Akka Cluster原理与应用

Akka集群原理 Akka集群支持去中心化的基于P2P的集群服务,没有单点故障(SPOF)问题,它主要是通过Gossip协议来实现。对于集群成员的状态,Akka提供了一种故障检测机制,能够自动发现出现故障而离开集群的成员节点,通过事件驱动的方式,将状态传播到整个集群的其它成员节点。 状态转移与故障检测 Akka内部为集群成员定义了一组有限状态(6种状态),并给出了一个状态转移矩阵,代码如下所示: private[cluster] val allowedTransitions: Map[MemberStatus, Set[MemberStatus]] = Map( Joining -> Set(Up, Down, Removed), Up -> Set(Leaving, Down, Removed), Leaving -> Set(Exiting, Down, Removed), Down -> Set(Removed), Exiting -> Set(Removed, Down), Removed -> Set.empty[MemberStatus]) } Akka集群中的每个成员节点,都有可能处于上面的一种状态,在发生某些事件以后

Akka入门编程实践

Akka是使用Scala语言开发一个编程库,基于事件驱动的架构实现异步处理,它能够简化编写分布式应用程序。Akka中最核心的概念是Actor模型,它为编写分布式/并行计算应用程序提供了高层次抽象,在实际编程实践中,开发人员可以从对复杂网络通信细节的处理、多线程应用场景下对锁的管理中解脱出来。 Akka能够给应用程序带来的几个重要的特性是: 容错性 可伸缩性 异步性 事件驱动架构(EDA) 远程透明性 Actor是Akka中最核心的组件,以至于我们在编写基于Akka的应用程序时,大部分时间都会和Actor打交道,那么Actor到底是怎样的一种抽象呢?一个Actor对象封装了状态和行为,但是它不和外界其它的Actor共享状态,如果一个Actor想要和另一个Actor交互,能且只能通过发送消息来达到信息交换的目的。可见,一个Actor能够很好地保护其内部状态的安全。 与本地Actor通信 下面,我们从最简单的Actor编程来体验Akka的功能。首先,先定义几种类型的消息,后面会基于这些

Akka框架基本要点介绍

Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable)、弹性的(Resilient)、快速响应的(Responsive)应用程序的平台。本文基本上是基于Akka的官方文档(版本是2.3.12),通过自己的理解,来阐述Akka提供的一些组件或概念,另外总结了Akka的一些使用场景。 Actor 维基百科这样定义Actor模型: 在计算科学领域,Actor模型是一个并行计算(Concurrent Computation)模型,它把actor作为并行计算的基本元素来对待:为响应一个接收到的消息,一个actor能够自己做出一些决策,如创建更多的actor,或发送更多的消息,或者确定如何去响应接收到的下一个消息。 Actor是Akka中最核心的概念,它是一个封装了状态和行为的对象,Actor之间可以通过交换消息的方式进行通信,每个Actor都有自己的收件箱(Mailbox)。 通过Actor能够简化锁及线程管理,可以非常容易地开发出正确地并发程序和并行系统,Actor具有如下特性: 提供了一种高级抽象,能够简化在并发(