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    akka-typed(0) - typed-actor, typed messages

    akka 2.6.x正式发布以来已经有好一段时间了。核心变化是typed-actor的正式启用,当然persistence,cluster等模块也有较大变化。一开始从名称估摸就是把传统any类型的消息改成强类型消息,所以想拖一段时间看看到底能对我们现有基于akka-classic的应用软件有什么深层次的影响。不过最近考虑的一些系统架构逼的我不得不立即开始akka-typed的调研,也就是说akka-classic已经无法或者很困难去实现新的系统架构,且听我道来:最近在考虑一个微服务中台。作为后台数据服务调用的唯一入口,平台应该是个分布式软件,那么采用akka-cluster目前是唯一的选择,毕竟前期搞过很多基于akka-cluster的应用软件。但是,akka-cluster-sharding只能支持一种entity actor。毕竟,由于akka-classic的消息是没有类型的,只能在收到消息后再通过类型模式匹配的方式确定应该运行的代码。所以,这个actor必须包括所有的业务逻辑处理运算。也就是说对于一个大型应用来说这就是一块巨型代码。还有,如果涉及到维护actor状态的话,比如persistenceActor,或者综合类型业务运算,那么又需要多少种类的数据结构,又怎样去维护、管理这些结构呢?对我来说这基本上是mission-impossible。实际上logom应该正符合这个中台的要求:cluster-sharding, CQRS... 抱着一种好奇的心态了解了一下lagom源码,忽然恍然大悟:这个东西是基于akka-typed的!想想看也是:如果我们可以把actor和消息类型绑在一起,那么我们就可以通过消息类型对应到某种actor。也就是说基于akka-typed,我们可以把综合性的业务划分成多个actor模块,然后我们可以指定那种actor做那些事情。当然,经过了功能细分,actor的设计也简单了许多。现在这个新的中台可以实现前台应用直接调用对应的actor处理业务了。不用多想了,这注定就是akka应用的将来,还等什么呢?

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    akka-typed(10) - event-sourcing, CQRS实战

    在前面的的讨论里已经介绍了CQRS读写分离模式的一些原理和在akka-typed应用中的实现方式。通过一段时间akka-typed的具体使用对一些经典akka应用的迁移升级,感觉最深的是EvenSourcedBehavior和akka-cluster-sharding了。前者是经典akka中persistenceActor的替换,后者是在原有组件基础上在使用方面的升级版。两者都在使用便捷性方面提供了大幅度的提升。在我看来,cluster-sharding是分布式应用的核心,如果能够比较容易掌握,对开发正确的分布式系统有着莫大的裨益。但这篇讨论的重点将会集中在EventSourcedBehavior上,因为它是实现CQRS的关键。而CQRS又是大数据应用数据采集(输入)管理最新的一个重要模式。

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    akka-typed(4) - EventSourcedBehavior in action

    前面提到过,akka-typed中较重要的改变是加入了EventSourcedBehavior。也就是说增加了一种专门负责EventSource模式的actor, 最终和其它种类的actor一道可以完美实现CQRS。新的actor,我还是把它称为persistentActor,还是一种能维护和维持运行状态的actor。即,actor内部状态可以存放在数据库里,然后通过一组功能函数来提供对状态的处理转变,即持续化处理persistence。当然作为一种具备EventSourcedBehavior的actor, 普遍应有的actor属性、方法、消息处理协议、监管什么的都还必须存在。在这篇讨论里我们就通过案例和源码来说明一下EventSourcedBehavior是如何维护内部状态及作为一种actor又应该怎么去使用它。

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    akka-grpc - 基于akka-http和akka-streams的scala gRPC开发工具

    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。

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    akka-typed(8) - CQRS读写分离模式

    前面介绍了事件源(EventSource)和集群(cluster),现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式,由独立的写方程序和读方程序组成,具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式,最起码本身提供了对写方编程的支持,这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor,极大方便了对persistentActor的应用开发,但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist,也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子,是个购物车应用:当完成支付后需要取个快照(snapshot),下面是这个snapshot的代码:

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    Akka-Cluster(1)- Cluster Singleton 单例节点

    关于cluster-singleton我在前面的博文已经介绍过,在这篇我想回顾一下它的作用和使用方法。首先,cluster-singleton就是集群某个节点上的一个actor。任何时间在集群内保证只会有一个这种actor的实例。它可以是在任何节点上,具体位置由akka-cluster系统的leader节点根据一定规则选定。当cluster-singleton所处的节点停止运作时leader会选择另一个节点,然后系统会将cluster-singleton迁移到新的节点上来保证集群中一定有一个活着的cluster-singleton实例,不过值得注意的是迁移的actor会丢失它的内部状态。在编程实践中常常会需要保证一项程序功能只能由唯一的actor来运行的情况,比如我们需要保证某种运算的顺序,这时在集群环境里就可以使用cluster-singleton了。下面是cluster-singleton可能的一些使用场景:

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