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Akka（36）： Http：Client-side-Api，Client-Connections

Akka-http的客户端Api应该是以HttpRequest操作为主轴的网上消息交换模式编程工具。我们知道：Akka-http是搭建在Akka-stream之上的。所以，Akka-http在客

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哇咔咔干货来啦！PowerJob 原理剖析之 Akka Toolkit

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。

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52 大类常用 Java 组件和框架整理

https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-downloads

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腾讯云TVP李智慧：如何用反应式编程提升系统性能与可用性?

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。

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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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Akka-Cluster（0）- 分布式应用开发的一些想法

当我初接触akka-cluster的时候，我有一个梦想，希望能充分利用actor自由分布、独立运行的特性实现某种分布式程序。这种程序的计算任务可以进行人为的分割后再把细分的任务分派给分布在多个服务器上的actor上去运算。这些服务器都处于同一集群环境里，它们都是akka-cluster中的节点（node）。akka-cluster的节点数量只需要通过系统配置方式按照计算能力要求随意增减，在集群上运行的分布式程序可以在不修改软件的情况下自动调整actors在各节点上的分布，重新平衡程序运算负载，不受任何影响继续运行。

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Akka（43）： Http：SSE-Server Sent Event - 服务端主推消息

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。

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ScalaPB（5）：用akka-stream实现reactive-gRPC

在前面几篇讨论里我们介绍了scala-gRPC的基本功能和使用方法，我们基本确定了选择gRPC作为一种有效的内部系统集成工具，主要因为下面gRPC支持的几种服务模式： 1、Unary-Call：独立的一对client-request/server-response，是我们常用的http交互模式 2、Server-Streaming：client发出一个request后从server端接收一串多个response 3、Client-Streaming：client向server发送一串多个reques

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Akka（8）：分布式运算：Remoting-远程查找式

该文摘要总结：本文介绍了如何利用Akka和Scala实现一个分布式计算系统，用于执行并行计算任务。具体来说，文章介绍了如何利用Akka的Actor模型和Scala的并发编程库来实现一个分布式计算系统，该系统能够执行多个计算任务，并将结果返回给调用者。同时，文章还探讨了如何利用Akka的Identify消息处理Actor的死亡，从而避免Actor的丢失，并提高系统的可用性。

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Akka-CQRS（10）- gRPC on SSL/TLS 安全连接

使用gRPC作为云平台和移动前端的连接方式，网络安全应该是必须考虑的一个重点。gRPC是支持ssl/tls安全通讯机制的。用了一个周末来研究具体使用方法，实际上是一个周末的挖坑填坑过程。把这次经历记录下来与各位分享。

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Akka（35）： Http：Server side streaming

该文介绍了如何使用Akka HTTP和Slick在Scala中实现基于HTTP的流式数据传输。通过使用Akka HTTP和Slick，可以方便地处理HTTP请求和响应，以及从数据库中获取数据并将其传输到客户端。该文还介绍了如何使用Akka流式处理技术来实现HTTP服务，并处理响应数据。

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Akka（9）：分布式运算：Remoting-远程构建式

上篇我们讨论了Akka-Remoting。我们说Akka-Remoting是一种点对点的通讯方式，能使两个不同JVM上Akka-ActorSystem上的两个Actor之间可以相互沟通。Akka

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傻白甜，约不约？

首先来介绍下，今天的主角“傻白甜”（SBT:Simple Build Tools），其功能与 Maven 和 Gradle 类似。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），笔者也不例外，所以有了这篇文章，希望对你有些帮助。

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Akka（39）： Http：File streaming-文件交换

该文介绍了如何利用Akka HTTP构建一个基于HTTP的分布式文件系统。主要包括了Akka HTTP的入门介绍、基于HTTP的文件上传和下载功能实现，以及如何使用Akka Stream来处理文件上传和下载中的流式数据。此外，还提供了一个基于HTTP的分布式文件系统的示例代码。

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Akka（6）： become/unbecome：运算行为切换

通过一段时间的学习了解，加深了一些对Akka的认识，特别是对于Akka在实际编程中的用途方面。我的想法，或者我希望利用Akka来达到的目的是这样的：作为传统方式编程的老兵，我们已经习惯了直线流程

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Akka 指南之「集群指标扩展」

为了使用集群指标扩展（Cluster Metrics Extension），你需要将以下依赖添加到你的项目中：

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Akka-Cluster（6）- Cluster-Sharding：集群分片，分布式交互程序核心方式

