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  • Akka中的Message Stash

        Akka是JVM平台上构建高并发、分布式以及高度容错应用的工具包,其基于Actor模型实现了m:n的线程模式(m大于n,m是actor实例的个数,n是线程数量)。akka程序中每个actor实例都扮演一种角色或者实现某一个功能,每一个actor实例都有对应的消息邮箱,actor从自己的邮箱中消费消息,actor之间通过向对方的邮箱发送消息互相交流。常常遇到这样一种情形:某个actor需要在A和B两种状态下切换,以及分别在每种状态下接收各自对应的信息Messsage-A类型和Messsage-B类型的消息实例。由于当处于A状态时,仍然会收到本该处于B状态时处理的Messsage-B类型的消息实例;当处于B状态时,亦是如此。
        解决思路是把当前无法处理的消息暂存(stash),在切换对应的状态前把所有的暂存的消息添加到消息队列最前方,这些被释放出来的消息仍然按照它们被接收到顺序依次处理。

    简单应用

        实现一个akka集群监控功能(AkkaClusterHealthActor),等待http请求,在响应请求时向集群中所有其他节点请求健康状态,等待所有节点全部返回健康信息,汇总信息后,再完成http请求,最后回到最初状态:等待http请求。

    编码分析

        以上问题可以大致分为两种状态:等待http请求、等待其他节点的健康状态,但是在等待其他节点健康状态时,仍会收到http请求,需要暂存http请求,稍后释放做进一步处理。

    object SomeApp {
      ..... //程序初始化 ActorSystem、ExecutorService ....
      val clusterhealthActor = system.actorOf(Props[AkkaClusterHealthActor], "clusterhealthActor") 
      ...
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        ...
        val router = 
          path("healthState"){ //akka-http dsl
            get{
              imperativelyComplete {
                httpCtx =>
                  clusterhealthActor ! httpCtx //向该actor发送http请求实例
              }
            }
          }
        ...
      }
    }
    
    class AkkaClusterHealthActor extends Actor with Stash {
    
      val cluster = Cluster(context.system) //获取集群状态信息,包括节点的列表、地址、状态等等
    
      override def preStart(): Unit = context.become(waitingForHttpRequest) //actor初始化时
    
      override def receive: Receive = {
        case _ =>
      }
    
      def waitingForHttpRequest: Receive = {
        case httpCtx: ImperativeRequestContext => //等待http请求
          val members = cluster.state.members.toList //包含自身节点
          members.foreach { member =>
            context.actorSelection(s"${member.address}/user/akkaMonitorActor") ! "FetchState" //请求集群的节点健康状态 ,member.address akka.tcp://itoa@127.0.0.1:2551
          }
          context.become(waitingForAkkaNode(httpCtx, members.length, Nil)) //利用FSM避免了局部变量的产生,members.length 需要等待几个节点的返回,有可能超时
          context.setReceiveTimeout(3 seconds)
      }
    
      def waitingForAkkaNode(ctx: ImperativeRequestContext, memberNum: Int, results: List[StateResult]): Receive = { //集群个数 用于接收到的信息个数
        case nodeStateResult: StateResult =>
          (memberNum - 1) match {
            case 0 => //完成任务 取消超时设置
              context.setReceiveTimeout(Duration.Inf)
              ctx.complete(nodeStateResult)
              context.become(waitingForHttpRequest)
              unstashAll() //完成该请求,处理其他请求
            case _ => //仍有部分节点没有返回健康状态结果,继续等待
              context.become(waitingForAkkaNode(ctx, memberNum - 1, nodeStateResult :: results)) //这里的代码有点类似于 `尾递归`
          }
        case ReceiveTimeout =>
          context.setReceiveTimeout(Duration.Inf) //完成任务 取消超时设置
          ctx.complete(results) //返回部分结果,完成http请求
          context.become(waitingForHttpRequest)
          unstashAll() //完成该次请求,释放暂存的http请求,处理其他请求
        case _ =>
          stash() //处理某个请求中,但是收到了其他http请求,暂存消息
      }
    }
    

