注：本文大部分文字摘抄《Akka 实战：快速构建高可用分布式应用》中内容，但此书中所用的akka版本比较老，所以本文中的代码是本文作者基于最新版本的akka以及官网所实现。
文中涉及到的所有Demo都在github上
Akka简介
Akka 是一款高性能、高容错性的分布式&并行应用框架，遵循 Apache 2 开源许可，底层通过 JVM 上另外一个流行的语言 Scala 实现，提供Java&Scala API 。它基于经典的 Actor 并发模型（即所有的消息都是基于 Actor 组件进行传递），拥有如下特点：
并行与并发：提供对并行与并发的高度抽象。
异步非阻塞：Akka-Actor 消息通信都是基于异步非阻塞。
高容错性：为跨多 JVM 的分布式模型提供强劲的容错处理，号称永不宕机。
持久化：Actor 携带的状态或消息可以被持久化，以便于在 JVM 崩溃后能恢复状态。
轻量级：每个 Actor 大约只占 300bytes，即 1G 内存可容纳接近 300 万个 Actor。
基本上，Akka 从底层就解决了我们大多数分布式&并行程序常见的难题，让工程师更专注于业务实现，同时，它也保留了多个扩展接口及配置，便于满足个性化定制的需要！
Akka应用场景
目前 Akka 已经在多家互联网&软件公司广泛使用，比如 eBay、Amazon、VMWare、PayPal、阿里、惠普、豌豆荚等，涉及行业包括游戏、金融投资、医疗保健、数据分析等。
使用场景包括：
服务后端：比如 rest web，websocket 服务，分布式消息处理等。
并发&并行：比如日志异步处理，密集数据计算等。
总之，对高并发和密集计算的系统，Akka 都是适用的！
Akka架构体系
Akka 采用 Scala 开发，运行于 JVM 之上，提供了 Scala 和 Java 两种 API，目前属于 Lightbend 公司（原名 Typesafe）。它实现了经典的 Actor 模型，同时也提供了丰富的组件，比如邮箱（MailBox）、路由（Routing）、持久化（ Persistence ）、网络（包括远程、集群）等，在底层对分布式&并行模式进行了高度且统一的抽象，使工程师用很少的代码就可以实现一个完整的分布式应用。
Actor模型
Actor 模型最早在 1973 年由Carl Hewitt 提出，它高度抽象了分布式并行程序的运行模式，从底层屏蔽了线程和锁机制的管理，为开发者提供了简单可依赖的开发方式。
Actor 模型认为，并行计算的最小单元就是一个 Actor 实例，而每个实例拥有自己的状态和行为，在一个大型系统中，可能存在成千上万个 Actor 实例，它们之间通过消息的方式进行通信，每个 Actor 都能发送消息给其他 Actor，也能从其他 Actor 接收消息。当我们在执行某个计算任务时，会给对应的 Actor 实例发送一个相关的消息，该 Actor 在接收消息后开始执行计算任务，由于整个消息通信的过程是异步的，所以不用等到 Actor 执行完整个过程就能执行下一步（发送消息后会马上返回），这种异步通信的方式大大提高了程序的响应性。
体系结构
Actor 是 Akka 最核心的概念，也是最基本的执行单元，所以对 Actor 管理和监控的有效性是极为重要的。在 Akka 中，每个 Actor 都有自己的监管对象，即该 Actor 的创建者，它们通常会负责子 Actor 的失败处理，另外，某些 Actor 也需要对生命周期进行监控（比如该 Actor 的终止），以便及时响应并做正确处理，这些监督和监控者本身也都是一个 Actor。在 Akka 中，整个 Actor 体系被抽象成一个 ActorSystem ，它是一个层级的结构，拥有公共行为的配置和管理。
在ActorSystem 基础上，Akka 也提供了一些配套的组件，比如持久化，HTTP 服务，网络服务等，它们都是构建高可用分布式应用不可或缺的部分，基本架构体系和周边产品如下图所示。
Actor组件
在 Akka 中，Actor 是一个高度抽象的对象引用，它包含以下几个要素：
引用（ Actor Reference ）：Actor 的引用不同于普通对象的引用，也不能通过传统「new」的方式直接创建一个 Actor 对象。很多时候需要通过 actorOf 或者 actor-Selection 等方式返回一个ActorRef 对象，该对象有可能存在于本地，也可能存在于远程节点，对我们来说，它是位置透明的。Actor 之间的通信和执行任务都是通过消息驱动的（而不是 API 的调用）。
状态（State）：Actor 在不同时刻可能有着不同的状态，这些状态用变量来表示。在底层实现上，Actor 是运行于线程池之上的，肯定会存在多个 Actor 共享同一个线程的情况，那么会不会出现并发问题呢？实际上，Akka 为每个 Actor 都抽象出一个轻量级的执行「线程」（不是真的线程），在底层已经实现了隔离，所以基本上不用担心该问题的出现。另外，当 JVM 崩溃时，为了避免 Actor 状态的丢失，我们可以借助持久化方案来对状态进行持久化操作。