在前面几篇讨论里我们介绍了在集群环境里的一些编程模式、分布式数据结构及具体实现方式。到目前为止，我们已经实现了把程序任务分配给处于很多服务器上的actor，能够最大程度的利用整体系统的硬件资源。这是因为通过akka-cluster能够把很多服务器组合成一个虚拟的整体系统，编程人员不需要知道负责运算的actor具体在那台服务器上运行。当然，我所指的整体系统是一种分布式的系统，实质底层还是各集群节点作为完整个体独立运行的，所以核心理念还是需要将程序分割成能独立运算的任务，然后分派给可能分布在很多服务器上的actor去运算。在上一篇的cluster-load-balance里我们采用了一种fire-and-forget模式把多项独立任务分配给集群节点上的actor，然后任由它们各自完成运算，中途不做任何交互、控制。这也是一种典型的无内部状态的运算模式。对外界来讲就是开始、完成，中间没有关于运算进展或当前状态的交流需要。但在现实里，很多任务是无法完全进行独立细分的，或者再细分会影响系统效率。比如网上购物网站每个客户的购物车：它记录了客户在网上的所有商品拣选过程，每一个拣选动作都代表更新的购物车状态，直到完成结算。那么在一个可能有几十万用户同时在线购物的网站，保留在内存的购物车状态应该是任何机器都无法容纳的，只有回到传统的数据库模式了，还是要面对无法解决的多并发系统效率问题。这么分析，集群分片技术可能是最好的解决方法了。

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Akka-Cluster（4）- DistributedData, 分布式数据类型

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。

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Akka-CQRS（9）- gRPC，实现前端设备与平台系统的高效集成

前面我们完成了一个CQRS模式的数据采集（录入）平台。可以预见：数据的产生是在线下各式各样的终端系统中，包括web、桌面、移动终端。那么，为了实现一个完整的系统，必须把前端设备通过某种网络连接形式与数据采集平台集成为一体。有两种方式可以实现需要的网络连接：Restful-api, gRPC。由于gRPC支持http/2通讯协议，支持持久连接方式及双向数据流。所以对于POS设备这样的前端选择gRPC作为网络连接方式来实现实时的操作控制应该是正确的选择，毕竟采用恒久连接和双向数据流效率会高很多。gRPC是google公司的标准，基于protobuffer消息：一种二进制序列化数据交换机制。gRPC的优势在这里就不再细说，读者可以参考前面有关gRPC的讨论博文。

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ScalaPB（1）： using protobuf in akka

任何类型的实例作为消息在两端独立系统的机器之间进行传递时必须经过序列化/反序列化serialize/deserialize处理过程。假设以下场景：在一个网络里有两台连接的服务器，它们分别部署了独立的akka系统。如果我们需要在这两台服务器的akka系统之间进行消息交换的话，所有消息都必须经过序列化/反序列化处理。akka系统对于用户自定义消息类型的默认序列化处理是以java-object serialization 方式进行的。我们上次提过：由于java-object-serialization会把

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Akka-CQRS（16）- gRPC用JWT进行权限管理

前面谈过gRPC的SSL/TLS安全机制，发现设置过程比较复杂：比如证书签名：需要服务端、客户端两头都设置等。想想实际上用JWT会更加便捷，而且更安全和功能强大，因为除JWT的加密签名之外还可以把私密的用户信息放在JWT里加密后在服务端和客户端之间传递。当然，最基本的是通过对JWT的验证机制可以控制客户端对某些功能的使用权限。

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restapi（0）- 平台数据维护，写在前面

在云计算的推动下，软件系统发展趋于平台化。云平台系统一般都是分布式的集群系统，采用大数据技术。在这方面akka提供了比较完整的开发技术支持。我在上一个系列有关CQRS的博客中按照实际应用的要求对akka的一些开发技术进行了介绍。CQRS模式着重操作流程控制，主要涉及交易数据的管理。那么，作为交易数据产生过程中发挥验证作用的一系列基础数据如用户信息、商品信息、支付类型信息等又应该怎样维护呢？首先基础数据也应该是在平台水平上的，但数据的采集、维护是在系统前端的，比如一些web界面。所以平台基础数据维护系统是一套前后台结合的系统。对于一个开放的平台系统来说，应该能够适应各式各样的前端系统。一般来讲，平台通过定义一套api与前端系统集成是通用的方法。这套api必须遵循行业标准，技术要普及通用，这样才能支持各种异类前端系统功能开发。在这些要求背景下，相对gRPC, GraphQL来说，REST风格的http集成模式能得到更多开发人员的接受。

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restapi（1）- 文件上传下载服务

上次对restapi开了个头，设计了一个包括了身份验证和使用权限的restful服务开发框架。这是一个通用框架，开发人员只要直接往里面加新功能就行了。虽然这次的restapi是围绕着数据库表的CRUD操作设计的，但文件类数据在服务端与客户端之间的交换其实也很常用，特别是多媒体类如图片等文件类型。那我们就试着设计一个文件交换服务功能然后看看能不能很方便的加入到restapi框架内。