        以上代码大致实现了具体逻辑,actor在waitingForHttpRequestwaitingForAkkaNode两种状态之间来回切换,让我们来看看akka中关于该功能的源码。

    ...
    trait Stash extends UnrestrictedStash with RequiresMessageQueue[DequeBasedMessageQueueSemantics]
    

        重启之前(并不是重启之后)应当释放所有暂存的消息,同样的,而且需要在关闭之后释放暂存的消息。

    ...
    trait UnrestrictedStash extends Actor with StashSupport {
      override def preRestart(reason: Throwable, message: Option[Any]): Unit = {
        try unstashAll() finally super.preRestart(reason, message)
      }
      override def postStop(): Unit = try unstashAll() finally super.postStop()
    }
    
    private[akka] trait StashSupport {
    
      private[akka] def context: ActorContext
    
      private[akka] def self: ActorRef
    
      //基于`scala.collection.immutable.Vector`,当存储的消息数量很大时,也可以获得很好的性能
      private var theStash = Vector.empty[Envelope]
    
      // ActorContext是ActorCell的子类
      private def actorCell = context.asInstanceOf[ActorCell] 
      
      //可为暂存的消息设置数量限制,通过`stash-capacity`配置,默认为-1,即容量不限
      private val capacity: Int =
        context.system.mailboxes.stashCapacity(context.props.dispatcher, context.props.mailbox)
    
      private[akka] val mailbox: DequeBasedMessageQueueSemantics = {
        actorCell.mailbox.messageQueue match {
          case queue: DequeBasedMessageQueueSemantics ⇒ queue
          case other ⇒ throw ActorInitializationException
        }
      }
      
      //1. 获取当前的消息,不能将同一个消息存两次(不能调用两次`stash()`函数,`eq`用于比较对象之间的内存地址)
      //2. capacity默认-1,存储容量不限
      //3. 暂存的消息被添加到`theStash`集合的头部(遍历或者迭代时,从尾向头遍历)
      def stash(): Unit = {
        val currMsg = actorCell.currentMessage
        if (theStash.nonEmpty && (currMsg eq theStash.last))
          throw new IllegalStateException(s"Can't stash the same message $currMsg more than once")
        if (capacity <= 0 || theStash.size < capacity) 
          theStash = theStash :+ currMsg 
        else throw new StashOverflowException
      }
    
       //当`others`很小时,而`theStash`很大,该方法很高效
       //从头向尾依次将`others`中元素添加到`theStash`尾
      private[akka] def prepend(others: immutable.Seq[Envelope]): Unit =
        theStash = others.foldRight(theStash)((envelope, s) ⇒ envelope +: s)
        ...
      
      //`reverseIterator`反序输出`theStash`中的每一封邮件,依次添加到邮箱的头部
      def unstashAll(): Unit = {
        try {
          val i = theStash.reverseIterator 
          while (i.hasNext) enqueueFirst(i.next())
        } finally {
          theStash = Vector.empty[Envelope]
        }
      }
      ...
      
      //把该封信放在邮箱的第一个位置
      private def enqueueFirst(envelope: Envelope): Unit = {
        mailbox.enqueueFirst(self, envelope)
        envelope.message match {
          case Terminated(ref) ⇒ actorCell.terminatedQueuedFor(ref)
          case _               ⇒
        }
      }
    }
    

        基于scala.collection.immutable.Vector的实现,在存储数量很大时,仍然可以获得很好的性能。
        同一个消息不能被暂存两次,否则程序抛出IllegalStateException两次。
        theStash = theStash :+ currMsgtheStash = others.foldRight(theStash)((envelope, s) ⇒ envelope +: s)val i = theStash.reverseIterator这几句关于集合操作与迭代的代码确保了:这些被释放出来的消息依然按照它们被接收到顺序依次处理,先来后到规则要遵守。

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