Akka可能很多人都没有用过，也不知道是什么，但如果说起Scala或Spark就有很多人都听说过或使用过 ，这里简单说下三者的关系Akka是使用Scala开发的，Spark中使用了Akka作为其消息的通信工具；这篇文章主要 说说Akka的一些特性，做个简要的介绍；
要说Akka首先要从并发开始说起，我记得之前我也写过并发模型相关的文章，并发模型主要有这么三类：
1、共享内存模型
2、Actor模型
3、CSP模型
共享内存模型：是通过使用线程与锁对共享内存进行控制用于实现并发，它依赖于多线程、锁，会产生过多的线程又使用锁对竞态资源进行同步控制，所以性能不是太高，对编程也不太友好；
Actor模型：使用Actor作为并发的基础多个任务之间通过Actor相互发送消息进行通讯，Actor比线程轻量得多，一组Actor使用一个或多个线程所以也就没有线程、锁相关影响性能的问题存在，对编程也很友好；
CSP模型Communicating Sequential Process)：为多个进程提供了channel，并发的任务存放于channel当中，Golang的goroutine也是用了类似CSP模式的并发，并在channel中多加一个缓存；
Actor与CSP模型都提倡：要通过通讯来共享内存，不要通过共享内存来通讯，这个可以说是他们与共享内存模型最大的区别；
介绍了相关的基本概念，接下来说说今天的主题：Akka
简单来说Akka就是基于Actor模型实现的并发框架；Akka降低了编写具有容错性、可扩展的并发程序的难度，容错性方面采用了“let it crach（让它崩溃）模型”；Akka为垂直扩展（并发）、水平扩展（远程调用）、 高容错提供了一致的编程模型；Akka具有以下几种特性：
Actors：Actor为并发程序提供了简单高级别的抽象，为异步、非阻塞、高性能的事件驱动模型，1G内存可以容纳数百万个Actor；
容错性：使用“let it crach”作为其监控层次体系的核心，监控层次可跨越JVM，使编写出“永不停机”、“自愈和”的高容错系统的难度大大降低；
位置透明：Akka中所有元素都是为了适应分布式而设计的，Actor之间只能通过发送消息进行通讯所有操作均是异步进行的，不管是本地Actor还是远程Actor通信方式、操作都是一致的；
持久性：Actor的状态、收到的消息可被持久化，并可在Actor启动或重启时恢复状态与消息，不管是JVM崩溃或是节点迁移都适用；
下面通过一个Akka程序，然后结束本篇文章；
/**
* Created by linx on 2016-06-26.
*/
class Greeter extends Actor {
override def receive: Receive = {
case "greet" =>
println("hello world")
val hello = context.actorOf(Props[HelloWorld], "hello")
hello ! "done"
}
}
/**
* Created by linx on 2016-06-26.
*/
class HelloWorld extends Actor {
override def receive: Receive = {
case "done" =>
println("done")
context.system.shutdown()
}
}
/**
* Created by linx on 2016-06-26.
*/
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val system = ActorSystem("hello")
val greeter = system.actorOf(Props[Greeter], "greeter")
greeter ! "greet"
}
}
程序先创建一个Greeter Actor然后往该Actor发送“greet”字符串，Greeter Actor收到后打印Hello World，然后创建HelloWorld Actor并发送done，HelloWorld结束整个程序；
程序运行结果：
参考资料：
http://doc.akka.io/docs/akka/2.4.7/scala.html
http://www.solinx.co/archives/464