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Akka（41）： Http：DBTable-rows streaming - 数据库表行交换

在前面一篇讨论里我们介绍了通过http进行文件的交换。因为文件内容是以一堆bytes来表示的，而http消息的数据部分也是byte类型的，所以我们可以直接用Source[ByteString,_]

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Akka（25）： Stream：对接外部系统-Integration

在现实应用中akka-stream往往需要集成其它的外部系统形成完整的应用。这些外部系统可能是akka系列系统或者其它类型的系统。所以，akka-stream必须提供一些函数和方法来实现与各种不

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Akka事件驱动新选择入门

官网：https://guobinhit.github.io/akka-guide/

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Akka（5）： ConsistentHashing Router - 可选定Routee的任务分配模式

上一篇讨论里我们介绍了几种任务分配（Routing）模式。Akka提供的几种现成智能化Routing模式大多数是通过对用户屏蔽具体的运算Routee选择方式来简化Router使用，提高智能程度

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Akka（42）： Http：身份验证 - authentication, authorization and use of raw headers

当我们把Akka-http作为数据库数据交换工具时，数据是以Source[ROW,_]形式存放在Entity里的。很多时候除数据之外我们可能需要进行一些附加的信息传递如对数据的具体处理方式等。我

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geotrellis使用（六）Scala并发（并行）编程

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

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Akka 指南之「第 2 部分: 创建第一个 Actor」

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：

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Akka事件驱动新选择

在高并发场景解决方案中，多从线程角度出发，以解决线程安全问题，锁范围又需要多业务场景考虑，何时上锁，何时解锁，何时自动过期等，而事件驱动是从执行什么操作驱动的，在软件系统的设计层面，两者关联性不大，一个强调安全，一个强调策略，那么有没有两者结合解决并发编程难的事件驱动解决方案呢？带着场景解决方案我们走进Akka。

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alpakka-kafka(1)-producer

alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。alpakka-kafka就是alpakka项目里的kafka-connector。对于我们来说：可以用alpakka-kafka来对接kafka，使用kafka提供的功能。或者从另外一个角度讲：alpakka-kafka就是一个用akka-streams实现kafka功能的scala开发工具。

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restapi（2）- generic restful CRUD：通用的restful风格数据库表维护工具

研究关于restapi的初衷是想搞一套通用的平台数据表维护http工具。前面谈过身份验证和使用权限、文件的上传下载，这次来到具体的数据库表维护。我们在这篇示范里设计一套通用的对平台每一个数据表的标准维护方式。http服务端数据表维护CRUD有几个标准的部分组成：Model,Repository,Route。我们先看看这几个类型的基类：

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geotrellis使用（二十四）将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑

目录前言若干坑总结一、前言近期干了一件事情，将geotrellis程序移植到CDH中（关于CDH，可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager安装分布式集群的若干细节），本以为这是件很简单的事情，没想到跟安装CDH一样却碰到了许多的坑，很多事情真的就是这样，我们不去亲自实践觉得都是简单的，当我们真正甩开膀子去干的时候却发现会遇到各种各样的问题，但是当我们将这些一个个解决的时候，你收获的将不仅是美好的结果，更是很多通过学习无法得到的东西，这应该就是古

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使用Akka HTTP构建微服务：CDC方法

原文地址：https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa

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SpringBoot下Akka的简单使用

ActorNormal重写createReceive函数，然后使用receiveBuilder构造一个接收器Receive，然后使用Receive的Match函数，对不同类型的请求进行分别处理；在处理内部可以使用 sender().tell发送返回值给请求者。

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Akka-CQRS（7）- CQRS Reader Actor 示范

我们在这篇通过一个具体CQRS-Reader-Actor的例子来示范akka-persistence的query端编程和应用。在前面的博客里我们设计了一个CQRS模式POS机程序的操作动作录入过程，并示范了如何实现CQRS的写端编程。现在我们可以根据这个例子来示范如何通过CQRS的读端reader-actor读取由writer-actor所写入的操作事件并将二进制格式的事件恢复成数据库表的行数据。

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在博客园的markdow编辑器中使用SVG

SVG SVG 意为可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics）。 SVG 使用 XML 格式定义图像。问题如果在博客园的markdow编辑器中直接使用SVG，由于保存时，markdown引擎会插入一些html标签，导致看不到图像。解决方案可以使用div标签或者table标签来解决这个问题。使用div

<svg width="140" height="170"> <titl

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【已解决】Flink连接JDBC报错 org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException: Job execution failed.

