Actor模型

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原创最新推荐文章于 2026-10-12 10:05:37 发布 190 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

深入解析actor 模型（一)： actor 介绍及在游戏行业应用 1 介绍 1.1 什么是actor 对于刚接触actor的我，第一感觉就像redis一样，每个actor就是一个redis 实例，都有自己消息队列，actor相互通信通过将消息发给对方，消息发送进对方的消息队列，等待对方线程处理。来看看我们之前做项目的痛点。游戏服务器通常分为多个服，每个服上有多个玩家。假设玩家与玩家数据交互操作，这时怎么避免数据竞争？两种解决方案： 1、将数据写入redis 首先redis效率高，也是单线程模型，不存在数据竞争，但是也有它的不足之处，操作redis 会受网络影响阅读详情

1.Actor模型
在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题，而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改)，所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题，Actor由状态(state)、行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成

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
行为(Behavior)：行为指定的是Actor中计算逻辑，通过Actor接收到消息来改变Actor的状态
邮箱(mailBox)：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
Actor的基础就是消息传递
2.使用Actor模型的好处：
事件模型驱动–Actor之间的通信是异步的，即使Actor在发送消息后也无需阻塞或者等待就能够处理其他事情
强隔离性–Actor中的方法不能由外部直接调用，所有的一切都通过消息传递进行的，从而避免了Actor之间的数据共享，想要
观察到另一个Actor的状态变化只能通过消息传递进行询问
位置透明–无论Actor地址是在本地还是在远程机上对于代码来说都是一样的
轻量性–Actor是非常轻量的计算单机，单个Actor仅占400多字节，只需少量内存就能达到高并发
3.Actor模型原理
以下通过学生与教师之间的邮件通信来理解akka中的Actor模型

学生-教师的消息传递
首先先只考虑学生单向发送消息给教师（学生—>教师），如下图：
在这里插入图片描述
图解：

1.学生创建一个ActorSystem
2.通过ActorSystem创建ActorRef，将QuoteRequest消息发送到ActorRef(教师代理)
3.ActorRef(教师代理)消息传递到Dispatcher中
4.Dispatcher依次的将消息发送到TeacherActor的邮箱中
5.Dispatcher将邮箱推送到一条线程中
6.邮箱取出一条消息并委派给TeacherActor的receive方法
下面再详细的解释每一步骤

StudentSimulatorApp主程序详解：
首先StudentSimulatorApp会先启动JVM并初始化ActorSystem
在这里插入图片描述
如上图所示，StudentSimulatorApp的主要工作为:

1.创建ActorSystem
ActorSystem作为顶级Actor，可以创建和停止Actors,甚至可关闭整个Actor环境，
此外Actors是按层次划分的，ActorSystem就好比Java中的Object对象，Scala中的Any，
是所有Actors的根，当你通过ActorSystem的actof方法创建Actor时，实际就是在ActorSystem
下创建了一个子Actor。
可通过以下代码来初始化ActorSystem

	val system = ActorSystem("UniversityMessageSystem")

2.通过ActorSystem创建TeacherActor的代理(ActorRef)
看看TeacherActor的代理的创建代码

val teacherActorRef:ActorRef = system.actorOf(Props[TeacherActor])

ActorSystem通过actorOf创建Actor，但其并不返回TeacherActor而是返
回一个类型为ActorRef的东西。
ActorRef作为Actor的代理，使得客户端并不直接与Actor对话，这种Actor
模型也是为了避免TeacherActor的自定义/私有方法或变量被直接访问，所
以你最好将消息发送给ActorRef，由它去传递给目标Actor

3.发送QuoteRequest消息到代理中
你只需通过!方法将QuoteReques消息发送给ActorRef(注意：ActorRef也有个tell方法,其作用就委托回调给!)

	techerActorRef!QuoteRequest
等价于teacherActorRef.tell(QuoteRequest, teacherActorRef)

完整StudentSimulatorApp代码

object StudentSimulatorApp extends App{
 //初始化ActorSystem
 val actorSystem=ActorSystem("UniversityMessageSystem")
 //构建teacherActorRef
 val teacherActorRef=actorSystem.actorOf(Props[TeacherActor])
 //发送消息给TeacherActor
 teacherActorRef! QuoteRequest
 Thread.sleep (2000)
 //关闭 ActorSystem，如果不关闭JVM将不会退出
 actorSystem.shutdown()
}

QuoteRequest类

object TeacherProtocol{
 case class QuoteRequest() //请求
 case class QuoteResponse(quoteString:String) //响应
}

Dispatcher和MailBox
ActorRef将消息处理能力委派给Dispatcher,实际上，当我们创建ActorSystem和ActorRef时，
Dispatcher和MailBox就已经被创建了
在这里插入图片描述
MailBox
每个Actor都有一个MailBox,同样，Teacher也有个MailBox，其会检查MailBox并处理消息。
MailBox内部采用的是FIFO队列来存储消息，有一点不同的是，现实中我们的最新邮件
会在邮箱的最前面。

Dispatcher
Dispatcher从ActorRef中获取消息并传递给MailBox,Dispatcher封装了一个线程池，之后在
线程池中执行MailBox。

protected[akka] override def registerForExecution(mbox: Mailbox, ...): Boolean = {
  ...
 try {
 executorService execute mbox
 ...
}

为什么能执行MailBox?
看看MailBox的实现,没错，其实现了Runnable接口

private[akka] abstract class Mailbox(val messageQueue: MessageQueue) extends SystemMessageQueue with Runnable

在这里插入图片描述
当ActorRef发送消息调用目标Actor的reveive方法时，MailBox中的run方法被执行，接着从消息队列中取出一条消息并传递给Actor处理

class TeacherActor extends Actor {
 val quotes = List(
  "Moderation is for cowards",
  "Anything worth doing is worth overdoing",
  "The trouble is you think you have time",
  "You never gonna know if you never even try")
 def receive = {
  case QuoteRequest => {
  import util.Random
  //从list中随机选出一条消息作为回应（这里只print并没回应学生的请求）
  val quoteResponse=QuoteResponse(quotes(Random.nextInt(quotes.size)))
  println (quoteResponse)
  }
 }
}
TeacherActor的receive方法将匹配QuoteRequest消息

转自https://www.cnblogs.com/williamjie/p/9466357.html

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