本文介绍了Akka在Spark中的使用,包括Akka的主要特性和架构。首先介绍了Akka的入门知识,然后详细阐述了Akka在Spark中的使用,包括如何使用Akka进行RPC调用、如何使用Akka异步处理消息和如何使用Akka进行并行计算。最后,本文总结了Akka在Spark中的使用,并介绍了另一种基于Netty的RPC实现。
所以我从一个简单的Java程序开始,运行一个while循环直到EOF,然后进行JDBC调用来存储值。这是需要花一个小时才完成了,但后来我意识到程序的运行时比创建程序花费的时间更长。因此,任务并不像看起来那么容易。那可以做些什么呢?当然,我意识到我需要并行完成任务。
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。
在本章中,我们试图建立一个通用的术语来定义一个坚实的基础,用于交流 Akka 所针对的并发和分布式系统。请注意,对于这些术语中的许多,并没有一个统一的定义。我们试图给出将在 Akka 文档范围内使用的定义。
原文地址:https://dzone.com/articles/elasticmq-070-long-polling-non
1. Disruptor:Apache Storm底层应用了Disruptor来实现worker内部的线程通信;
在分布式系统中,断路器(circuit breaker)用于提供稳定性和防止级联故障(cascading failures)。这些应该与远程系统之间的接口的超时一起使用(judicious timeouts),以防止单个组件的故障导致所有组件停机。
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
淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级, 取得了非常好的成绩。其中『猜你喜欢』应用上限 QPS 提升了 96%,同时机器数量缩减了一半;另一核心应用『我的淘宝』实际线上响应时间下降了 40% 以上。PayPal凭借其基于Akka构建的反应式平台squbs,仅使用8台2vCPU虚拟机,每天可以处理超过10亿笔交易,与基于Spring实现的老系统相比,代码量降低了80%,而性能却提升了10倍。能够取得如此好的成绩,人们不禁要问反应式到底是什么? 其实反应式并不是一个新鲜的概念,它的灵感来源最早可以追溯到90年代,但是直到2013年,Roland Kuhn等人发布了《反应式宣言》后才慢慢被人熟知,继而在2014年迎来爆发式增长,比较有意思的是,同时迎来爆发式增长的还有领域驱动设计(DDD),原因是2014年3月25日,Martin Fowler和James Lewis向大众介绍了微服务架构,而反应式和领域驱动是微服务架构得以落地的有力保障。紧接着各种反应式编程框架相继进入大家视野,如RxJava、Akka、Spring Reactor/WebFlux、Play Framework和未来的Dubbo3等,阿里内部在做反应式改造时也孵化了一些反应式项目,包括AliRxObjC、RxAOP和AliRxUtil等。 从目前的趋势看来,反应式概念将会逐渐深入人心, 并且将引领下一代技术变革。
1)定义 request。 请求由不可变的数据结构 RequestT 来表示,其值可以由 sttp.client.clientRequest 来表示,并可通过它提供的各种方法(cookie, body, responseAs…)来细力度的来设定 reqeust 对象的数据(包括返回的 response 格式)。
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。
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 我从事分布式系统架构相关工作十余年了,不仅熟悉常见的诸如Zookeeper等分布式框架,对于脑裂问题、CAP理论、Paxos和Raft算法也很熟悉,所以自认为略懂分布式系统。但江峰老师的著作《分布式高可用算法》让我对分布式系统和算法的理解更加系统、更加深入。 01 首先,自动机这个概念让我重新认识了分布式算法。 以前我以为所谓分布式算法就是为了解决一系列分布式问题而设计出来的一系列技巧,算法之间是独立的,并没有太多的内在联系,也从未想过所谓的算法模型
Bruce Eckel(著有多部编程书籍)和Jonas Boner(Akka的缔造者和Typesafe的CTO)发表了“反应性宣言”,在其中尝试着定义什么是反应性应用。 这样的应用应该能够: 对事件做出反应:事件驱动的本质,让反应性应用能够支持文中提到的若干特性。 对负载做出反应:聚焦于可扩展性,而不是单用户性能。 对失败做出反应:建立弹性系统,能够从各个层级进行恢复。 对用户做出反应:综合上述特征,实现交互式用户体验。 在这份宣言公布之后,Scala的创造者Martin Odersky、Reactive
本篇作为scala快速入门系列的第三十八篇博客,为大家带来的是关于Actor并发编程的内容。
