Scala Actor的并发编程

Scala入门第八篇--Scala Actor并发编程 本次主要介绍Scala Actor并发编程的基本概念和入门下案例 基本概念 Scala中的Actor能够实现并行编程的强大功能,它是基于事件模型的并发机制,Scala是运用消息的发送、接收来实现高并发的。 Actor可以看作是一个个独立的实体,他们之间是毫无关联的。但是,他们可以通过消息来通信。一个Actor收到其他Actor的信息后,它可以根据需要作出各种相应。消息的类型可以是任意的,消息的内... 阅读详情

1.什么是Scala Actor

概念 Scala中的Actor能够实现并行编程的强大功能,它是基于事件模型的并发机制,Scala是运用消息(massage)的发送,接收来实现多线程的,使用Scala能够更能够地实现多线程应用的开发。

2.1传统java并发编程与Scala Actor编程的区别

'

2.2 对于Java,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,原因在于Java中对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码的话,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,而对象的不变性也是较难以保证的,而在Scala中,我们可以赋值不可变状态的资源(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,接收机制并行编程

2.3.Actor方法执行顺序 

1.首先调用start()方法启动Actor

2.调用start()方法后其act()方法会被执行 

3.向Actor发送消息 

 2.4.发送消息的方式

3. Actor实战   实例一

package practice
import scala.actors.Actor
object MyActor1 extends Actor{
  override def act(): Unit = {
    for (i<- 1 to 10){
      println("actor" +i)
      Thread.sleep(2000)
    }
  }
}
object MyActor2 extends Actor{
  override def act(): Unit = {
    for ( i <- 1 to 10 ){
      println("actor-2" +i)
      Thread.sleep(2000)
    }
  }
}
object ActotTest extends App{
  MyActor1.start()
  MyActor2.start()

说明:上面分别调用两个单例对象的start()方法,他们的act()方法会被执行,相同与在java中开启两个线程,线程的run() 方法会被执行 

 注意:这两个Actor是并行的执行的,act() 方法中的for循环执行完成后actor程序就退出了

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

第二个实例(可以不断地接收消息)

package practice
//自己给自己发送消息
import scala.actors.Actor
class MyActor extends Actor{
  override def act(): Unit = {
    while (true){
      receive{
        case "start" =>{
          println("starting.....")
         Thread.sleep(5000)
          println("started")
        }
        case "stop" =>{
          println("stoping ....")
         Thread.sleep(5000)
          println("stopped")
        }
      }
    }
  }
}
object MyActor {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val actor = new MyActor
    actor.start()
    actor ! "start"
    actor ! "stop"
    println("消息发送完成")
  }
}
import scala.actors.Actor
class MyActor extends Actor{
  override def act(): Unit = {
    while (true){
      receive{
        case "start" =>{
          println("starting.....")
         Thread.sleep(5000)
          println("started")
        }
        case "stop" =>{
          println("stoping ....")
         Thread.sleep(5000)
          println("stopped")
        }
      }
    }
  }
}
object MyActor {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val actor = new MyActor
    actor.start()
    actor ! "start"
    actor ! "stop"
    println("消息发送完成")
  }
}

说明:在act()方法加入了while(true)循环,就可以不停的接收消息 

注意:发送start消息和stop的消息是异步的,但是Actor接收到消息执行的过程是同步的按顺序执行

----------------------------------------------------------------------------------------------------------

3.3 第三个例子(react 方式会复用线程,比receive更高效)

package practice
import scala.actors.Actor
class YourActor extends  Actor{
  override def act(): Unit = {
    loop{
      react{
        case "start" => {
          println("starting ...")
          Thread.sleep(5000)
          println("started")
        }
        case "stop" => {
          println("stopping ...")
          Thread.sleep(8000)
          println("stopped ...")
        }
      }
    }
  }
}


object YourActor {
  def main(args: Array[String]) {
    val actor = new YourActor
    actor.start()
    actor ! "start"
    actor ! "stop"
    println("消息发送完成!")
  }
}

说明:react 如果要反复执行消息出来,react外层要用loop,不能用while

3.4 第四个例子(结合case  class 发送消息)

package practice
import scala.actors.Actor
case class SyncMsg(id:Int,msg:String)
case class AsyncMsg(id:Int,msg:String)
case class ReplyMsg(id:Int,msg:String)

class AppleActor extends Actor{
  override def act(): Unit = {
    while (true){
      receive{
        case "start" => println("starting ....")
        case  SyncMsg(id,msg) =>{
          println(id+",sync"+msg)
          Thread.sleep(5000)
          sender !ReplyMsg(3,"finished")
        }
        case AsyncMsg(id,msg) =>{
          println(id +",astnc"+msg)
          Thread.sleep(5000)
        }
      }
    }
  }
}
object AppleActor{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val a=new AppleActor
    a.start()
    //异步消息
    a ! AsyncMsg(1,"hello actor")
    println("异步消息发送完成")
    //同步消息
    val reply= a !! SyncMsg(2 ,"hello actor")
    println(reply.isSet)
    val c=reply.apply()
    println(reply.isSet)
    println(c)
  }
}

 

OpenSSH命令注入漏洞复现(CVE-2020-15778) OpenSSH命令注入漏洞复现 1、简介 OpenSSH 是 SSH (Secure SHell) 协议的免费开源实现,ssh主要就是用来远程控制计算机,或传输文件,OpenSSH是使用SSH透过计算机网络加密通讯的实现。 2、漏洞概述 该漏洞是存在于scp在拷贝文件时产生的一个代码注入漏洞,攻击者可以利用此漏洞执行任意命令,比如:反弹shell, 3、影响版本 openssh <= openssh-8.3p1 4、实验环境 首先下载openssh,版本要符合漏洞影响的版本 服务端:apt-get 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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随笔记 1612

scala——Actor模型、并发编程、多线程统计单词案例、java并发抹胸缺点、actor如何优化

Scala中的Actor并发编程模型可以用来开发比Java线程效率更高的并发程序

qq_40585384的博客 1463

Scala的Actor模型:并发编程的革命性抽象 摘要

Scala语言以其强大的函数式编程特性和并发模型而闻名。Actor模型作为Scala并发编程的核心,提供了一种高效、可靠的并行处理方式。本文将深入探讨Scala的Actor模型,包括其设计理念、实现机制以及如何在实际应用中使用Actor模型进行并发编程。

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