10 分钟了解 Actor 模型

过去十几年CPU一直遵循着摩尔定律发展，单核频率越来越快，但是最近这几年，摩尔定律已然失效，CPU的工艺制程和发热稳定性之间难以取舍，取而代之的策略则是增加核心数量，目前家用电脑四核已经非常常见，服务器更是达到了32核64线程。为了有效地利用多核CPU，我们在代码层面就应该考虑到并发性。十几年的痛苦开发经历告诉我们，threads并不是获取并发性的好方法，往往会带来难以查找的bug，但是不用害怕，今天我们有很多其他方法来获得易用的并发性，比如我们接下来介绍的Actor模型。

模型 Model

Actor模型是一个概念模型，用于处理并发计算。它定义了一系列系统组件应该如何动作和交互的通用规则，最著名的使用这套规则的编程语言是Erlang。这篇文章更关注模型本身而不是它在不同语言的实现。

Actors

一个Actor指的是一个最基本的计算单元。它能接收一个消息并且基于其执行计算。

这个理念很像面向对象语言，一个对象接收一条消息（方法调用），然后根据接收的消息做事（调用了哪个方法）。

Actors一大重要特征在于actors之间相互隔离，它们并不互相共享内存。这点区别于上述的对象。也就是说，一个actor能维持一个私有的状态，并且这个状态不可能被另一个actor所改变。

聚沙成塔

One ant is no ant, one actor is no actor.
光有一个actor是不够的，多个actors才能组成系统。在actor模型里每个actor都有地址，所以它们才能够相互发送消息。

Actors有邮箱

只得指明的一点是，尽管许多actors同时运行，但是一个actor只能顺序地处理消息。也就是说其它actors发送了三条消息给一个actor，这个actor只能一次处理一条。所以如果你要并行处理3条消息，你需要把这条消息发给3个actors。

消息异步地传送到actor，所以当actor正在处理消息时，新来的消息应该存储到别的地方。Mailbox就是这些消息存储的地方。

Actors通过异步消息沟通，在处理消息之前消息被存放在Mailbox中

Actors做什么

当一个actor接收到消息后，它能做如下三件事中的一件：

Create more actors; 创建其他actors
Send messages to other actors; 向其他actors发送消息
Designates what to do with the next message. 指定下一条消息到来的行为
前两件事比较直观，第三件却很有意思。

我之前说过一个actor能维持一个私有状态。「指定下一条消息来到做什么」意味着可以定义下条消息来到时的状态。更清楚地说，就是actors如何修改状态。

设想有一个actor像计算器，它的初始状态是数字0。当这个actor接收到add(1)消息时，它并不改变它原本的状态，而是指定当它接收到下一个消息时，状态会变为1。

容错 Fault tolerance

Erlang 引入了「随它崩溃」的哲学理念，这部分关键代码被监控着，监控者的唯一职责是知道代码崩溃后干什么（如将这个单元代码重置为正常状态），让这种理念成为可能的正是actor模型。

每段代码都运行在process中，process是erlang称呼actor的方式。这个process完全独立，意味着它的状态不会影响其他process。我们有个supervisor，实际上它只是另一个process（所有东西都是actor），当被监控的process挂了，supervisor这个process会被通知并对此进行处理。这就让我们能创建「自愈」系统了。如果一个actor到达异常状态并崩溃，无论如何，supervisor都可以做出反应并尝试把它变成一致状态，这里有很多策略，最常见的是根据初始状态重启actor。

分布式 Distribution

另一个关于actor模型的有趣方面是它并不在意消息发送到的actor是本地的或者是另外节点上的。

转念一想，如果actor只是一些代码，包含了一个mailbox和一个内部状态，actor只对消息做出响应，谁会关注它运行在哪个机器上呢？只要我们能让消息到达就行了。这允许我们基于许多计算机上构建系统，并且恢复其中任何一台。

进一步了解

这里是一个快速的概念模型回顾，其中的概念被运用到许多知名语言和库中，比如Erlang和Elixir， Akka (for the JVM) 和 Celluloid (for Ruby)。

另外还有一个我自己使用C++实现的actors框架:
https://github.com/lkpworkspace/myframe.git

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