Java中的Actors模型：使用Akka框架构建高弹性、高并发的分布式系统

好的，下面开始我们的讲座：

Java Actors模型：使用Akka框架构建高弹性、高并发的分布式系统

大家好！今天，我们来深入探讨Java中Actors模型，并重点介绍如何利用Akka框架来构建高弹性、高并发的分布式系统。

什么是Actors模型？

Actors模型是一种并发计算模型，它基于以下核心概念：

• Actor: 一个独立的、并发的计算单元。每个Actor拥有自己的状态、行为和邮箱。
• Message: Actor之间通信的载体。消息是异步的、不可变的。
• Mailbox: 一个队列，用于存储Actor接收到的消息。
• Behavior: Actor的行为定义了Actor在接收到消息时如何处理消息，如何更新状态，以及如何发送消息给其他Actor。

与传统的共享内存并发模型不同，Actors模型采用消息传递机制进行通信。这避免了复杂的锁机制和竞态条件，从而简化了并发编程。

Actors模型的优势

• 并发性: Actors模型天生支持并发。多个Actor可以并行执行，从而充分利用多核处理器的性能。
• 弹性: Actors模型可以容错。当一个Actor失败时，它可以被监控Actor重启或替换，从而保证系统的可用性。
• 可伸缩性: Actors模型易于扩展。可以通过增加Actor实例来提高系统的吞吐量。
• 简单性: Actors模型简化了并发编程。开发者只需要关注Actor的行为，而无需关心复杂的锁机制和线程同步。

Akka框架简介

Akka是一个基于Actors模型的开源框架，用于构建高并发、分布式和容错应用程序。Akka提供了以下核心功能：

• Actors: Akka实现了Actors模型的核心概念，并提供了丰富的API来创建、管理和通信Actor。
• Remoting: Akka支持远程Actor通信，允许Actor在不同的JVM或不同的机器上运行，从而构建分布式系统。
• Clustering: Akka Clustering提供了一种机制，用于将多个Akka节点组成一个集群，从而实现高可用性和负载均衡。
• Persistence: Akka Persistence提供了一种机制，用于持久化Actor的状态，从而实现容错和数据恢复。
• Streams: Akka Streams提供了一种流处理API，用于处理大量数据。

Akka Actors基础

首先，我们来看一个简单的Akka Actor示例：

import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;
import akka.event.Logging;
import akka.event.LoggingAdapter;

public class MyActor extends AbstractActor {
    private final LoggingAdapter log = Logging.getLogger(getContext().getSystem(), this);

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(String.class, s -> {
                    log.info("Received String message: {}", s);
                    getSender().tell(s.toUpperCase(), getSelf()); // 将消息转换为大写并回复
                })
                .matchAny(o -> log.info("Received unknown message: {}", o))
                .build();
    }

    public static Props props() {
        return Props.create(MyActor.class, () -> new MyActor());
    }
}

在这个例子中：

• MyActor继承自AbstractActor，是Akka Actor的基类。
• createReceive()方法定义了Actor的行为。它使用receiveBuilder()来构建一个消息处理器。
• match(String.class, ...)定义了如何处理String类型的消息。当接收到String类型的消息时，Actor会将消息转换为大写，并通过getSender().tell()方法将消息回复给发送者。
• matchAny(...)定义了如何处理未知类型的消息。
• props()方法创建了一个Props对象，用于创建Actor实例。

接下来，我们来看如何创建和使用这个Actor：

import akka.actor.ActorSystem;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.util.Timeout;
import scala.concurrent.Await;
import scala.concurrent.Future;
import java.time.Duration;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ActorSystem system = ActorSystem.create("my-system");

        try {
            final ActorRef myActor = system.actorOf(MyActor.props(), "myActor");

            // 发送消息并等待回复
            Timeout timeout = Timeout.create(Duration.ofSeconds(5));
            Future<Object> future = akka.pattern.Patterns.ask(myActor, "hello", timeout);
            String result = (String) Await.result(future, timeout.duration());