行为（Behavior）：Actor 有接收和发送消息的能力，每当它接收一条消息后，就可以执行某个业务操作，同时也可以把消息转发到其他节点进行处理。
监管策略（ Supervisor Strategy ）：Actor 系统是一个层级结构，当任务被某个 Actor 分摊到子 Actor 时，父 Actor 就拥有监管子 Actor 的义务。在监管时，我们需要根据不同的情况选择不同的处理方案（比如停止、重启、恢复或者失败上溯）和策略（比如 1 vs 1、1 vs N 策略）。
邮箱(Mailbox)
每个 Actor 都有自己的邮箱，所有其他 Actor 发送过来的消息都会进入该邮箱。Akka 自带多种邮箱类型，也提供自定义邮箱的接口。
路由（Routing）
消息除了通过普通的 Actor 发送之外，也可以通过路由发送。当通过路由发送消息时，我们可以根据需求来选择不同的路由策略，比如轮询、广播等。路由也可以是一个 Actor。
状态持久化（Persistence ）
任何程序都有失败的可能，即便是 JVM 如此强大稳定的平台也一样。当程序出错、JVM 崩溃时，任何关键状态的丢失，对我们后续的业务来讲都可能是致命的打击，所以状态数据的持久化变得非常重要。Akka 提供了 Actor 状态的持久化方案，以便我们在必要时恢复数据。
网络（远程和分布式集群）
网络功能是实现远程 Actor 和分布式集群的基础，这其中包含 I/O、网络通信（TCP/UDP）、序列化配置、分布式通信协议（Gossip）、节点（node）管理、集群分片等内容。
HTTP 模块
Akka 提供了简单易用的 HTTP 模块，支持完整的 HTTP 服务端与客户端开发，可以帮助我们快速构建性能极强的Rest Web 服务。
相关开源项目
Akka 具有高性能、可扩展、设计友好等诸多优点，非常适合用来作为分布式应用的基础框架，而且由于对 HTTP 有非常好的支持，也让它在 Web 服务领域占有一席之地。目前业界已经有多个基于 Akka 实现的开源项目，项目类型涵盖了 Web 开发、微服务、分布式文件或计算服务等。下面是 Akka 中两个具有代表性的开源项目：
Play 框架：一款大名鼎鼎的 Web 开发框架。它不同于其他 Servlet 系的框架，比如 Struts 或者SpringMVC ，底层基于 Akka 构建，天生拥有异步的特点，具有极佳的性能。它默认提供 RESTful 风格的 API，同时也对WebSocket 有不错的支持。
Lagom 框架：在目前 IT 界，最火爆的概念要属「微服务」了，微服务的理念是，把业务功能拆成小的、独立的单元，它们之间能够互相通信而且支持水平扩展。Lagom 就是这样一款微服务框架，它基于异步的消息驱动，对分布式集群、持久化（如 JPA、NoSQL）都有良好的支持。同时，它也拥有完整的集成开发环境，非常便于在线部署和管理。
基本使用
环境搭建
JDK版本最好是在 1.6 以上，不过后续会介绍Akka的一些新特性，所以最好采用1.8的版本。
Maven依赖
使用最新版akka依赖。
<dependency><groupId>com.typesafe.akka</groupId><artifactId>akka-actor_2.12</artifactId><version>2.5.23</version></dependency>
注意Akka中不同组件分为了不同的模块，我们这里暂时只是引用了核心模块，通过它可以使用akka的最基本功能。除开核心模块还包括akka-persistence 、akka-remote 、akka-cluster 等模块，分别用于实现持久化、远程、集群等功能。
创建一个Actor
publicclassActorDemoextendsAbstractActor{privateLoggingAdapterlog=Logging.getLogger(this.getContext().getSystem(),this);@OverridepublicReceivecreateReceive() {returnreceiveBuilder() .match(String.class,s->log.info(s)) .matchAny(o->{log.info("any"+o.toString()); }) .build(); }publicstaticvoidmain(String[]args) {ActorSystemsystem=ActorSystem.create("sys");ActorRefactorRef=system.actorOf(Props.create(ActorDemo.class),"actorDemo");actorRef.tell("hello world",ActorRef.noSender());// ActorRef.noSender()实际上就是叫做deadLetters的actor}}
通常每个应用程序只需要创建一个ActorSystem对象
