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二、基于事件的Actor1、基于事件的Actor不会为每个Actor分配线程，它们运行一个线程上。一个Actor在一个线程上运行完成后，该线程可供其它Actor使用。2、实现方法：使用scala.actors.Actor类的actor方法来创建Actor。 Actor在定义后完成后立即启动，无须另外调用start()访求进行启动。[java]&Actor是构建在普通java线程之上的，每个actor都必须得到自己的线程，这样每个act方法才能有机会运行。但是线程会消耗内存，当许多Actor开始执行时，可能会造成内存不足。而scala为了节约线程，提供一个叫做react的方法。react带一个偏函数，scala执行完react方法后抛出异常，然后这个线程就可以被其它Actor使用。如下是上面两个示例的react实现：[java]&[java]&
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blogTitle:'scala Actor 初探',
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2011年10月 Java大版内专家分月排行榜第三
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1、中的并发思想与Scala中的并发编程思想
2、Scala中Actor的两种创建方式、Actor中的receive偏函数在进行模式匹配时与传统模式匹配的区别、receive具体的实现过程
3、Scala中的原生线程(即主线程)所在的Actor的获取方式、基于Actor的Case class的消息传递和Actor模型认知以及相应的优化方式
4、线程重用的概念以及线程重用的方式
1、Java中的并发编程思想与Scala中的并发编程思想
Java中的并发编程：
①Java中的并发编程基本上满足了事件之间相互独立，但是事件能够同时发生的场景的需要。
②Java中的并发编程是基于共享数据和加锁的一种机制，即会有一个共享的数据，然后有若干个线程去访问这个共享的数据(主要是对这个共享的数据进行修改)，同时Java利用加锁的机制(即synchronized)来确保同一时间只有一个线程对我们的共享数据进行访问,进而保证共享数据的一致性。
③Java中的并发编程存在资源争夺和死锁等多种问题，因此程序越大问题越麻烦。
Scala中的并发编程:
①Scala中的并发编程思想与Java中的并发编程思想完全不一样，Scala中的Actor是一种不共享数据，依赖于消息传递的一种并发编程模式， 避免了死锁、资源争夺等情况。在具体实现的过程中，Scala中的Actor会不断的循环自己的邮箱，并通过receive偏函数进行消息的模式匹配并进行相应的处理。
②如果Actor A和 Actor B要相互沟通的话，首先A要给B传递一个消息，B会有一个收件箱，然后B会不断的循环自己的收件箱， 若看见A发过来的消息，B就会解析A的消息并执行，处理完之后就有可能将处理的结果通过邮件的方式发送给A。
实例程序1：
class A implements Runnable {
private int tickets = 1000;
//共享数据
public void run() {
while(true){
synchronized(this){ //加锁的机制
if(tickets & 0){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+&正在售第:&+tickets+&张票！&);
tickets --;
public class App
public static void main(String[] args) {
A aa = new A();
Thread t1 = new Thread(aa);
Thread t2 = new Thread(aa);
t1.setName(&窗口1&);
t2.setName(&窗口2&);
t1.start();
t2.start();
实例程序2：
class S extends Actor
override def act() =
for(i&- 1 to 100)
println(&Futher is:&+i)
object App
def main(args: Array[String]): Unit =
val s1 = new S()
s1.start()
val aa = actor
for(i&- 1 to 100)
println(&RichFuther is:&+i)