几年前 NoSQL 开始流行的时候,像其他团队一样,我们的团队也热衷于令人兴奋的新东西,并且计划替换一个应用程序的数据库。 但是,当深入实现细节时,我们想起了一位智者曾经说过的话:“细节决定成败”。最终我们意识到 NoSQL 不是解决所有问题的银弹,而 NoSQL vs RDMS 的答案是:“视情况而定”。 类似地,去年RxJava 和 Spring Reactor 这样的并发库加入了让人充满激情的语句,如异步非阻塞方法等。为了避免再犯同样的错误,我们尝试评估诸如 ExecutorService、 RxJava、Disruptor 和 Akka 这些并发框架彼此之间的差异,以及如何确定各自框架的正确用法。
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?
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。
微服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式,提供将应用分割成一系列细小的服务,每个服务专注于单一业务功能,运行于独立的进程中,服务之间边界清晰,采用轻量级通信机制相互沟通、配合来实现完整的应用,满足业务和用户的需求。(引用自http://www.csdn.net/article/2015-07-20/2825258) 微服务的优点: 可独立部署、升级、替换、伸缩 自由选择开发语言 高效利用资源 故障隔离 总结下来就是:灵活、稳定、省资源。 微服务的缺点: 服
微服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式,提供将应用分割成一系列细小的服务,每个服务专注于单一业务功能,运行于独立的进程中,服务之间边界清晰,采用轻量级通信机制相互沟通、配合来实现完整的应用,满足业务和用户的需求。(引用自http://www.csdn.net/article/2015-07-20/2825258)
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。
看到博客园一位园友写了一篇文章,其中的观点是,要想高性能,需要尽量:避开网络开销(IO),避开海量数据,避开资源争夺。对于这3点,我觉得很有道理。所以也想谈一下,CQRS架构下是如何实现高性能的。
http://www.cnblogs.com/netfocus/p/4055346.html
这种方案是采用MQ作为中间的媒介,在服务端采用线程池异步处理任务,处理完成之后将结果发送到MQ中,客户端采用侦听的方式得到结果继续进行处理。
几年前 NoSQL 开始流行的时候,像其他团队一样,我们的团队也热衷于令人兴奋的新东西,并且计划替换一个应用程序的数据库。但是,当深入实现细节时,我们想起了一位智者曾经说过的话:“细节决定成败”。最终我们意识到 NoSQL 不是解决所有问题的银弹,而 NoSQL vs RDMS 的答案是:“视情况而定”。类似地,去年RxJava 和 Spring Reactor 这样的并发库加入了让人充满激情的语句,如异步非阻塞方法等。为了避免再犯同样的错误,我们尝试评估诸如 ExecutorService、 RxJava、Disruptor 和 Akka 这些并发框架彼此之间的差异,以及如何确定各自框架的正确用法。
基于Actor的响应式编程计划分为三部分,第一部分剖析响应式编程的本质思想,为大家介绍何谓响应式编程(Reactive Programming)。第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展,在介绍Reactive Manifesto的同时,介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。 响应式编程(Reactive Programming)到底是什么?从名词定义来讲,中文的响应式并没有很好地展现Reactive的本意。响应这个词语是一个中性词,本身没有任何倾
如果您看到从 TaskExecutorProcessUtils 或 JobManagerProcessUtils 抛出的IllegalConfigurationException,通常表明 存在无效的配置值(例如负内存大小、大于 1 的 分数等)或配置冲突。请重新配置内存参数。
几年前 NoSQL 开始流行的时候,像其他团队一样,我们的团队也热衷于令人兴奋的新东西,并且计划替换一个应用程序的数据库。 但是,当深入实现细节时,我们想起了一位智者曾经说过的话:“细节决定成败”。最终我们意识到 NoSQL 不是解决所有问题的银弹,而 NoSQL vs RDMS 的答案是:“视情况而定”。
我在前两篇文章中,带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 计算模式,(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)相信你对批处理和流计算也有了一定的了解。虽然这两种计算模式对数据的处理方式不同,但都是以特定数据类型(分别对应静态数据和动态数据)作为计算维度。