在创建 ActorSystem 和 Actor 时，建议都指定名字，如果不知道akka将自动生成，在该示例中，它们的名字分别是 sys 和 actorDemo ，在同一个 ActorSystem 中 Actor 不能重名。
actorOf方法返回的不是Actor对象本身，而是ActorRef，表示Actor对象的引用。我们在向某个Actor发送消息时都是通过该引用进行的。
在Actor内部，可以使用getContext()来创建该Actor的子Actor，比如ActorRef childActor=getContext().actorOf(Props.create(ChildActor.class),"childActor" );
工厂模式
ActorSystem 和 ActorContext 通过接收一个 Props 实例来创建 Actor，而 Props 实例本身有两种方式可以创建：
Props.create(ActorDemo.class, Object... args)
指定一个Props工厂。
对于比较简单的场景使用第一种就足够了，而如果需要按统一的规则创建Actor，我们可以在Actor内定义一个创建Props的方法，比如：
publicstaticPropscreateProps() {returnProps.create(newCreator<Actor>() {@OverridepublicActorcreate()throwsException{returnnewHelloWorldActor(); } }); }
然后可以使用一下代码来创建Actor:
ActorRefactorRef=system.actorOf(ActorDemo.createProps(),"actorDemo");
可以看出，如果我们使用工厂模式，在创建Actor时调用工厂方法，我们不用关心Actor创建的具体过程了，有Actor自己封装即可。
发送与接收消息
Actor中的createReceive方法是用来接收并处理消息的。
createReceive方法需要放回Receive对象，而Receive对象就是真正用来处理消息的逻辑。
Receive对象可以定义规则使接收到的消息进入不同的处理逻辑：
match(Class
type)：消息类型为指定type的进入此分支
matchEquals(P object)：消息值与object相等的进入此分支
matchAny()：任何消息都可以进入到此分支
当然，一个消息只会进入到一个分支，如果一个消息匹配多个条件优先进入定义靠前的条件。
可以使用tell和ask两种方式发送消息，它们都以异步的方式发送消息，不同的是，前者发完后立即返回，而后者期待得到一个返回结果，假如在设置的时间（Timeout）内没有得到返回结果，发送方会收到一个超时异常。
tell方法
第一个参数即"消息"，它可以是任何可序列化的数据或对象，第二个参数表示发送者，noSender()表示无发送者（实际上是一个叫做 deadLetters 的 Actor，后面介绍）。假如想在Actor内部得到发送者，可以调用getSender ()方法。
在调用 tell 方法后，Actor 就会异步的去处理该消息，并不会阻塞后续代码的运行。
ask方法
这是一种“请求-响应”模式，ask方法会将返回结果包装在scala.concurrent.Future中。
对于一个Actor如何将响应返回给消息发送者呢，其实就是想响应作为消息发送给请求消息的发送者：
getSender().tell("hello "+msg,getSelf());
使用样例：
publicclassAskDemoextendsAbstractActor{@OverridepublicReceivecreateReceive() {returnreceiveBuilder().matchAny(o->{System.out.println("发送者是"+getSender());Thread.sleep(1000);getSender().tell("hello "+o,getSelf()); }).build(); }publicstaticvoidmain(String[]args) {ActorSystemsystem=ActorSystem.create("sys");ActorRefaskActor=system.actorOf(Props.create(AskDemo.class),"askActorDemo");Timeouttimeout=newTimeout(Duration.create(2,TimeUnit.SECONDS));Future<Object>f=Patterns.ask(askActor,"Akka Ask",timeout);System.out.println("ask ...");f.onSuccess(newOnSuccess<Object>() {@OverridepublicvoidonSuccess(Objectresult)throwsThrowable{System.out.println("收到消息："+result); } },system.getDispatcher()); }}
