Java `Actors Model` (`Akka`) `Location Transparency` 与分布式并发

各位观众老爷，晚上好！ 今天咱们聊聊Java的“戏精”世界——也就是Akka里的Actor模型，顺带看看它如何实现“乾坤大挪移”般的 Location Transparency，以及这俩货怎么在分布式并发的舞台上“搔首弄姿”。

一、Actor 模型：每个人都是自己的“角儿”

想象一下，你是一个剧组的导演，手下有一堆演员（Actor）。每个演员都负责自己的戏份，他们之间通过“信件”（Message）交流，而不是直接“上手”。这就是Actor模型的核心思想。

• Actor: 就像剧组里的演员，拥有自己的状态（State）和行为（Behavior）。 状态可以是演员的服装、台词等等，行为就是演员在舞台上的表演。
• Message: 就像剧本，告诉演员该做什么。演员收到消息后，会根据消息的内容修改自己的状态，并执行相应的操作。
• Mailbox: 每个演员都有一个邮箱，用来存放收到的消息。演员会按照一定的顺序（通常是FIFO，先进先出）处理邮箱里的消息。

import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;

public class GreetingActor extends AbstractActor {

    // 定义Actor可能收到的消息类型
    static public class Greet {
        public final String who;
        public Greet(String who) {
            this.who = who;
        }
    }

    // 定义Actor的创建方式
    static public Props props() {
        return Props.create(GreetingActor.class, () -> new GreetingActor());
    }

    // Actor的状态
    private String greeting = "Hello";

    // 处理收到的消息
    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(Greet.class, g -> {
                    System.out.println(greeting + ", " + g.who + "!");
                    getSender().tell("Greeting received!", getSelf()); //回复消息
                })
                .matchAny(o -> System.out.println("received unknown message"))
                .build();
    }

    // Actor初始化时执行的操作
    @Override
    public void preStart() {
        System.out.println("GreetingActor started");
    }

    // Actor停止时执行的操作
    @Override
    public void postStop() {
        System.out.println("GreetingActor stopped");
    }
}

// 创建和使用Actor的例子
import akka.actor.ActorSystem;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个Actor系统，相当于剧组
        final ActorSystem system = ActorSystem.create("greeting-system");

        try {
            // 创建一个GreetingActor，相当于一个演员
            final ActorRef greeter = system.actorOf(GreetingActor.props(), "greeter");

            // 向GreetingActor发送消息，相当于导演给演员发剧本
            greeter.tell(new GreetingActor.Greet("World"), ActorRef.noSender());
            greeter.tell(new GreetingActor.Greet("Akka"), ActorRef.noSender());

            System.out.println(">>> Press ENTER to exit <<<");
            System.in.read();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            system.terminate();
        }
    }
}

这段代码创建了一个简单的 GreetingActor，它收到 Greet 消息后，会打印一句问候语。 ActorSystem 相当于一个剧组，负责管理所有的Actor。

Actor模型的优点：

• 并发安全： 每个Actor都有自己的状态，Actor之间通过消息传递通信，避免了共享状态带来的并发问题。
• 容错性： Actor具有监督策略，如果一个Actor发生故障，它的父Actor可以对其进行重启、停止或升级。
• 可扩展性： 可以很容易地添加新的Actor，扩展系统的功能。

二、Location Transparency：演员在哪儿“演戏”我说了算

Location Transparency，位置透明性，听起来很高大上，其实就是说，你作为导演（调用Actor），根本不用关心演员（Actor）在哪儿“演戏”（运行）。 演员可能在你的电脑上，也可能在隔壁老王的电脑上，甚至可能在太平洋彼岸的某个数据中心里。你只需要知道演员的名字（ActorRef），就可以给它发消息。

Akka通过ActorSystem来实现Location Transparency。 ActorSystem负责管理所有的Actor，并维护Actor的地址信息。 当你向一个Actor发送消息时，ActorSystem会自动根据Actor的地址信息，将消息发送到Actor所在的节点。

// 创建远程Actor
// 配置文件 (application.conf):
// akka {
//   actor {
//     provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
//   }
//   remote {
//     artery {
//       enabled = true
//       transport = tcp
//       canonical.hostname = "127.0.0.1"  // 替换为实际IP地址或主机名
//       canonical.port = 2552
//     }
//   }
// }

// 远程Actor服务端：
import akka.actor.ActorSystem;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;
import com.typesafe.config.ConfigFactory;

public class RemoteActorServer {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载配置文件
        final ActorSystem system = ActorSystem.create("RemoteSystem", ConfigFactory.load("application.conf"));

