如下依赖：
所有「routers」都可以知道集群中的成员节点，即部署新的路由（routees）或在集群中的节点上查找路由。当一个节点无法访问或离开集群时，该节点的路由将自动从路由器中注销。当新节点加入集群时，会根据配置向路由器添加额外的路由。当一个节点在不可访问之后再次可访问时，也会添加路由。
为了使用分布式数据（Distributed Data），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
Akka 是 JVM 平台上构建高并发、分布式和容错应用的工具包和运行时环境。Akka用Scala 语言编写，同时提供了 Scala 、JAVA 的开发接口。
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。这里重点要关注这些程序的内部状态，它们会占用系统资源包括内存。把状态保存在内存里相对存放在数据库里能显著提高程序运算效率。在系统出现各种情况下对这些非持久化的程序状态的管理自然就成为了需要考虑的问题，此其一。在一个多用户、高并发的大型分布式系统里往往数据库数据使用会产生大量的冲突影响系统性能。如果能够把数据库的写入和读取分成互不关联的操作就可以避免很多资源占用的冲突。
关于grpc，在前面的scalaPB讨论里已经做了详细的介绍：google gRPC是一种全新的RPC框架，在开源前一直是google内部使用的集成工具。gRPC支持通过http/2实现protobuf格式数据交换。protobuf即protocol buffer，是google发明的一套全新的序列化传输协议serialization-protocol，是二进制编码binary-encoded的，相对java-object，XML，Json等在空间上占有优势，所以数据传输效率更高。由于gRPC支持http/2协议，可以实现双向通讯duplex-communication，解决了独立request/response交互模式在软件编程中的诸多局限。这是在系统集成编程方面相对akka-http占优的一个亮点。protobuf格式数据可以很方便的转换成 json格式数据，支持对外部系统的的开放协议数据交换。这也是一些人决定选择gRPC作为大型系统微服务集成开发工具的主要原因。更重要的是：用protobuf和gRPC进行client/server交互不涉及任何http对象包括httprequest,httpresponse，很容易上手使用，而且又有在google等大公司内部的成功使用经验，用起来会更加放心。
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？
了解使用 Akka 集群时数据中心边界的原因是，与同一数据中心中的节点之间的通信相比，跨数据中心的通信通常具有更高的延迟和更高的故障率。
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。
整理 | Tina 干掉手机输入法，“微信键盘”App 开启内测：无广告，体积 524MB；谷歌 CEO 希望将效率提高 20%：暗示将裁员？罗永浩硬赞苹果灵动岛；华为“截胡”苹果发布卫星通信功能；动用 40 余种“武器”，美国 NSA 对西工大发起网络攻击；知乎回应截图中嵌入盲水印：实验功能测试，已下线；奇葩事儿：删除用户云数据还无法恢复，只赔 3 万；TikTok 否认用户数据源代码泄露；苹果零日漏洞以 800 万欧元上市，还带 12 个月的保修期；Akka 宣布更改许可，创始人：Apache 2.
【编者按】本文由Autodesk Cloud软件架构师Olivier Paugam撰写，解释了如何集合Mesos、Kafka、RabbitMQ、Akka、Splunk、Librato、EC2等基础设施解决实际问题。此外，以如此小规模的团队解决问题确实令人赞叹。 以下为分享原文： 数月前分到了一项新的任务：做一个集中事件系统（central eventing system），允许各个后端彼此通讯——包括动态流式（activity streaming）后端、渲染、数据转换、BIM、日志报告、分析等等。最终确定，
众所周知，Akka系统是基于Actor模式的分布式运算系统，非常适合构建大数据平台。所以，无可避免地会出现独立系统之间、与异类系统、与移动系统集成的需求。由于涉及到异类和移动系统，系统对接的方式必
通信是分布式程序的血液和神经，就好比大脑发出的执行需要通过神经和需要才能传递到手脚进行执行。可见好的通信能力是分布式系统的重重之中。
你可以在不定义任何配置的情况下开始使用 Akka，因为提供了合理的默认值。稍后，你可能需要修改设置以更改默认行为或适应特定的运行时环境。你可以修改的典型设置示例：
原文地址：https://dzone.com/articles/elasticmq-070-long-polling-non
写散文时，最难的部分往往是写前几句话。在开始构建 Akka 系统时，也有类似的“空白画布（blank canvas）”感觉。你可能会想：哪个应该是第一个 Actor？它应该保存在哪里？它应该做什么？幸运的是，与散文不同，既定的最佳实践可以指导我们完成这些初始步骤。在本文的其余部分中，我们将研究一个简单的 Akka 应用程序的核心逻辑，以向你介绍 Actors，并向您展示如何使用他们来制定解决方案。该示例演示了帮助你启动 Akka 项目的常见模式。
上一节描述了如何使用 Actor 路径来启用位置透明（location transparency）。这个特殊的特性需要一些额外的解释，因为在编程语言、平台和技术的上下文中，相关术语“透明远程处理（transparent remoting）”的使用方式非常不同。
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。
该文介绍了如何使用Akka HTTP和SSE实现服务端推送文件给客户端的功能。首先介绍了SSE的概念和Akka HTTP的SSE库，然后通过一个具体的应用场景和代码示例详细讲解了如何实现该功能。
原文：https://www.cnblogs.com/ljygz/p/11727770.html
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。
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型）和一套管理方法来实现分布式数据在集群中的免冲突共享共用。
关于Akka Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 自定义RPC通信框架（乞丐版） 目标 woker能发送成功注册，并定时发送心跳。 master能成功接收注册，并能接收心跳及完成自检。 大体思路 1、提供一个Master，负责woker的任务分配，注册及销毁。 2、提供一个Woker，负责Master分配
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。这部分已经在之前关于akka-cluster的讨论里介绍过了。由于akka-typed里采用了新的消息交流协议，而系统消息的发布和订阅也算是消息交换，也受交流协议约束。所以想通过重写以前示范的ClusterMemberStatus来了解一下akka-typed环境下节点状态变化消息监听的一些机制。
原创声明，禁止转载 构建微服务并不容易，特别是当微服务变得越来越多时，而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护，这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝，但是如果用错误的方式进行，它们会产生更多的复杂性，而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger（用于文档），Docker（用于测试环境），Selenium（用于端到端测试）等工具，但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间，因为他们不是说谁适合来使用它们，或者设置合适的环境来执行集成测试，而是需要生产数据（希望是匿
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。
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。
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：
Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。
在zookeeper，HDFS 和Yarn的组件的安装好的前提下，在客户机上提交Flink任务，具体流程如下：
Lightbend（最近由 Typesafe改名而来），是Akka背后的公司，最近发布了一款开源的微服务框架，Lagom（在瑞典语中，“刚刚好的”意思），它构建在Reactive平台之上。尤其是使用了Play框架和Akka家族产品，并添加了ConductR用于部署。默认情况下，Lagom是消息驱动和异步的，使用分布式CQRS持久化模式，并将事件溯源（event sourcing）作为主要实现。 按照Jonas Bonér（他是Lightbend的CTO和Akka的创建者）的说法，将其命名为Lagom的原因在
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。
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