Persistence

Akka持久化机制详解

原创已于 2023-12-02 09:07:55 修改 · 696 阅读

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#java #linux #服务器

于 2018-07-04 21:56:13 首次发布

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本文介绍了Akka框架中的持久化机制，详细解释了如何利用Akka Persistence防止数据丢失，并探讨了Actor恢复的不同方法。此外，还展示了Akka体系结构的关键组件，并提供了代码示例。

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使用Akka持久化——持久化与快照_泰山不老生的博客-优快云博客

一、持久化

目的：防止数据丢失无法恢复

Akka Persistence是Akka框架中一种实现持久化的方式。它允许将Actor的状态存储到外部存储中，并且在Actor重新启动时可以从存储中恢复状态。

使用Akka Persistence，需要定义一个继承自PersistentActor的Actor，并且在Actor中定义事件（Event）和命令（Command），以及如何处理这些事件和命令。

当Actor接收到命令时，它会生成一个或多个事件，并将这些事件持久化到外部存储中。当Actor重新启动时，它可以从存储中恢复所有已持久化的事件，并将其应用于当前状态。

Akka Persistence支持多种外部存储，包括关系型数据库、NoSQL数据库和文件系统等。这样可以根据具体应用场景和需求来选择最适合的存储方式。

Akka持久化使有状态的actor能保留它的内部状态，因此我们不会因为JVM崩溃、监管者引起或集群中迁移导致数据丢失无法恢复而尴尬，Akka持久化可以帮助我们恢复actor。

二、actor如何进行恢复

Java中的Actor可以使用以下方法进行恢复：

1. 消息队列重放：Actor可以将其消息队列保存到磁盘并在下一次启动时加载它们。所有未处理的消息将被重新处理。这种方法适用于Actor的状态很少或者是幂等的情况。

2. 快照恢复：Actor可以定期将其状态保存到磁盘，并在下一次启动时加载该状态。当Actor的状态比较大或者是不易进行幂等性处理时，可以使用该方法。

3. 转移状态：Actor可以定期将其状态传递给另一个Actor，并定期检查并更新该状态。在Actor失效时，另一个Actor可以继续处理该状态。该方法需要更多的设计和代码，但可以提供更好的容错性。

4. 使用框架：有一些开源框架，例如Akka、Quasar和Vert.x，它们提供了一些自动恢复机制，如故障转移、分布式Actor等，可以方便地实现Actor的恢复。

无论使用哪种恢复方法，都需要在Actor的设计和实现时考虑到恢复性，并编写相关的代码来支持恢复。

三、体系结构(Architecture)

(1) AbstractPersistentActor(持久化actor)：是一种特殊的带有内部状态的Actor，既可以执行命令又能以事件来源模式来进行内部状态持久化的。若因系统崩溃、人为终结等，系统在重启后Actor通过之前持久化的信息可以恢复之前的状态。

(2) AbstractAtLeastOnceDelivery(至少一次传递)：消息传递的机制,意味着每条应用了这种机制的消息潜在的存在多次投递尝试并保证至少会成功一次。就是说这条消息可能会重复但是不会丢失。

(3) AsyncWriteJournal(异步存储日志)： 将发送给持久化Actor的消息序列异步存储到日志中。日志为每条消息维护一个不断增加的序列号。日志存储的底层实现是可插拔的。Akka的持久化扩展自带一个叫做"leveldb"，向本地文件系统写入的日志插件。Akka社区里还有更多日志存储插件提供。

(4) Snapshot store(快照存储)：对持久化Actor或持久化视图的内部状态的快照进行持久化。快照用于优化回复的时间。快照存储的底层是可插拔的。Akka持久化扩展自带一个向本地文件系统写入的“本地”快照存储插件。Akka社区里还有更多快照存储插件提供。

(5) Event sourcing(事件来源)：把使状态产生变化的事件按发生时间顺序持久化，而不是把当前整个状态存储起来。在恢复状态时把日志中这些事件按原来的时间顺序重演一遍回到原来的状态。