消息转发
Actor可以将接收到的消息转发给其他Actor，语法为：
staticclassForwardActorextendsAbstractActor{privateActorReftarget=getContext().actorOf(Props.create(TargetActor.class),"targetActor");@OverridepublicReceivecreateReceive() {returnreceiveBuilder().matchAny((message)->{target.forward(message,getContext()); }).build(); } }
TargetActor接收到转发过来的消息后，发送者任然是消息原始的发送者，而不是转发者。
查找Actor
对于已存在的 Actor，我们可以根据路径来进行查找，API 如下：
ActorSelection as = [ActorSystem/ActorContext].actorSelection([path]);
在调用它时，必须指定一个绝对或者相对路径（包括远程路径），比如：
/user/parentActor/childActor
../parentActor/childActor
akka.tcp://testuser@127.0.0.1:2554/user/parentActor/childActor
查找结果为ActorSelection，表示一个或多个Actor，所以向ActorSelection发送消息时，对应的一个或多个Actor都将接收到消息。
消息不可变
Akka中都是消息驱动的，所以消息是非常重要。理论上，Actor 可以传递或接收任何类型的消息，但是为了避免出现竞态条件（对共享资源的并发写）和不可预知的数据篡改，最好把消息设计成不可变的对象。在该对象中，我们通常会把所有变量设计成只读，在该对象的整个生命周期内，这些数据将不可修改。所以在 Java 中，我们借助final关键字来实现。
对于集合框架，有必要通过 Collections.unmodifiable 系列的 API 来保证不变性。Collections.unmodifiable 内部使用 UnmodifiableList 、UnmodifiableMap 等 API 对现有的集合进行包装，它们通过重写其中的 set、add、put 等方法来达到限制数据修改的目的。
Actor行为切换
在业务处理过程中，往往会面临一些关键数据的变化，而这些变化也会进一步影响着程序的执行逻辑，很多时候，我们把这些关键数据称之为「状态」。状态的处理需要依赖于具体的业务，而业务本身也可能充满不确定性，一种比较好的做法是，我们把多个状态的处理过程（即行为）封装起来，形成一个个独立的组件，在使用时就可以很方便地组装、重用或切换。在 Actor 中，行为可以通过Receive来定义，一旦抽取完我们所需要的Receive，就可以使用 become/unbecome 方法来切换他们，其中 become 表示切换为某个行为，unbecome 表示修改回上一个行为。
Actor生命周期
Actor 在运行时中会经历不同的阶段，比如创建、运行、重启和销毁等，这一系列的过程或状态，我们称之为生命周期。在理想情况下，Actor 应该像一头老黄牛一样任劳任怨地不停工作，但实际情况往往是，当某个不算常态的错误发生时（比如网络偶尔超时），我们想让它重启一下，然后重复之前的动作；又或者，当一个程序异常被抛出时，我们不得不停止该 Actor，让它不能继续走下去，这些行为有可能是手动触发的，也可能是 Actor 的监督-容错机制导致的。无论怎样，当这些行为发生时，我们都希望能及时感知并做有效处理。
Actor 生命周期主要包括启动（Start）、恢复（Resume）、重启（Restart）、停止（Stop）这四个阶段，每个阶段都会伴随着自身状态信息的变化。
创建并启动
当通过 actorOf 创建并启动 Actor 时，该 Actor 除了默认拥有已指定的 path 外，也会被分配一个 UID（可以通过 getSelf().path().uid()得到该值），作为它的唯一标识。在 Actor 启动后，会默认调用preStart 方法，在该方法里，我们可以做些资源初始化的操作。
恢复运行
当 Actor 出现某种异常后，通过容错机制，可以让该 Actor 恢复并继续运行，此时 Actor 会延用之前的实例，状态也会被保留下来。
重启
当 Actor 出现某种异常后，通过容错机制，可以让该 Actor 执行重启。重启的具体过程如下：
调用旧实例的preRestart 方法，该方法默认情况下会停掉所有子级 Actor，并调用postStop 方法；
创建新实例，并在新实例上调用postRestart 方法，该方法默认情况下会调用preStart 方法。
