Scala中的actor能够实现并行编程的强大功能，他是基于事件模型的并发机制，scala是运用消息（message）的发送、接收来实现多线程的（Java是使用共享内存实现的）。使用 Scala 能够更容易地实现多线程应用的开发。
一个actor是一个容器，它包含状态，行为，信箱，子actor和监督策略。所有这些包含在一个actorReference（Actor引用）里。一个actor需要与外界隔离才能从actor模型中获益，所以actor是以actor引用的形式展现给外界的。
- Java 中的并发编程基本上满足了事件之间相互独立，但是事件不能够同时发生的场景的需要。
- Java 中的并发编程是基于共享数据和加锁的一种机制，即会有一个共享的数据，然后有 若干个线程去访问这个共享的数据(主要是对这个共享的数据进行修改)，同时 Java 利用加锁 的机制(即 synchronized)来确保同一时间只有一个线程对我们的共享数据进行访问，进而保 证共享数据的一致性。
- Java 中的并发编程存在资源争夺和死锁等多种问题，因此程序越大问题越麻烦。
- Scala 中的 Actor 是一种不共享数据，依赖于消息传递的一种并发编程模式，避免了死锁、资源争夺等情况。在具体实 现的过程中，Scala 中的 Actor 会不断的循环自己的邮箱，并通过 receive 偏函数进行消息的模式匹配并进行相应的处理。
- 如果 Actor A 和 Actor B 要相互沟通的话，首先 A 要给 B 传递一个消息，B 会有一个收件箱，然后 B 会不断的循环自己的收件箱，若看见 A 发过来的消息，B 就会解析 A 的消息并执行，处理完之后就有可能将处理的结果通过邮件的方式发送给 A。
对于 Java，我们都知道它的多线程实现需要对共享资源（变量、对象等）使用 synchronized 关键字进行代码块同步、对象锁互斥等等。而且，常常一大块的 try…catch 语句块中加上 wait 方法、notify 方法、notifyAll 方法是让人很头疼的。原因就在于 Java 中多数使用的是可变状态的对象资源，对这些资源进行共享来实现多线程编程的话，控制好资源竞争与防止对象状态被意外修改是非常重要的，而对象状态的不变性也是较难以保证的。而在 Scala 中， 我们可以通过复制不可变状态的资源（即对象，Scala 中一切都是对象，连函数、方法也是） 的一个副本，再基于 Actor 的消息发送、接收机制进行并行编程。
pom.xml：
<properties>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
<scala.actors.version>2.11.8</scala.actors.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.scala-lang/scala-actors -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-actors</artifactId>
<version>${scala.actors.version}</version>
</dependency>
</dependencies>object Base_Actor {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//调用start方法
new MyActor1().start()
new MyActor2().start()
}
}
////继承Actor类，相当于Java中的Thread
class MyActor1 extends Actor{
//重新 act 方法，相当于Java中的run方法
override def act(): Unit = {
println("hahaha")
}
}
//继承Actor类，相当于Java中的Thread
class MyActor2 extends Actor{
//重新 act 方法，相当于Java中的run方法
override def act(): Unit = {
println("hello world")
}
}
// 注意：上面分别调用了两个单例对象的 start()方法，他们的 act()方法会被执行，相同与在 Java 中开启了两个线程，线程的 run()方法会被执行，这两个 Actor 是并行执行的。
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。
Actor 模型：在计算机科学领域，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，每一个actor都有自己的收件箱。通过Actor能够简化锁及线程管理，可以非常容易的开发出正确的并发程序和并行系统。
Actor 特性： 提供了一种高级抽象，能够简化在并发（Concurrency）/并行（Parallelism）应用场景下 的编程开发 提供了异步非阻塞的、高性能的事件驱动编程模型 超级轻量级事件处理（每 GB 堆内存几百万 Actor）
- ActorSystem：在 Akka 中，ActorSystem 是一个重量级的结构，他需要分配多个线程，所以在实际应用中， ActorSystem 通常是一个单例对象，我们可以使用这个 ActorSystem 的 actorOf 方法创建很多 Actor。
- Actor：在 Akka 中，Actor 负责通信，在 Actor 中有一些重要的生命周期方法。
- preStart()方法：该方法在 Actor 对象构造方法执行后执行，整个 Actor 生命周期中仅执行一次。
- receive()方法：该方法在 Actor 的 preStart 方法执行完成后执行，用于接收消息，会被反复执行。
pom.xml
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
<scala.actors.version>2.11.8</scala.actors.version>
<akka.version>2.4.17</akka.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.typesafe.akka</groupId>
<artifactId>akka-actor_2.11</artifactId>
<version>${akka.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.scala-lang/scala-actors -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-actors</artifactId>
<version>${scala.actors.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.typesafe.akka</groupId>
<artifactId>akka-remote_2.11</artifactId>
<version>${akka.version}</version>
</dependency>
</dependencies>master:
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util._
import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}
import com.typesafe.config.{Config, ConfigFactory}
class MyMaster extends Actor{
def doHell(): Unit ={
println("我是master,我接受到了worker的消息！")
}
/**
* 这就是一个偏函数， 用来处理当前这个actor对象接收到的所有的消息
*/
override def receive: Receive = {
case "hello" =>{
doHell
//用以发送信息到相应的worker，！表示 异步无返回值
sender() ! "hi"
}
case "getNow" =>{
doHell
sender() ! new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date())
}
}
}
object MyMaster{
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.构建一个：ActorSystem
val strConfig=
"""
|akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
|akka.remote.netty.tcp.hostname = localhost
|akka.remote.netty.tcp.port = 9527
""".stripMargin
val config: Config = ConfigFactory.parseString(strConfig)
val myMaster: ActorSystem = ActorSystem("ActorSystemMaster",config)
//2.通过actorsystem创建actor
myMaster.actorOf(Props(new MyMaster()),"MasterActor")
}
}worker：
import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}
import com.typesafe.config.{Config, ConfigFactory}
class MyWorker extends Actor{
override def preStart(): Unit = {
val hostname="localhost"
val serveractorsystem="ActorSystemMaster"
val serveractor="MasterActor"
val port="9527"
//在创建worker actor之前向master发送一个消息
val master=context.actorSelection(s"akka.tcp://${serveractorsystem}@${hostname}:${port}/user/${serveractor}")
val message="getNow"
//获得master相关对象，向master发送信息
master ! message
}
//处理相应的来自master返回的信息
override def receive: Receive = {
case date:String => {
println("时间日期:"+date)
}
case "hi" =>{
println("我是worker，接收到master发送过来的结果： hi")
}
}
}
object MyWorker{
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.构建一个：ActorSystem
val strConfig:String=
"""
|akka.actor.provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
|akka.remote.netty.tcp.hostname = localhost
""".stripMargin
val config: Config = ConfigFactory.parseString(strConfig)
val workerActorSystem: ActorSystem = ActorSystem("workerActorSystem",config)
workerActorSystem.actorOf(Props(new MyWorker()),"workerActor")
}
}免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
