高并发分布式事务解决之道Actor模型

原文：

https://blog.csdn.net/textboy/article/details/51163452 

http://janeky.iteye.com/blog/1504125

简述

Actor模型在并发编程中是比较常见的一种模型。很多开发语言都提供了原生的Actor模型。例如erlang,scala等

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，消息的内容也可以是任意的。这点有点像webservice了。只提供接口服务，你不必了解我是如何实现的。

一个Actor如何处理多个Actor的请求呢？它先建立一个消息队列，每次收到消息后，就放入队列，而它每次也从队列中取出消息体来处理。通常我们都使得这个过程是循环的。让Actor可以时刻处理发送来的消息。

以Erlang为例子，介绍一下简单的Actor模型

1.首先建立一个Actor，在erlang中，起一个进程（这个是erlang虚拟机进程，跟os进程不同),这个进程就是actor了，可以用来接收和发送各种消息了

Pid = spawn(Mod,func,Args) %起一个进程

2.处理收到的消息

func()->

    receive

{From,Msg}-> %收到一个消息

%%do something

func();

3.要对这个actor发送消息，也非常简单

Pid ! {From,Msg}

总结:

Actor模型在并发编程中已经得到广泛应用。Java虽然还提供直接的支持，但是一些开源组织已经提供相关的jar包来模拟实现Actor模型，例如：

ActiveJava 等，有兴趣的同学可以去了解一下源码

(1) 事务机制来由

为什么大多数互联网软件都是数据喂机器，或函数式即可，比如twitter或facebook，因为他们没有事务要求，一般涉及到钱等重要交易都需要事务，也可以这么说，非结构化的数据一般都没有事务要求，结构化聚合的数据才有事务要求。

(2) 事务例子

用户甲的操作
1.开始事务
2.访问表A
3.访问表B
4.提交事务
乙用户在操作
1.开始事务
2.访问表B
3.访问表A
4.提交事务
如果甲用户和乙用户的两个事务同时发生，甲事务锁住了表A未释放(因为整个事务未完成)，正在准备访问B表，而乙事务锁住了表B未释放(因为整个事务未完成)，正在准备访问A表，可是A表被甲事务锁住了，等甲事务释放，而甲事务真正等待乙事务释放B表，陷入了无限等待，也就是死锁Dead Lock。

(3) 高并发事务解决之道

悲观锁 - 数据库表锁或行锁
乐观锁 - 版本控制
同步锁 - 单线程
Actor模型 - 行为消息队列（适用跨节点、分布式、高并发）
* 同步锁是单一JVM内的，对于分布式系统多个 Tomcat容器多个JVM，Actor模型能更好地“锁”好资源。
(4) Actor模型
Actor模型内部的状态由自己的行为维护，外部线程不能直接调用对象的行为，必须通过消息才能激发行为，这样就保证Actor内部数据只有被自己修改。
一个Actor如何处理多个Actor的请求呢？它先建立一个消息队列，每次收到消息后，就放入队列，而它每次也从队列中取出消息体来处理。通常我们都使得这个过程是循环的。让Actor可以时刻处理发送来的消息。

Actor模型解决“一个人一个坑”的性能瓶颈  

 Akka与Reactor比较

Greeter.java

import akka.actor.UntypedActor; public class Greeter extends UntypedActor { public static enum Msg { GREET, DONE } @Override public void onReceive(Object msg) { if (msg == Msg.GREET) { System.out.println("Hello World!"); getSender().tell(Msg.DONE, getSelf()); } else { unhandled(msg); } }}
Reactor：
http://projectreactor.io/old/reference/
https://github.com/reactor/reactor
架构
v.s.
http://***.com/questions/16595393/akka-or-reactor
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参考：http://www.jdon.com/45728

http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model