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 LightBend 平台（包括 Scala 和 Akka）的一个主要好处是简化了并发软件的编写过程。本文讨论了 LightBend 平台，特别是 Akka 如何在并发应用程序中处理共享内存。
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。
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。
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。
云原生的英文名是cloud native，native 就是土著的意思，也就是土著对当地的环境是非常适应的，在云的环境和传统的数据中心是非常不同的，云原生就是要用的云的技术来构建应用， 利用云的技术来降低种端服务的风险和提高可用性，.NET Core和kubernetes 同年诞生发展， 2018年kubernetes 已经奠定了在容器编排领域的王者地位，2019年之后越来越多的企业选择基于云原生的技术或管理方法，把业务生于云或迁移到云平台，从而享受云的高效和持续的服务能力。
scala与java之间的关系，我认为可以用一句话来开头：scala来源于java，但又高于java。 scala的设计者Martin Odersky就是一个JAVA控，这位牛人设计了javac和编写了jdk中的通用代码。可以说java语言本身就是Martin Odersky一步一步看着长大的。所以scala可以说打根起就和JAVA有着远远悠长的血缘关系。 Martin Odersky还在写java那会，就立志开发达成一个目标：让写程序这样一个基础工作变得高效、简单、且令人愉悦！因此可以说sca
Scala Trait(特征) 相当于 Java 的接口，实际上它比接口还功能强大。
关注“一猿小讲”公众号的小伙伴都清楚，上次《技术再深入一点又何妨？一脸懵B的聊Actor》，我们在“懵 B”的状态下，聊了聊 Actor 模型的理论知识。稍微再补充两句，如上图所示在 Actor 模型系统中，主要有互不依赖的 Actor 组成（图中圆圈），Actor 之间的通信是通过消息来实现的，其中每个 Actor 都有一个 MailBox 来存储接收到的消息，每个 Actor 都维护着自己的状态。
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。
👋 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.
数据源使用的是SpringBoot2.x版本默认的HikariCP连接池。@Primary注解指定了主数据源。
官网：https://guobinhit.github.io/akka-guide/
The Actor Model for Concurrent Computation
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。
继续上一篇的内容，我们介绍了go协程的实现中的几个核心的对象，也说了他们之间是如何合作工作的。
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。
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。
flink-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/instance/ActorGateway.java
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。
今天在intellij调试spark的时候感觉每次有新的一段代码，都要重新跑一遍，如果用spark-shell，感觉也不是特别方便，如果能像python那样，使用jupyter notebook进行编程就很方便了，同时也适合代码展示，网上查了一下，试了一下，碰到了很多坑，有些是旧的版本，还有些是版本不同导致错误，这里就记录下来安装的过程。
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
本章概述了监督（supervision）背后的概念、提供的原语及其语义。有关如何转换为真实代码的详细信息，请参阅 Scala 和 Java API 的相应章节。
说明：JDBC是Java提供一套用于数据库操作的接口APl, Java程序员只需要面向这套接口编程即可。不同的数据库厂商,需要针对这套接口,提供不同实现。
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。
1. Disruptor：Apache Storm底层应用了Disruptor来实现worker内部的线程通信；
Actor概念来源于Erlang, 对于PHPer来说，可能会比较陌生，写过Java的同学会比较熟悉，Java一直都有线程的概念（虽然PHP有Pthread,但不普及）,它是一种非共享内存的并发模型，每个Actor内的数据独立存在，Actor之间通过消息传递的形式进行交互调度，且Actor是一种高度抽象化的编程模型，非常适合于游戏、硬件行业。
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？
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
最后的结果是输出“演员可以扮演任何角色”，但是想要的是"年龄大了，不能演功夫角色"，面向接口，在依赖倒置那说过这，应该写成 Role role = new KungFuRole()，但是 AbsActor 是重载了两个方法，其中参数还是有父子关系的，它会匹配到 Role 参数的方法，所以无法得到想要的结果。
Scala是一门主要以Java虚拟机(JVM)为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性综合在一起的编程语言。你可以使用Scala编写出更加精简的程序，同时充分利用并发的威力。由于Scala默认运行于JVM之上，因此 它可以访问任何Java类库并且与Java框架进行互操作，比如Scala可以被编译成JavaScript代码，让我们更便捷、高效地开发Web应用。
Java 线程的生命周期包括创建，就绪，运行，阻塞，死亡 5 个状态。一个 Java 线程总是处于这 5 个生命周期状态之一，并在一定条件下可以在不同状态之间进行转换 。
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。
//获取Driver实现类对象 Driver driver = new com.mysql.jdbc.Driver(); String url = "jdbcmysql://localhost:3306/jdbc_db"; Properties info = new Properties(); info.setProperty("user", "root"); info.setProperty("password", "hsp"); Connection conn = driver.connect(url, info); System.out.println(conn);
「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。
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
访问http://localhost:8080/graphiql即可看到在线查询页面
相信看到535报错的同学代码编写方面都没有问题，只是不明白为什么填写了帐号密码后还是报535错误，使用网易的126或者163邮箱都会有如此问题。
通过JPA或者Mybatis Plus集成Graphql框架已经很简便，但其实使用graphql-java集成过于底层，很多扩展内容实现并不方便，例如：
某游戏软件公司决定开发一款基于角色扮演的多人在线网络游戏，玩家可以在游戏中扮演虚拟世界中的一个特定角色，角色根据不同的游戏情节和统计数据（例如力量、魔法、技能等）具有不同的能力，角色也会随着不断升级而拥有更加强大的能力。
您可以使用Java 配置类来配置响应式 Cassandra 支持。CqlSession响应式Cassandra 支持改编为在异步驱动程序之上提供响应式处理模型。
并发编程无疑是编程领域中的上甘岭，他的“难”主要体现在两个方面，从宏观上来讲，主要是如何确定最优化的模型，例如Redis是单线程模型，Nginx是多进程单线程模型，而Netty是主从Reactor多线程模型；从微观上来讲，主要是原子性、可见性、有序性等问题的纠缠，这些问题有一个共同点，就是直觉失效。我们大部分情况下都是靠直觉来写程序的，如果直觉失效，会意味着什么呢？意味着直觉在引导我们写bug，引导我们误入歧途。今天我们就重点来聊聊直觉失效的问题之一：有序性问题。相信你看完这篇文章，肯定会大吃一惊：“原来一不小心写了这么多bug！”好在解决方案还是很简单的，只要了解了原理就可能轻松搞定。
这个项目是一次课程作业，要求是写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，
如Scala官网宣称的：“Object-OrientedMeetsFunctional”，这一句当属对Scala最抽象的精准描述，它把近二十年间大行其道的面向对象编程与旧而有之的函数式编程有机结合起来，形成其独特的魔力。希望通过本文能够吸引你去了解、尝试Scala，体验一下其独特魅力，练就自己的寒冰掌、火焰刀。
1、前言 这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架， 该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
考虑到国内大部分场景对接的是Mybatis或者Mybatis Plus生态，而不是JPA，同时Graphql版本也进一步迭代，故计划使用Mybatis Plus对接Graphql
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：
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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