41、并发编程与大数据处理中的Scala应用

并发编程与大数据处理中的Scala应用

1. Akka Actor模型概述

ActorRefs具有很高的稳定性，是很好的依赖选择。当监督者重启一个Actor时，会将ActorRef重置为指向新的实例。若Actor未重启或恢复，发送到对应ActorRef的所有消息会被转发到ActorSystem.deadLetters，这是死亡Actor消息的归宿。因此，ActorRef之间的关系稳定可靠。

Akka Actor很轻量级，每个Actor约300字节，在单个大型JVM实例中可轻松创建数百万个。不过，跟踪大量自主Actor是个挑战，但如果大部分是无状态工作者，必要时也可管理。此外，Akka支持跨数千个节点的集群，以满足高可扩展性和可用性需求。

然而，Actor模型也存在一些问题。常见的批评是类型安全的缺失，Receive类型别名是PartialFunction[Any,Unit]，无法限制Actor接收消息的类型，若发送意外消息，只能在运行时检测问题，编译器和类型系统无法保证逻辑正确性。而且，Actor之间的引用都是ActorRef，而非特定的Actor类型。虽然有人尝试提供更严格的类型，但目前尚未取得明显成功。不过，对大多数用户来说，模型的强大功能和灵活性弥补了类型安全的损失。

Actor模型并非真正的函数式编程模型，Receive返回Unit，一切通过副作用完成，并且在必要时会使用可变状态，如数据存储中。但这种可变状态的使用遵循严格原则，状态被封装在Actor内部，对状态的操作保证了线程安全，Actor之间的消息应为不可变对象，只是Scala和Akka无法强制这些原则，需要开发者自行遵守。

有趣的是，Actor模型与Alan Kay所倡导的面