2、Scala中Actor的两种创建方式、Actor中的receive偏函数在进行模式匹配时与传统模式匹配的区别、receive具体的实现过程
①Scala中Actor的两种创建方式:
继承Actor，并实现act()方法；通过工具方法act来创建。匿名的Actor在创建的过程中将会自动启动，但是第一种方式必须要通过调用start()方法才会启动。虽然匿名的Actor与实名的Actor工作原理一样，但是Scala当中更倾向于使用匿名的Actor 。
②在scala的模式匹配当中，我们一般用不同的case匹配备选项，如果没有相应case的话，程序就会抛出异常； 但是在scala当中，偏函数receive在进行模式匹配的时候，如果没有相应case的话，程序不会抛出异常，而是悄悄的忽略掉这个消息。
③actor中receive偏函数具体的运行机制：偏函数receiv首先会通过isDefinedAt这个方法判断收件箱中的消息是否符合定义(打算处理)，如果是的话， 它才会将这个消息交给我们偏函数中的apply方法进行模式匹配进行处理，如果这个消息不打算处理(false)的话，偏函数receive则会忽略掉这个消息。
3、Scala中的原生线程(即主线程)所在的Actor的获取方式、基于Actor的Case class的消息传递和Actor模型认知以及相应的优化方式
①Scala中的原生线程（即主线程）可以看做是一个Actor，当它需要接受并处理消息的时候，直接调用Actor伴生对象的self方法即可返回一个Actor实例对象，然后通过Actor实例对象的receive偏函数就可以进行消息的模式匹配并进行相应的处理。
②Scala中的case class与case object有两种功能:消息传递与模式匹配。在声明case class的过程中,若在扩展的属性前面没有加修饰符var与val,默认的修饰符为val,意味着在消息传递的过程中的属性是不可变的,因此特别适合消息传递。在Scala的Actor当中，case class与case object常与Actor进行结合使用。
③Actor的模型(大概图示:)
为了避免Actor接受到的消息无法匹配到receive偏函数中的case备选项，进而导致Actor的邮箱被一些无关的信息占满，一般情况下，我们会在receive偏函数中加一个case _备选项，使得receive方法可以处理掉邮箱中收到的所有消息,进而避免邮箱被无关的消息占满。
④不同Actor之间可以进行消息通信，Spark不同之间的通信大部分都是通过Akka的方式，而Akka是基于Scala中的Actor。
实例程序1:
4、线程重用的概念以及线程重用的方式
①所谓线程重用就是一个线程执行完毕之后，这个线程并没有立即被销毁、回收，而是可以继续被使用。
②在Java当中，所谓执行一个线程，就是执行本线程所对应的run方法，若run方法里面的代码执行完毕，这个线程就会结束，此时线程默认就会得到回收(销毁)，因此为了使线程得到重用，即不被销毁、回收，我们常常将run方法里面的代码块加上一个循环。
③在Java当中，线程重用的具体方式是run方法里面的代码加上循环，在Scala当中，线程重用的方式就是Actor通过while(true)或者loop循环不断的关联自己的邮箱，使自己的邮箱不断的处于循环状态。
实例程序1：
如有问题，欢迎大家留言指正！
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id: '2467140',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
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(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467148',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'我为什么想并且要学习 Scala
我的图书馆
我为什么想并且要学习 Scala