四、问题及处理

Java Persistence是一种用于Java EE应用程序的ORM框架。在使用Java Persistence时，常见问题包括：

1. 数据源配置错误：Java Persistence需要正确的数据源配置才能访问数据库。如果数据源配置出错，开发人员需要检查配置文件中的连接信息并测试其连接。

2. 实体类映射错误：Java Persistence需要将Java实体类映射到数据库表。如果映射配置出错，开发人员需要检查实体类注解中的映射信息并确保与数据库表中的字段匹配。

3. 事务管理错误：Java Persistence需要正确的事务管理来确保数据的完整性。如果开发人员未正确地管理事务，可能会导致数据不一致或数据丢失。

4. 性能问题：Java Persistence使用ORM技术来映射Java对象到数据库，这可能会导致性能问题。开发人员需要优化查询和持久化操作，以减少对数据库的访问。

要解决这些常见问题，开发人员应该仔细阅读Java Persistence文档并遵循最佳实践。此外，他们可以使用调试工具来识别和解决问题。

五、Persistence代码示例

示例1：使用Java进行数据持久化

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Persistence {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建需要保存的数据
        HashMap<String, Integer> data = new HashMap<>();
        data.put("one", 1);
        data.put("two", 2);
        data.put("three", 3);

        // 创建文件并写入数据
        try {
            FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("data.ser");
            ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(fileOut);
            out.writeObject(data);
            out.close();
            fileOut.close();
            System.out.println("Data saved successfully");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 从文件中读取数据
        HashMap<String, Integer> loadedData = null;
        try {
            FileInputStream fileIn = new FileInputStream("data.ser");
            ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(fileIn);
            loadedData = (HashMap<String, Integer>) in.readObject();
            in.close();
            fileIn.close();
            System.out.println("Data loaded successfully");
        } catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 输出读取的数据
        if (loadedData != null) {
            System.out.println("Loaded data:");
            for (Map.Entry<String, Integer> entry : loadedData.entrySet()) {
                System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
            }
        }
    }
}

示例2：使用Python进行数据持久化

import pickle

# 创建需要保存的数据
data = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

# 将数据序列化并保存到文件
with open("data.pickle", "wb") as f:
    pickle.dump(data, f)
    print("Data saved successfully")

# 从文件中读取数据
loadedData = None
with open("data.pickle", "rb") as f:
    loadedData = pickle.load(f)
    print("Data loaded successfully")

# 输出读取的数据
if loadedData:
    print("Loaded data:")
    for key, value in loadedData.items():
        print(key + ": " + str(value))

六、Persistence使用注意点

以下是使用Persistence时需要注意的几个点：

数据存储空间限制：不同操作系统和浏览器对于本地存储的数据大小限制不同，需要注意存储的数据量是否超过了限制。一般来说，localStorage和sessionStorage的存储上限为5MB，IndexedDB存储上限可达数百MB或更多，但这些上限都是相对的，实际情况还需要视具体环境而定。
安全性：任何本地存储方案都不是完全安全的，尤其是在公共机器上或者未经过身份验证的环境中，如果存储了敏感信息，可能会面临信息泄露的风险。因此，需要慎重考虑存储哪些信息，并对其进行加密或者其他安全措施。
清理机制：在使用localStorage或IndexedDB等存储方案时，需要注意及时清理过期或无用的数据，以防止占用过多的存储空间和影响性能。同时也可以采用压缩等优化措施来减小存储空间，提高效率。
兼容性：不同浏览器、设备、操作系统对本地存储的支持程度和实现方式也不同，需要考虑兼容性问题。可以使用特性检测等方式来判断是否支持某种存储方案，或者选择使用通用的存储解决方案，如cookies等。
数据结构设计：在使用IndexedDB等非关系型数据库时，需要合理设计数据结构，建立正确的索引和关系，以便查询和操作数据。这需要对IndexedDB的特性和限制有一定的了解和掌握。