Flink1.13.6 MySQL5.7.27 JDK8 Hadoop3.1.4 集成环境Idea2020

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Spark netty RPC 通信原理

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。

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restapi（4）- rest-mongo : MongoDB数据库前端的httpserver

完成了一套标准的rest风格数据库CRUD操作httpserver后发现有许多不足。主要是为了追求“通用”两个字，想把所有服务接口做的更“范generic”些，结果反而限制了目标数据库的特点，最终产生了一套功能弱小的玩具。比如说吧：标准rest风格getbyId需要所有的数据表都具备id这个字段，有点傻。然后get返回的结果集又没有什么灵活的控制方法如返回数量、字段、排序等。特别对MongoDB这样的在查询操作方面接近关系式数据库的分布式数据库：上篇提到过，它的query能力强大，条件组合灵活，如果不能在网络服务api中体现出来就太可惜了。所以，这篇博文会讨论一套专门针对MongoDB的rest-server。我想达到的目的是：后台数据库是MongoDB，通过httpserver提供对MongoDB的CRUD操作，客户端通过http调用CRUD服务。后台开发对每一个数据库表单使用统一的标准增添一套新的CRUD服务。希望如此能够提高开发效率，减少代码出错机会。

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PICE（6）：集群环境里多异类端点gRPC Streaming - Heterogeneous multi-endpoints gRPC streaming

gRPC Streaming的操作对象由服务端和客户端组成。在一个包含了多个不同服务的集群环境中可能需要从一个服务里调用另一个服务端提供的服务。这时调用服务端又成为了提供服务端的客户端了（服务消费端）。那么如果我们用streaming形式来提交服务需求及获取计算结果就是以一个服务端为Source另一个服务端为通过式passthrough Flow的stream运算了。讲详细点就是请求方用需求构建Source，以连接Flow的方式把需求传递给服务提供方。服务提供方在Flow内部对需求进行处理后再把结果返回来，请求方run这个连接的stream应该就可以得到需要的结果了。下面我们就针对以上场景在一个由JDBC,Cassandra,MongoDB几种gRPC服务组成的集群环境里示范在这几个服务之间的stream连接和运算。

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Akka-CQRS（15）- Http标准安全解决方案：OAuth2+JWT

上期讨论过OAuth2, 是一种身份认证+资源授权使用模式。通过身份认证后发放授权凭证。用户凭授权凭证调用资源。这个凭证就是一种令牌，基本上是一段没什么意义的加密文，或者理解成密钥也可以。服务方通过这个令牌来获取用户身份信息，也就是说服务端必须维护一个已经获得身份验证的用户信息清单。研究了一下JWT，发现它本身可以携带加密后的一些信息包括用户信息，而这些信息又可以通过同样的加密算法解密恢复。也就是说服务端是可以直接对收到的JWT解密恢复用户信息，这样用起来就方便多了。还记着我们的POS例子里客户端必须构

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Akka（3）： Actor监管 - 细述BackoffSupervisor

在上一篇讨论中我们谈到了监管：在Akka中就是一种直属父子监管树结构，父级Actor负责处理直属子级Actor产生的异常。当时我们把BackoffSupervisor作为父子监管方式的其中一种

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akka-typed(1) - actor生命周期管理

akka-typed的actor从创建、启用、状态转换、停用、监视等生命周期管理方式和akka-classic还是有一定的不同之处。这篇我们就介绍一下akka-typed的actor生命周期管理。

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并发模型比较

Golang 的特色之一就是 goroutine ，使得程序员进行并发编程更加方便，适合用来进行服务器编程。作为后端开发工程师，有必要了解并发编程面临的场景和常见的解决方案。一般情况下，是怎样做高并发的编程呢？有那些经典的模型呢？

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Akka 指南之「调度器」

调度器（Dispatchers）是 Akka 核心的一部分，这意味着它们也是akka-actor依赖的一部分：

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Akka（21）： Stream：实时操控：人为中断-KillSwitch

KillSwitch是Akka中用于实现多播和流处理的工具。它通过将多个数据流共享一个单一的KillSwitch来控制多个数据流的终止。使用KillSwitch时，多个数据流可以共享一个单一的KillSwitch，并通过调用KillSwitch的shutdown()方法来同时终止所有数据流的执行。此外，KillSwitch还可以通过调用abort()方法来终止数据流的执行，并抛出异常。在Akka中，使用KillSwitch可以有效地管理多个数据流，并确保所有数据流都按照预期执行。

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Akka（10）：分布式运算：集群-Cluster

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。

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Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(3) : 开发一个Akka + Spark的应用

前言在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。根据官方定义：akka用于r

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