        // 创建一个远程Actor
        final ActorRef remoteActor = system.actorOf(GreetingActor.props(), "remoteGreeter");

        System.out.println("RemoteActorServer started at " + remoteActor.path()); // 输出Actor路径，方便客户端查找
    }
}

// 远程Actor客户端：
// 配置文件 (application.conf) - 客户端可以不需要绑定端口，所以简化配置
// akka {
//   actor {
//     provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
//   }
//   remote {
//     artery {
//       enabled = true
//       transport = tcp
//     }
//   }
// }

import akka.actor.ActorSystem;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.ActorSelection;
import com.typesafe.config.ConfigFactory;

public class RemoteActorClient {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 加载配置文件
        final ActorSystem system = ActorSystem.create("RemoteClient", ConfigFactory.load("application.conf"));

        // 构建远程Actor的路径
        String remoteActorPath = "akka://[email protected]:2552/user/remoteGreeter"; // 替换为实际的Actor路径

        // 使用ActorSelection来获取远程Actor的引用，ActorSelection在Actor不存在时不会报错
        ActorSelection selection = system.actorSelection(remoteActorPath);

        // 向远程Actor发送消息
        selection.tell(new GreetingActor.Greet("Remote World"), ActorRef.noSender());

        Thread.sleep(1000); // 等待消息处理完成

        system.terminate();
    }
}

这段代码演示了如何在不同的JVM上创建和使用Actor。 RemoteActorServer 创建一个远程Actor，并将它的地址注册到ActorSystem中。 RemoteActorClient 通过ActorSelection获取远程Actor的引用，并向它发送消息。 注意，客户端并不需要知道远程Actor的具体位置，只需要知道它的路径即可。

Location Transparency的优点：

• 分布式部署： 可以将Actor部署到不同的节点上，实现分布式计算。
• 负载均衡： 可以根据节点的负载情况，将Actor动态地分配到不同的节点上。
• 容错性： 如果一个节点发生故障，可以将其上的Actor迁移到其他节点上。

三、分布式并发：大家一起“飙戏”才热闹

有了Actor模型和Location Transparency，我们就可以构建分布式并发系统了。 想象一下，你有一个庞大的计算任务，需要分成很多小的子任务。 你可以将每个子任务交给一个Actor来处理，然后将这些Actor部署到不同的节点上。 这样，就可以利用多个节点的计算资源，并行地完成计算任务。

//一个简化的分布式计算示例，模拟计算一个大数组的和

// Worker Actor: 负责计算数组的一部分和
import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;

import java.util.Arrays;

public class WorkerActor extends AbstractActor {

    public static class Calculate {
        public final int[] data;
        public final int start;
        public final int end;

        public Calculate(int[] data, int start, int end) {
            this.data = data;
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
    }

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(Calculate.class, calculate -> {
                    int sum = 0;
                    for (int i = calculate.start; i <= calculate.end; i++) {
                        sum += calculate.data[i];
                    }
                    getSender().tell(sum, getSelf());
                })
                .build();
    }

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

// Master Actor: 负责将数组分割成小块，分配给Worker Actor，并汇总结果
import akka.actor.AbstractActor;
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.Props;
import akka.routing.ActorRefRoutee;
import akka.routing.RoundRobinRoutingLogic;
import akka.routing.Routee;
import akka.routing.Router;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MasterActor extends AbstractActor {

    private final int numberOfWorkers;
    private final ActorRef[] workers;
    private int[] data;
    private int resultCount;
    private int totalSum = 0;
    private ActorRef originalSender;

    public MasterActor(int numberOfWorkers) {
        this.numberOfWorkers = numberOfWorkers;

        List<Routee> routees = new ArrayList<>();
        workers = new ActorRef[numberOfWorkers];

        for (int i = 0; i < numberOfWorkers; i++) {
            ActorRef r = getContext().actorOf(WorkerActor.props(), "worker-" + i);
            routees.add(new ActorRefRoutee(r));
            workers[i] = r;
        }

        router = new Router(new RoundRobinRoutingLogic(), routees);
    }

    private Router router;

    public static class CalculateSum {
        public final int[] data;

        public CalculateSum(int[] data) {
            this.data = data;
        }
    }

    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
                .match(CalculateSum.class, calculateSum -> {
                    this.data = calculateSum.data;
                    this.resultCount = 0;
                    this.totalSum = 0;
                    this.originalSender = getSender();

                    int chunkSize = data.length / numberOfWorkers;
                    for (int i = 0; i < numberOfWorkers; i++) {
                        int start = i * chunkSize;
                        int end = (i == numberOfWorkers - 1) ? data.length - 1 : (i + 1) * chunkSize - 1;
                        router.route(new WorkerActor.Calculate(data, start, end), getSelf());  // 使用router.route发送消息
                    }
                })
                .match(Integer.class, sum -> {
                    totalSum += sum;
                    resultCount++;
                    if (resultCount == numberOfWorkers) {
                        originalSender.tell(totalSum, getSelf());
                    }
                })
                .build();
    }