导语 | 没有人能够预言未来,也没有人能够断言未来的编程是什么样,但是我们可以通过过往的编程经验去探寻未来的编程趋势,本文是腾讯云TVP李智慧教你如何用反应式编程提升系统性能与可用性。
作者:大宽宽 链接:https://www.zhihu.com/question/332042250/answer/734115120 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
最近异步编程非常流行, 主要是它能够在多核系统上提高吞吐率。异步编程是一种编程方式,可以提高对UI的快速响应。 Java中的异步编程模型提供了一致性的编程模型, 可以用来在程序中支持异步。 本文讨论了在使用Java执行异步操作应该遵循的最佳实践。
“一切都是消息”--这是MSF(消息服务框架)的设计哲学。 MSF的名字是 Message Service Framework 的简称,中文名称:消息服务框架,它是PDF.NET框架的一部分。 1,MSF诞生的背景 MSF最初来源于2009年,我们为某银行开发的基金投资分析系统,由于银行安全的原因并且这些投资资料属于机密资料,规定必须使用邮件系统来发送这些资料,但是邮件的收发不是直接针对人,而是两端的计算机程序。为了及时向客户发送这些投资资讯,我们使用WCF开发了基于邮件的通信系统。后来,从这套系统中分离出
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。
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」。
使用netty作为http的客户端,pool又该如何进行设计。本文将会进行详细的描述。
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。
The Actor Model for Concurrent Computation
介绍 Lagom是一个帮助您构建反应式微服务的框架。 大多数微服务框架着重于帮助您构建脆弱的单实例微服务,根据定义,这些微服务不具可扩展性或不具有弹性。 Lagom帮助您将微服务作为系统(反应系统)进行构建,以确保您的微服务从一开始就具有弹性。 构建反应系统可能很困难,但是Lagom则将从复杂性中脱离出来。 Akka和Play在下面做了大量的工作,开发人员可以专注于一个更简单的事件驱动的编程模型,同时受益于一个消息驱动的系统。 Lagom提供了一个有意见的框架,像导轨一样加快你的旅程。 Lagom工
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。
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。
官网:https://guobinhit.github.io/akka-guide/
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。有关所有细节的更深入参考,请参考「Actors」。
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
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
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
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。本文将带你快速入门Akka,探讨其核心概念、常见问题、易错点及如何避免,同时辅以代码示例,让你一分钟内领略Akka的魅力。
《基于Actor的响应式编程》计划分为三部分,第一部分剖析响应式编程的本质思想,为大家介绍何谓响应式编程(Reactive Programming)。第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展,在介绍Reactive Manifesto的同时,介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。本文是第二部分的第二个案例。 MapReduce是更好地利用并行计算资源来提升数据处理能力的重要算法,如今已被主流的大数据分析平台实现,成为了大数据批量处理的主力军。利用前
OpenTracing的最大优势之一是围绕它构建的社区,涵盖各种语言和技术。考虑到这一点,我很高兴今天在OpenTracing博客上发表一篇由Aaron Stannard撰写的客座文章。Aaron Stannard是Petabridge的创始人兼首席执行官,Petabridge是一家帮助.NET公司构建大规模分布式系统的创业公司。他也是Akka.NET项目的联合创始人。你可以在Twitter上找到他,网址是https://twitter.com/Aaronontheweb
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