【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区，聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域，业务范围：线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】作者：abbey&为什么学习函数式编程&在阅读DDD巨著《Patterns, Principles, and Practices of Domain-Driven Design》的过程中，Scott在第5章提到了使用函数式编程语言配合贫血模型去实践DDD的一种思路，这激发了我的无限遐想。在软件开发领域，我们已经拥有了许多的抽象方法论和大量的实现技术。但我个人认为，这一切归根结底，都是人类思维在软件开发领域的具体表达方式。而人类在认识和分析软件所要解决的业务领域问题时，思考的内容不外乎由两个部分组成：『业务流程』与『业务规则』。前者，回答了业务活动中先做什么后做什么的问题；后者，则回答了遇到什么情况时应该怎么做的问题。两者结合后，得到我们需要的业务结果，或者叫作“实现业务目标”。&再想想目前学习和掌握的面向对象的一系列方法，又是如何将上述思维结果映射到软件中去的呢？我认为是这样的：&对于业务流程，我们将其表达为若干对象之间的合作，比如UML里序列图的对象与消息，进而具化为具体的类及其职责，比如类及其若干业务方法。对于业务规则，我们将其表达为若干的判断逻辑，比如UML流程图里的判断分支，进而具化为业务方法里的if-else语句，或者再复杂一点，表达为工厂、策略等设计模式的实际运用。&然后，我认为，对于复杂业务规则的梳理，可以象数学归纳法一样进行演绎：假设一个函数y=f(x)，给定x的定义域，确定y的值域。特别是在排列组合等方面的一些问题，也经常采用递归的方式来解决。所以，从这个角度讲，函数式编程更贴近人类思维习惯，所以让我自然而然地把目光转向了它。&为什么选择Scala&在选择具体的函数式编程语言时，我首先想到的是它最好是同时能支持面向对象编程的。因为即便LISP作为函数式编程语言的先祖，诞生已长达半个世纪，但单纯的函数式编程语言与面向对象编程语言相比，在抽象领域概念、组合系统模块、实现信息隐蔽等方面存在一定的差距，所以一直没有成为软件开发的主流。&信息隐蔽原理：在西安电子科大蔡希尧与陈平老师于1993年合作出版的《面向对象技术》一书中是这样描述的：把需求和求解的方法分离；把相关信息——数据结构和算法，集中在一个模块之中，和其他模块隔离，它们不能随便访问这个模块内部的信息。&其次，由于我的语言路线是从Pascal → C → C
→ C#，所以我希望能选择一种风格近似于C、强类型的函数式编程语言。在比较了F#、R、ErLang等几种常见的函数式编程语言之后，我最终选择了Scala。&Scala有何优势&注：以下内容，节选翻译或参考自《Programming in Scala》第1章、第3章，《Programming Scala》第6章，不算完整意义上的个人心得。&函数式编程的优势&纯的函数是没有副作用的。无论何时何地，对于一个函数y=f(x)，给定x必定得到y，不会因此产生二义结果。因此无论对于代码测试还是并发，由于给定输入必定得到预期输出，而不受其他因素干扰，所以能有效减少Bug产生。在函数式编程里，大量使用immutable的值。这意味着函数运算的结果总会创建一个新的实例，避免了通常并发环境下为防止数据共享冲突而采取的保护机制。尽管这需要额外的Copy操作，但Scala针对性地提供了高效的Copy实现，以及延迟计算等弥补机制。函数是一等公民。函数作为表达式的一部分，可以借由函数之间的嵌套、组合，实现复杂的判断逻辑。&Scala语言本身的优势&Scala是面向对象与函数式编程的混合语言，所以能有效结合二者的优点。Scala属于Java生态圈，可以在JVM平台上与Java一起编译运行，所以许多Java的框架、工具都可以直接应用于Scala语言编写的项目。Scala视一切数据类型皆为对象，且支持闭包、lambda、by-name参数等特性，语法简洁明快。Scala使用Actor作为并发模型，与Akka框架自然契合。这是一种区别于传统的、基于数据共享、以锁为主要机制的并发模型，其特点在于以Actor为基本单位、没有数据共享、基于消息传递实现Actor之间的协作，因此可以有效避免死锁、减少竞争。最后，如果有朝一日要转向大数据领域，有Spark这样的大型框架作为支撑。知乎：与 Hadoop 对比，如何看待 Spark 技术？&Scala对实践DDD有何意义&说了那么多，我的根本目的还是要将Scala作为实现DDD的主要武器。那么试想一下，Scala在我们实现DDD的过程中能有哪些帮助呢？我暂且胡侃乱诌如下：表示值对象、领域事件等元素更直观。值对象、领域事件在DDD里都应该是immutable的，以往多采取POCO形式表示，现在改用Scala里的val以及case class表示，在语法层面就直观地表明是不可修改的。在类的方法层面实现CQRS时有语法支持。用Scala里的Function（返回类型为非Unit）对应CQRS里的Query，保证类的方法没有副作用；用Procedure（返回类型为Unit）对应CQRS里的Command，明确表明这一类方法会产生修改状态等副作用。这同样从语法层面就能对二者进行明确区分。模式匹配丰富了函数操作。除了正则表达式，Scala形式多样的模式匹配语法，为提取数据、完成数据分组聚合等运算、实现逻辑判断提供了强大支持。