• 技术再深入一点又何妨?一脸懵B的聊Actor


    记得上次深入 Resin 源码时,见到了Actor 字眼,当时主要从 Resin 中抽取关键架构,就屏蔽了 Actor 相关代码。未曾想这两天研究 flink 的运行架构以及源码,再次与 Actor 邂逅,唯恐你们也在趟坑,索性今天就在猿门开坛设法,我们一起学习一下 Actor 模型。

     

    好了,请准备好小板凳,我们的分享开始。

    为了让你集中精力,咱们先抛个面试题一起玩一玩,看看你能不能答上来?

    问题:能否说说线程之间是如何通信的?

    元芳:咋一听,心中估计一万只草泥马飞奔而过。

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    答:

    1. 线程的通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在编程中,线程之间的通信机制有两种,共享内存和消息传递。(给你10分)

    2. 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信,典型的共享内存通信方式就是通过共享对象进行通信。(给你5分)

    3. 但是一旦共享变量变得多起来,并且涉及到多种不同线程对象的交互,这种管理会变得非常复杂,极容易出现死锁等问题。(给你10分)

    4. 在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信,消息传递最有名的方式应该是 Actor 模型了。(给你5分)

    那重点就来了,剩下的 70 分哪里去啦?

    各位看官莫着急,我调皮的把剩余的分数分配给了:什么是 Actor 模型呢?(给70分)

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    各部门注意!灯光道具准备!下面让我们有请 Actor 登场。

    其实 Actor 模型并非新鲜物种,它是由 Carl Hewitt 于上世纪 70 年代早期提出,主要是为了解决分布式编程中,一系列的编程问题。

    Don’t communicate by sharing memory, share memory by communicating。

    不要通过共享内存来通信,而应该通过通信来共享内存。

    大家应该对 OOP 面向对象编程,或多或少都了解过。其中核心思想是「Every thing is Object,一切皆是对象」。而我们经常使用类和对象进行建模。

     

    而 Actor 模型的理念则惊人的相似「天下万物皆是 Actor」。通过不同Actor之间的消息传递实现模块之间的通信和交互。

    OMG!说了这么多,这么生涩,难懂,依然还是没有没搞懂啊!那到底什么是 Actor 模型呢?

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    如上图所示一个简单的 Actor 模型系统,其中 Actor 是最小的单元模块,系统由多个 Actor 组成。每个 Actor 有两个东西,一个是邮箱(MailBox);一个是自身的状态(state)。同时 Actor 具有接收和发送功能,Actor 与 Actor 之间只能通过消息(Message)通讯。

    状态(state):Actor 中的状态指的是 Actor 对象的变量信息,状态由 Actor 自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题。

    邮箱(MailBox):作为一个消息队列。邮箱是 Actor 和 Actor 之间的通信桥梁,邮箱内部通过 FIFO 消息队列来存储发送方 Actor 消息,接受方 Actor 从邮箱队列中获取消息。

    消息(Message):消息是不可变的, 它的发送都是异步的,其中用 MailBox 来缓存消息。

    说到这,不得不举一个不太恰当,但是却很应景的栗子。高中时给姐姐写信的场景。当时上高中时我还没有用过手机、也很少上网,大家都流行写信。所以我与姐姐经常靠写信来互报平安,偶尔姐姐也会在信封中夹几十块钱的零用钱给我,现在想想每次打开信封都开心。每次我写好信,只需根据姐姐的地址把信投寄到相应的信箱中,具体邮局系统是如何帮我送达给姐姐的,其实我也不清楚,姐姐收到信后,也会根据我的地址投寄到对应的信箱中,我也会收到姐姐的回复的信件。

    解说一下,信件就相当于 Actor 模型中的消息(Message),Actor 与 Actor 之间通过消息进行通信;信箱就相当于 Actor 模型中的 MailBox;事情的参与者就相当于系统中 Actor。

    到这一步,大概对 Actor 模型有了初步的了解。那我们不妨回想一下大数据的入门程序 HelloWorld 之 WordCount。当我们运行 WordCount 作业时,划分为拆分、统计、合并三种子任务,其实会对应出 SplitActor、CountActor 以及 MergeActor,其中 SplitActor 接收到消息后主要完成文本的分割,把分割后的数据发送给 CountActor;然后 CountActor 进行统计单词的数目,接着发送消息给 MergeActor;最后 MergeActor 收到消息后,合并每个单词的数目,完成 WordCount 作业。

    好了,罗里吧嗦,苦涩的水文一篇,重点是为了下一篇 Akka 实战做铺垫。

    今天的分享,主要让你对 Actor 模型有一个初步的了解,如果以后再提 Actor 模型,知道在一猿小讲见过,那么这次的分享就算成功。

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