geotrellis使用（六）Scala并发（并行）编程

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上使用Geotrellis或者Spark，本文先简单介绍一下Scala基础知识，这方面的书籍或者文章很多，大家可以网上找一下。

一、Scala基础

      关于Scala基础最主要的就是模式匹配，这造就了整个Scala语言灵活方便的特点，通俗的说模式匹配就是其他语言中的switch case，但是其实功能要远远复杂的多，涉及到样本类（case class）、unapply函数等具体网上有很多介绍。其次还有强大的for表达式、偏函数、隐式转换等，下面主要为大家介绍Scala并发（并行）编程。

二、SBT简介

      使用Scala语言编程，最好使用SBT框架，可以自动帮你完成包管理等，相当于java中的maven，下面先简单介绍一下SBT基础。

      首先安装SBT，很简单，只需要下载安装包即可（http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Windows.html），具体安装过程以及配置等，大家也可以在网上找的到。安装完成之后，在IDEA中安装sbt插件，然后选择创建SBT项目，与普通Scala语言最主要的不同是会创建一个build.sbt文件，这个文件主要记录的就是项目的依赖等，要添加依赖就可以添加如下两行代码：
```
libraryDependencies +=  "com.typesafe.akka" % "akka-actor_2.11" % "2.4.4"

resolvers += "Akka Snapshot Repository" at "http://repo.akka.io/snapshots/"
```
      其实build.sbt文件是一个被SBT直接管理的scala源文件，里面的语句均要符合Scala语法，其中libraryDependencies和resolvers 是定义好的Key，+= % at等都是写好的方法。libraryDependencies是存储系统依赖的Key，该语句添加了一个ModuleID对象，"com.typesafe.akka"为groupID，"akka-actor_2.11"为artifactID，2.4.4"为revision，%方法最终就创建了一个ModuleID对象，此处需要注意_2.11表示当前的Scala版本。resolvers表示系统如何能够找到上面的libraryDependencies，at 方法通过两个字符串创建了一个 Resolver 对象，前者为名称，后者为地址。一般lib的官网中均会有写明自己的上述语句供使用者方便添加自己lib依赖。

三、并发编程

     下面为大家介绍如何使用Scala进行并发编程。

1、原生支持

     Scala语言原生支持并发编程，只需要使类继承scala.actors.Actor即可，复写父类的act方法，也可以直接建立一个匿名类，直接使用actor{}即可，其中receive是一个偏函数，用于接收并处理其他Actor发送的消息，这里就用到了模式匹配，可以根据不同的消息类型进行不同的处理，相当于路由。
```
 1 object ActorTest2 extends App {
 2   val actor_a: Actor = actor{
 3     while (true){
 4       receive {
 5         case msg => println("actor_a   " + msg)
 6       }
 7     }
 8   }
 9 
10   val actor_b = actor{
11     while (true){
12       receive {
13         case msg => {
14           println("actor_b   " + msg)
15           actor_a ! "b  ---- >>>  a" 
16           sender ! "receive  " + msg
17         }
18       }
19     }
20   }
21 
22   actor_a ! "wsf"
23   actor_b ! Math.PI
24 }
```
上面的代码定义了两个Actor对象actor_a，actor_b，采用此种方式Actor会自动start，然后在主线程中各向每个Actor发送了一条信息，Actor接收到信息后进行简单的打印操作。由于Scala已经废弃了此种方式来进行并发编程，在这里也只是简单介绍，下面我们来看一下如何通过使用akka来进行并发编程。

2、akka

akka是一个简单易用的Scala并发编程框架（网址：http://akka.io/），其宗旨就是"Build powerful concurrent & distributed applications more easily."。引入akka只需要在build.sbt文件中添加在SBT操作一节中介绍的代码即可，但是要根据自己的Scala版本以及要使用的akka版本进行修改。添加完之后IDEA会自动去下载akka的actor包。其使用基本与原生actor相同，同样创建一个类继承akka.actor.Actor，复写其receive方法。其代码如下：
```
1 class MyActor extends Actor{
2   override def receive={
3     case message: String=> println(message)
4     case _ => unhandled()
5   }
6 }
```
与原生Actor不同的是akka为其Actor加入了path的概念，即每个Actor都有一个绝对路径，这样系统首先要创建一个system，然后在system创建其下的Actor，代码如下：
```
val system = ActorSystem("akkatest")

val actor = system.actorOf(Props(classOf[wsf.akkascala.MyActor]), "akkaactor")
```
      其中ActorSystem("akkatest")即创建一个akka的system，用于管理Actor，第二句就是在system中创建一个上面MyActor实例。通过打印actor.path可以得到akka://akkatest/user/akkaactor，可以看出该Actor确实是在system之下，其中user表示是用户自定义Actor。