            System.out.println("Result: " + result);
        } finally {
            system.terminate();
        }
    }
}

在这个例子中：

• ActorSystem.create()创建了一个ActorSystem，它是Akka Actor的容器。
• system.actorOf()创建了一个MyActor实例，并将其命名为"myActor"。
• akka.pattern.Patterns.ask()发送一个消息给Actor，并返回一个Future对象。ask模式适用于需要接收Actor回复的场景。
• Await.result()等待Future对象完成，并获取Actor的回复。

Actor的生命周期

Akka Actor拥有清晰的生命周期，包括以下阶段：

阶段	描述
启动 (Started)	Actor被创建并启动。preStart()方法会被调用。
运行 (Running)	Actor正在运行并处理消息。
停止 (Stopped)	Actor被停止。postStop()方法会被调用。
重启 (Restarted)	Actor在发生异常后被重启。preRestart()和postRestart()方法会被调用。 preRestart 默认会调用 postStop 并停止所有子Actor。

可以在Actor中重写preStart()、postStop()、preRestart()和postRestart()方法，以执行自定义的初始化和清理操作。

Actor的层级结构

Akka Actor可以形成层级结构。每个Actor都可以创建子Actor。子Actor的生命周期由其父Actor管理。当父Actor停止时，所有子Actor也会被停止。

这种层级结构允许我们将复杂的系统分解为更小的、更易于管理的Actor。同时，父Actor可以监控子Actor的状态，并在子Actor失败时采取相应的措施。

监督策略 (Supervision)

监督策略定义了父Actor如何处理子Actor的异常。Akka提供了以下几种内置的监督策略：

• Resume: 忽略异常，继续处理下一个消息。
• Restart: 重启子Actor。
• Stop: 停止子Actor。
• Escalate: 将异常传递给父Actor的父Actor处理。

可以在父Actor中重写supervisorStrategy()方法来定义自定义的监督策略。

例如：

import akka.actor.OneForOneStrategy;
import akka.actor.SupervisorStrategy;
import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;
import akka.event.Logging;
import akka.event.LoggingAdapter;
import scala.concurrent.duration.Duration;

public class SupervisorActor extends AbstractActor {
    private final LoggingAdapter log = Logging.getLogger(getContext().getSystem(), this);
    private ActorRef childActor;

    @Override
    public void preStart() {
        childActor = getContext().actorOf(Props.create(ChildActor.class), "childActor");
    }

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .matchAny(message -> childActor.forward(message, getContext()))
                .build();
    }

    @Override
    public SupervisorStrategy supervisorStrategy() {
        return new OneForOneStrategy(
                10, // 最大重试次数
                Duration.create("1 minute"), // 重试时间窗口
                throwable -> {
                    if (throwable instanceof ArithmeticException) {
                        log.info("Restarting child actor due to ArithmeticException");
                        return SupervisorStrategy.restart();
                    } else if (throwable instanceof NullPointerException) {
                        log.info("Resuming child actor due to NullPointerException");
                        return SupervisorStrategy.resume();
                    } else {
                        log.info("Stopping child actor due to other exception");
                        return SupervisorStrategy.stop();
                    }
                });
    }

    public static Props props() {
        return Props.create(SupervisorActor.class, SupervisorActor::new);
    }
}

class ChildActor extends AbstractActor {
    private final LoggingAdapter log = Logging.getLogger(getContext().getSystem(), this);

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(String.class, message -> {
                    if (message.equals("arithmetic")) {
                        throw new ArithmeticException("Simulating arithmetic exception");
                    } else if (message.equals("nullpointer")) {
                        throw new NullPointerException("Simulating null pointer exception");
                    } else {
                        log.info("Child actor received: {}", message);
                    }
                })
                .build();
    }
}