比如定义def sum_count(ints:Seq[Int) = (ints.sum, ints.size)这样一个函数后，我们可以这样调用，以得到一个1至6的整数序列的整数值合计，及该序列的尺寸: val(sum, count) = sum_count(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))。为实现DSL提供有力支持。Scala自带有解析框架，加上灵活的函数语法支持，要自己实现一套DSL及其相应的语法解析器将不再困难。比如在配置文件里这样的一条配置语句，表示退休条件为年龄达到60周岁或者工龄届满30年：retire = (Age &= 60) || (ServiceLength &= 30)。以往的方式是自己写一个语法解析器，把这条文本转换成相应的Specification对象，然后扔给聚合去使用。现在有了Scala的帮助，就使编写语法解析器这一环节的工作量大大减少。合理的高阶函数设计，使规则编写得到简化。比如打折规则、费用报销规则，以往可能需要若干层的if-else嵌套，现在则将通过高阶函数得到大幅简化。对此，我强烈推荐刘光聪先生的视频Refactoring to Functions，你会在刘先生的重构过程中发现高阶函数的强大。Actor为高效并发打下基础。Actor内部完全自治，自带用于存储消息的mailbox，与其他Actor只能通过消息进行交互，每个Actor都是并发的一个基本单位。这些特点，非常适合于采取Event Sourcing方式实现的DDD。每个聚合都好比一个Actor，在聚合内部始终保持数据的强一致性，而在聚合之间交互的领域事件则好比Actor之间的消息，聚合之间借由领域事件和Saga保证数据的最终一致性。Trait成为AOP利器。Trait是Scala的另一大特色，它就象AOP织入一样，能动态地给某个类型注入方法或者结构。比如配合类Circuit和with后面那4个Trait的定义，val circuit = new Circuit with Adders with Multiplexers with Flipflops with MultiCoreProcessors这样就创建了一个带有加法器、乘法器、触发器和多核处理器的元件。隐式实现为类型扩展提供支持。对应C#里的静态扩展方法，Scala通过implicit为实现数据类型的方法扩展提供了便捷，成为Trait之外的另一个功能扩展手段。能降低常见BDD框架的学习成本。尽管这一点可能比较牵强，但我正在努力摸索如何将BDD与DDD结合，而常见的Cucumber、Spock等一些BDD框架，其语法与Scala比较相近，所以我才有如此一说。&有哪些Scala学习资料&以下是我目前主要的学习资料，并衷心欢迎各位留言补充。&书籍Programming in Scala：由Scala语言的设计师Martin Odersky编写，循序渐进，配合了大量实例，入门必读吧。Programming Scala：视角与上面那本有点不一样，没有Scala语言基础会感觉很困难，适合掌握了基本语法后温故而知新。&在线文档与视频Scala 官方文档：Scala的官网，作为寻找资料的出发点是不错的。Scala 课堂：中文版的Scala基本语法在线课堂。Scala Synatax Primer：由Jim McBeath整理的Scala语法概要，可以当字典用。The Neophyte’s Guide to Scala：很出名的一个Scala入门指南，以Scala中的提取器Extractor作为实例开始。Scala 初学指南：这是上面那本指南的中译本。Effective Scala：中文版的Scala高效编程SBT中文入门指南：Scala Build Tool&社区Scala 中文社区：不算活跃，原因你懂的。Scala User：Scala入门者聚集地，没有Stack Overflow那么严格，但也需要点爬墙的身手。&SDK及IDEJava SE：先装这个Scala SDK：再装这个SBT：然后装这个IntelliJ IDEA：最后装这个，就能比较方便地开始Scala编程了&写在最后&最近读的书很多也很杂，DDD、BDD、Scala、Cucumber以及Java基础等等都有涉及，真恨不得一口吃成个大胖子。由于时间和精力有限，所以现在知识消化很成问题，迟迟没有进入学以致用的环节，只能先这样纸上谈兵了，好歹先把自己在学习过程中的一些思考、看到的好东西先记载下来，以备将来之需。原文链接：/topics/134?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io&
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