      Actor实例创建之后无需start，会自动启动，可以使用actor ! "hello actor"语句来向actor发送消息，MyActor的receive方法接收到该语句之后进行模式匹配，如果能够匹配上就行进行相应的处理。

      由于Actor具有了路径，其也就能够创建属于自己的Actor实例，只需要在当前Actor类中添加如下代码：
```
val otherActor = context.actorOf(Props(classOf[OtherActor]), "otheractor")
```
      其中OtherActor是定义好的另一个Actor，打印otherActor.path可以得到如下效果：akka://akkatest/user/akkaactor/otheractor，这就表明确实在MyActor中创建了一个子Actor。MyActor就可以管理OtherActor的实例。

      以上介绍了akka的并发编程，其并行编程要稍作修改。

      首先建立一个RemoteActor项目，将build.sbt中项目的引用改为libraryDependencies ++= Seq("com.typesafe.akka" % "akka-actor_2.11" % "2.4.4","com.typesafe.akka" % "akka-remote_2.11" % "2.4.4")，可以看出相比普通Actor项目只是添加了一个akka-remote引用。然后新建一个RemoteActor类同样继承自Actor，与普通Actor毫无区别。然后创建一个主类启动该Actor。唯一需要注意的就是要在resources文件夹中新建一个application.conf文件，该文件是系统的配置文件，里面添加如下代码：
```
 1 akka {
 2   loglevel = "INFO"
 3   actor {
 4     provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
 5   }
 6   remote {
 7     enabled-transports = ["akka.remote.netty.tcp"]
 8     netty.tcp {
 9       hostname = "127.0.0.1"
10       port = 5150
11     }
12     log-sent-messages = on
13     log-received-messages = on
14   }
15 }
```
主要定义使用tcp协议的方式进行数据传输，端口是5150。这样就完成了remoteActor的定义。

然后新建一个LocalActor项目，同样修改build.sbt文件中的内容如上，然后新建一个LocalActor类，由于此处需要向RemoteActor发送消息，所以必须建立一个RemoteActor的子Actor，具体命令如下：
```
val remoteActor = context.actorSelection("akka.tcp://remoteSys@127.0.0.1:5150/user/remoteactor")
```
其中akka://remoteSys/user/remoteactor是RemoteActor通过system创建的路径，此处与之不同的是akka后添加.tcp表示通过tcp方式创建然后就是remoteSys后通过@127.0.0.1:5150指定远程actor的IP地址以及端口。这样就可建立一个remoteActor的实例，可以通过该实例向remoteActor发送消息。

LocalActor中也需要添加application.conf文件，但是只需要添加如下语句即可：
```
1 akka {
2   actor {
3     provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
4   }
5 }
```
四、总结

本文为大家简单介绍了scala基础、sbt简单操作、原生actor、akka的并发以及并行方式actor，这些是我在学习Geotrellis的过程中学习基础知识的一部分经验总结和梳理，只有打好基础才能更好的拓展自己的知识。要知其然并知其所以然。明白了这些对阅读Geotrellis源代码以及Spark源代码都会有很大的帮助。

五、参考链接

一、geotrellis使用初探
二、geotrellis使用（二）geotrellis-chatta-demo以及geotrellis框架数据读取方式初探
三、geotrellis使用（三）geotrellis数据处理过程分析
四、geotrellis使用（四）geotrellis数据处理部分细节
五、geotrellis使用（五）使用scala操作Accumulo
六、geotrellis使用（六）Scala并发（并行）编程
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原文地址：https://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5497208.html