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

// Main: 创建MasterActor，发送计算请求，并打印结果
import akka.actor.ActorRef;
import akka.actor.ActorSystem;
import akka.actor.Props;

import java.util.Random;

public class Main {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final ActorSystem system = ActorSystem.create("DistributedSumSystem");

        try {
            // 创建 MasterActor，指定 Worker 的数量
            final ActorRef masterActor = system.actorOf(MasterActor.props(4), "master");

            // 创建一个大的数组
            int[] data = new int[10000];
            Random random = new Random();
            for (int i = 0; i < data.length; i++) {
                data[i] = random.nextInt(100);
            }

            // 发送计算请求
            masterActor.tell(new MasterActor.CalculateSum(data), ActorRef.noSender());

            // 阻塞等待结果
            Thread.sleep(2000);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            system.terminate();
        }
    }
}

这段代码模拟了一个简单的分布式计算任务。 MasterActor 负责将数组分割成小块，分配给 WorkerActor，并汇总结果。 WorkerActor 负责计算数组的一部分和。 通过调整 MasterActor 中 numberOfWorkers 的值，可以控制并发度。

Actor模型在分布式并发中的优势：

• 简化并发编程： Actor模型将并发编程的复杂性隐藏在Actor内部，开发者只需要关注Actor之间的消息传递即可。
• 提高系统吞吐量： 通过将任务分解成小的子任务，并并行地执行，可以提高系统的吞吐量。
• 增强系统可扩展性： 可以通过添加新的Actor，扩展系统的功能。

四、Akka的“黑魔法”：一些高级特性

除了上面介绍的基本概念，Akka还提供了一些高级特性，可以帮助我们构建更强大的分布式系统。

• Actor Supervision： Actor具有监督策略，如果一个Actor发生故障，它的父Actor可以对其进行重启、停止或升级。 这可以提高系统的容错性。
• Actor Persistence： Actor可以将自己的状态持久化到数据库中，以便在Actor重启后恢复状态。 这可以提高系统的可靠性。
• Akka Cluster： Akka Cluster可以将多个ActorSystem组成一个集群，实现更强大的分布式计算能力。
• Akka Streams： Akka Streams提供了一种声明式的方式来处理数据流，可以方便地构建高性能的数据处理管道。

五、总结：Actor模型，分布式并发的“瑞士军刀”

特性	优点	缺点
Actor 模型	并发安全、容错性、可扩展性、易于理解和使用	学习曲线陡峭（需要理解Actor模型的概念）、调试困难（Actor之间的交互复杂）、性能开销（消息传递的开销）
Location Transparency	分布式部署、负载均衡、容错性	网络延迟（跨节点通信需要网络传输）、序列化/反序列化开销（消息需要在网络上传输，需要进行序列化和反序列化）、配置复杂（需要配置远程Actor的地址信息）
分布式并发	提高系统吞吐量、增强系统可扩展性	需要考虑数据一致性（多个节点之间的数据需要保持一致）、需要处理网络分区（网络故障可能导致节点之间无法通信）、需要进行监控和管理（需要监控节点的健康状况和资源使用情况）
Akka Cluster	提供更强大的分布式计算能力、支持动态伸缩	配置和管理更加复杂、需要考虑集群成员的管理（节点加入和离开集群需要进行处理）、需要进行数据分片（数据需要在多个节点上进行存储和管理）
Akka Streams	声明式编程、高性能数据处理	学习曲线陡峭（需要理解数据流的概念）、调试困难（数据流的执行过程复杂）、需要选择合适的流处理算子（不同的算子适用于不同的场景）

总而言之，Actor模型是一个强大的并发编程模型，结合Location Transparency和Akka的各种高级特性，可以帮助我们构建高性能、高可用、易扩展的分布式系统。 当然，Actor模型也有一些缺点，需要我们在实际应用中注意。 但是，总的来说，Actor模型是分布式并发领域的一把“瑞士军刀”，值得我们深入学习和掌握。

好了，今天的讲座就到这里。 希望大家对Java的Actor模型、Location Transparency和分布式并发有了更深入的了解。 谢谢大家！