Actor 重启后，path 和 UID 不变，这意味着假如要继续使用该 Actor，不需要重新获取ActorRef 对象，使用之前那个就可以了。同时也得注意到：Actor 重启后不会保留自身状态。
停止
当 Actor 停止时，会调用postStop 方法，同时会发送一条Terminated信息给自己的监控者，告知自己已处于停止状态。
停掉一个Actor
停止 Actor 大致有三种方式，它们分别是：
调用ActorSystem 或者getContext() 的 stop 方法；
给 Actor 发送一个PoisonPill （毒丸）消息；
给 Actor 发送一个 Kill 的消息，此时会抛出ActorKilledException 异常，并上报到父级supervisor 处理。
Actor 在停止时都会遵循一套比较可靠的流程：
当停止 Actor 时，正在处理的消息会在完全停止之前处理完毕，后续信息将不再进行处理，邮箱（用来保存 Actor 的消息）将被挂起；
给所有子级 Actor 发送终止指令，当子级都停掉后，再停掉自己，停止完毕后会调用postStop 方法，在这里可以清理或释放资源；
向生命周期监控者（DeathWatch ）发送Terminated 消息，以便监控者做相应的处理。
可以使用getContext().watch();方法监控某个节点的停止信息，当该节点停止后，监控者会接收到一个Terminated消息。
监督与容错处理
Actor 系统采用"父监督"的模式进行管理，即父 Actor 会监督子 Actor 的异常情况，然后根据默认或者预设的处理逻辑来确定到底是该恢复 Actor、停止 Actor、重启 Actor 还是把错误上溯到父级。
Akka 提供了两种监督策略，分别是 One-For-One Strategy 和 All-For-One Strategy ，前者表示当一个子 Actor 出现异常时，只对该 Actor 做处理，后者则表示对所有子 Actor 都做处理，大部分时候应该选择 One-For-One Strategy （这也是默认的策略），除非子 Actor 之间的业务有很强的关联或者互相依赖。当程序中没有显式指定策略时，会启动一个默认策略:
当抛出ActorInitializationException 和ActorKilledException时，会终止子 Actor；
当抛出Exception 时，会重启子 Actor；
抛出其他类型的Throwable 异常时，会上溯失败到父级。
在 Actor 执行任务时可能会抛出不同类型的异常，很多时候，我们应该知道，哪些异常需要让 Actor 停止或重启，哪些异常可以「视而不见」。为了更加细化这种判断，我们需要自定义监督逻辑。
自定义一个监督逻辑非常简单，只需要在父 Actor 中创建一个SupervisorStrategy 对象，并通过supervisorStrategy （）方法返回出来.
熔断（circuit breaker）
当一个Actor出现异常时，如果用户还继续向这个Actor发送消息，很有可能这个消息还是无法被处理，还额外的增加了服务器的压力，Akka中提供了熔断机制（circuit breaker）。
Circuit Breaker 状态图（图片来自 Akka 官网）
circuit breaker有三个状态，分别是：Closed、Open、Half-Open。
Close 状态
正常情况下，circuit breaker是closed状态：Actor出现异常或调用超过配置的callTimeout，就增加一次失败计数；
成功则重置失败计数为 0；
当失败次数达到maxFailures后，circuit breaker会进入Open状态。
Open 状态
Actor接收到的所有调用将抛出CircuitBreakerOpenException ，立即失败；
在resetTimeout后，circuit breaker 进入Half-Open状态。
Half-Open 状态
第一次调用将尝试运行而不会快速失败；
如果第一个调用成功，会重回 Closed 状态；
如果第一个调用失败，会进入 Open 状态，然后等待下一次resetTimeout 。
配置
Akka 程序在启动时会加载一些默认的配置项，所以我们不需要显式地提供配置文件，假如要个性化配置某些行为，则需要新建配置文件。在默认情况下，程序会加载 classpath 下的 application.conf 、application.json 、application.properties 文件。
在创建ActorSystem 时，可以显式加载自定义的配置文件，比如app.conf ，代码如下：
ActorSystemsystem=ActorSystem.create("myapp",ConfigFactory.load("app.conf"));
Akka 提供的配置项涵盖了几乎所有的核心功能，比如日志、远程、路由、消息序列化、分布式集群等.