在这个例子中，SupervisorActor创建了一个子Actor ChildActor。supervisorStrategy()方法定义了如何处理ChildActor的异常。如果ChildActor抛出ArithmeticException，则重启ChildActor；如果ChildActor抛出NullPointerException，则恢复ChildActor；如果ChildActor抛出其他异常，则停止ChildActor。

Akka Remoting

Akka Remoting允许Actor在不同的JVM或不同的机器上运行。这使得我们可以构建分布式系统。

要使用Akka Remoting，需要配置ActorSystem的akka.remote.artery.canonical.hostname和akka.remote.artery.canonical.port属性。

例如：

application.conf (Node 1)

akka {
  actor {
    provider = "cluster"
  }
  remote {
    artery {
      enabled = on
      transport = tcp
      canonical {
        hostname = "127.0.0.1"
        port = 2551
      }
    }
  }
}

application.conf (Node 2)

akka {
  actor {
    provider = "cluster"
  }
  remote {
    artery {
      enabled = on
      transport = tcp
      canonical {
        hostname = "127.0.0.1"
        port = 2552
      }
    }
  }
}

然后，可以使用ActorSelection来查找远程Actor。

import akka.actor.ActorSystem;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.ActorSelection;
import akka.util.Timeout;
import scala.concurrent.Await;
import scala.concurrent.Future;
import java.time.Duration;

public class RemoteMain {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ActorSystem system = ActorSystem.create("RemoteSystem");

        try {
            // 查找远程Actor
            ActorSelection selection = system.actorSelection("akka://[email protected]:2551/user/myActor");

            // 发送消息并等待回复
            Timeout timeout = Timeout.create(Duration.ofSeconds(5));
            Future<Object> future = akka.pattern.Patterns.ask(selection, "hello from remote", timeout);
            String result = (String) Await.result(future, timeout.duration());

            System.out.println("Result from remote actor: " + result);
        } finally {
            system.terminate();
        }
    }
}

在这个例子中，system.actorSelection()方法用于查找位于akka://[email protected]:2551/user/myActor的远程Actor。

Akka Clustering

Akka Clustering提供了一种机制，用于将多个Akka节点组成一个集群。这使得我们可以构建高可用性和负载均衡的分布式系统。

要使用Akka Clustering，需要配置ActorSystem的akka.cluster.seed-nodes属性。Seed nodes是集群中的初始节点。新节点会连接到Seed nodes，并加入集群。

例如：

application.conf (Seed Node 1)

akka {
  actor {
    provider = "cluster"
  }
  remote {
    artery {
      enabled = on
      transport = tcp
      canonical {
        hostname = "127.0.0.1"
        port = 2551
      }
    }
  }

  cluster {
    seed-nodes = [
      "akka://[email protected]:2551"
    ]
  }
}

application.conf (Seed Node 2)

akka {
  actor {
    provider = "cluster"
  }
  remote {
    artery {
      enabled = on
      transport = tcp
      canonical {
        hostname = "127.0.0.1"
        port = 2552
      }
    }
  }

  cluster {
    seed-nodes = [
      "akka://[email protected]:2551"
    ]
  }
}

application.conf (Joining Node)

akka {
  actor {
    provider = "cluster"
  }
  remote {
    artery {
      enabled = on
      transport = tcp
      canonical {
        hostname = "127.0.0.1"
        port = 2553
      }
    }
  }

  cluster {
    seed-nodes = [
      "akka://[email protected]:2551"
    ]
  }
}

然后，可以使用Cluster API来获取集群的信息。

import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;
import akka.cluster.Cluster;
import akka.cluster.ClusterEvent;
import akka.cluster.ClusterEvent.MemberEvent;
import akka.cluster.ClusterEvent.UnreachableMember;
import akka.event.Logging;
import akka.event.LoggingAdapter;

public class ClusterListener extends AbstractActor {
    private final LoggingAdapter log = Logging.getLogger(getContext().getSystem(), this);
    private Cluster cluster = Cluster.get(getContext().getSystem());

    // subscribe to cluster changes
    @Override
    public void preStart() {
        cluster.subscribe(getSelf(), ClusterEvent.initialStateAsEvents(),
                MemberEvent.class, UnreachableMember.class);
    }

    //re-subscribe when restart
    @Override
    public void postStop() {
        cluster.unsubscribe(getSelf());
    }

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(ClusterEvent.MemberUp.class, m -> {
                    log.info("Member is Up: {}", m.member());
                })
                .match(ClusterEvent.UnreachableMember.class, m -> {
                    log.info("Member detected as unreachable: {}", m.member());
                })
                .match(ClusterEvent.MemberRemoved.class, m -> {
                    log.info("Member is Removed: {}", m.member());
                })
                .match(MemberEvent.class, message -> {
                    // Ignore other MemberEvent messages
                })
                .match(UnreachableMember.class, message -> {
                    // Ignore other UnreachableMember messages
                })
                .build();
    }

    public static Props props() {
        return Props.create(ClusterListener.class, ClusterListener::new);
    }
}

在这个例子中，ClusterListener Actor订阅了集群事件。当集群成员状态发生变化时，ClusterListener Actor会收到相应的事件。

Akka Persistence

Akka Persistence提供了一种机制，用于持久化Actor的状态。这使得我们可以实现容错和数据恢复。

要使用Akka Persistence，需要将Actor继承自PersistentActor。

例如：

import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;
import akka.persistence.AbstractPersistentActor;
import akka.persistence.RecoveryCompleted;
import akka.persistence.SnapshotOffer;

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class PersistentCounter extends AbstractPersistentActor {

    private List<Integer> state = new ArrayList<>();

    @Override
    public String persistenceId() {
        return "counter-example";
    }

    @Override
    public Receive createReceiveRecover() {
        return receiveBuilder()
                .match(Integer.class, this::updateState)
                .match(SnapshotOffer.class, offer -> {
                    if (offer.snapshot() instanceof List) {
                        state = (List<Integer>) offer.snapshot();
                    }
                })
                .match(RecoveryCompleted.class, rc -> {
                    System.out.println("Recovery completed. Current state: " + state);
                })
                .build();
    }

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(Cmd.class, cmd -> {
                    final int data = cmd.getData();
                    persist(data, event -> {
                        updateState(event);
                        getContext().getSystem().eventStream().publish(event);
                        if (state.size() % 5 == 0) {
                            saveSnapshot(state);
                        }
                        getSender().tell(event, getSelf());
                    });
                })
                .matchEquals("print", s -> {
                    System.out.println("Current state: " + state);
                })
                .build();
    }

    private void updateState(Integer event) {
        state.add(event);
    }

    public static class Cmd implements Serializable {
        private final int data;

        public Cmd(int data) {
            this.data = data;
        }

        public int getData() {
            return data;
        }
    }

    public static Props props() {
        return Props.create(PersistentCounter.class, PersistentCounter::new);
    }
}

在这个例子中，PersistentCounter Actor继承自AbstractPersistentActor。persistenceId()方法定义了Actor的持久化ID。createReceiveRecover()方法定义了如何从事件日志中恢复Actor的状态。createReceive()方法定义了如何处理命令。当接收到Cmd命令时，Actor会将命令的数据持久化到事件日志中，并更新Actor的状态。

总结

Akka框架提供了一套强大的工具，可以帮助我们构建高弹性、高并发的分布式系统。通过使用Actors模型，我们可以简化并发编程，并提高系统的可伸缩性和容错性。Akka Remoting和Akka Clustering使得我们可以构建分布式的应用程序。Akka Persistence可以帮助我们持久化Actor的状态，从而实现容错和数据恢复。

简要回顾：Akka是构建高并发、分布式应用的利器

Actors模型通过消息传递实现了并发，Akka在Actors模型基础上提供了构建分布式系统所需的各种功能，例如远程通信、集群和持久化。掌握Akka可以显著提升Java应用在高并发场景下的性能和稳定性。