spark笔记之Scala演员并发编程

1.1. 课程目标
1.1.1. 目标一:熟悉Scala Actor并发编程
1.1.2. 目标二:为学习Akka做准备
注:Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor。
Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中,作为其默认的Actor,老版本的Actor已经废弃。
1.2. 什么是Scala Actor1.2.1. 概念
Scala中的Actor能够实现并行编程的强大功能,它是基于事件模型的并发机制,Scala是运用消息的发送、接收来实现高并发的。
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。
1.2.2. java并发编程与Scala Actor编程的区别
spark笔记之Scala演员并发编程
对于Java,我们都知道它的多线程实现需要对共享资源(变量、对象等)使用synchronized 关键字进行代码块同步、对象锁互斥等等。而且,常常一大块的try…catch语句块中加上wait方法、notify方法、notifyAll方法是让人很头疼的。原因就在于Java中多数使用的是可变状态的对象资源,对这些资源进行共享来实现多线程编程的话,控制好资源竞争与防止对象状态被意外修改是非常重要的,而对象状态的不变性也是较难以保证的。
与Java的基于共享数据和锁的线程模型不同,Scala的actor包则提供了另外一种不共享任何数据、依赖消息传递的模型,从而进行并发编程。
1.2.3. Actor的执行顺序
1、首先调用start()方法启动Actor
2、调用start()方法后其act()方法会被执行
3、向Actor发送消息
4、act方法执行完成之后,程序会调用exit方法
1.2.4. 发送消息的方式
spark笔记之Scala演员并发编程
注意:Future 表示一个异步操作的结果状态,可能还没有实际完成的异步任务的结果
Any 是所有类的超类,Future[Any]的泛型是异步操作结果的类型。
1.3. Actor实战1.3.1. 第一个例子
怎么实现actor并发编程:
1、定义一个class或者是object继承Actor特质,注意导包import scala.actors.Actor
2、重写对应的act方法
3、调用Actor的start方法执行Actor
4、当act方法执行完成,整个程序运行结束

package cn.itcast.actor

import scala.actors.Actor

object Actor1 extends Actor{
  //重写act方法
  def act(){
    for(i <- 1 to 10){
      println("actor-1 " + i)
      Thread.sleep(2000)
    }
  }
}

object Actor2 extends Actor{
  //重写act方法
  def act(){
    for(i <- 1 to 10){
      println("actor-2 " + i)
      Thread.sleep(2000)
    }
  }
}

object ActorTest extends App{
  //启动Actor
  Actor1.start()
  Actor2.start()
}

说明:上面分别调用了两个单例对象的start()方法,他们的act()方法会被执行,相同与在java中开启了两个线程,线程的run()方法会被执行
注意:这两个Actor是并行执行的,act()方法中的for循环执行完成后actor程序就退出了
1.3.2. 第二个例子
怎么实现actor发送、接受消息
1、定义一个class或者是object继承Actor特质,注意导包import scala.actors.Actor
2、重写对应的act方法
3、调用Actor的start方法执行Actor
4、通过不同发送消息的方式对actor发送消息
5、act方法中通过receive方法接受消息并进行相应的处理
6、act方法执行完成之后,程序退出

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor
class MyActor extends Actor {

  override def act(): Unit = {
      receive {
        case "start" => {
          println("starting ...")
        }
      }
    }
  }
}

object MyActor {
  def main(args: Array[String]) {
    val actor = new MyActor
    actor.start()
    actor ! "start"

    println("消息发送完成!")

  }
}

1.3.3. 第三个例子
怎么实现actor可以不断地接受消息:
在act方法中可以使用while(true)的方式,不断的接受消息。

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor
class MyActor1 extends Actor {

  override def act(): Unit = {
    while (true) {
      receive {
        case "start" => {
          println("starting ...")
        }
        case "stop" => {
          println("stopping ...")
        }
      }
    }
  }
}

object MyActor1 {
  def main(args: Array[String]) {
    val actor = new MyActor1
    actor.start()
    actor ! "start"
    actor ! "stop"

  }
}

说明:在act()方法中加入了while (true) 循环,就可以不停的接收消息
注意:发送start消息和stop的消息是异步的,但是Actor接收到消息执行的过程是同步的按顺序执行
1.3.4. 第四个例子
使用react方法代替receive方法去接受消息
好处:react方式会复用线程,避免频繁的线程创建、销毁和切换。比receive更高效
注意: react 如果要反复执行消息处理,react外层要用loop,不能用while

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor
class YourActor extends Actor {
  override def act(): Unit = {
    loop {
      react {
        case "start" => {
          println("starting ...")
        }
        case "stop" => {
          println("stopping ...")

        }
      }
    }
  }
}

object YourActor {
  def main(args: Array[String]) {
    val actor = new YourActor
    actor.start()
    actor ! "start"
    actor ! "stop"
    println("消息发送完成!")

  }
}

1.3.5. 第五个例子
结合case class样例类发送消息和接受消息
1、将消息封装在一个样例类中
2、通过匹配不同的样例类去执行不同的操作
3、Actor可以返回消息给发送方。通过sender方法向当前消息发送方返回消息

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor

case class SyncMessage(id:Int,msg:String)//同步消息
case class AsyncMessage(id:Int,msg:String)//异步消息
case class ReplyMessage(id:Int,msg:String)//返回结果消息

class MsgActor extends Actor{
  override def act(): Unit ={
    loop{
      react{
        case "start"=>{println("starting....")}

        case SyncMessage(id,msg)=>{
          println(s"id:$id, SyncMessage: $msg")
          Thread.sleep(2000)
          sender !ReplyMessage(1,"finished...")
        }
        case AsyncMessage(id,msg)=>{
          println(s"id:$id,AsyncMessage: $msg")
         // Thread.sleep(2000)
          sender !ReplyMessage(3,"finished...")
          Thread.sleep(2000)
        }

      }
    }
  }
}

object MainActor {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
     val mActor=new MsgActor
        mActor.start()
        mActor!"start"

        //同步消息 有返回值
     val reply1= mActor!?SyncMessage(1,"我是同步消息")
      println(reply1)
      println("===============================")
        //异步无返回消息
     val reply2=mActor!AsyncMessage(2,"我是异步无返回消息")

      println("===============================")
        //异步有返回消息
    val reply3=mActor!!AsyncMessage(3,"我是异步有返回消息")
    //Future的apply()方法会构建一个异步操作且在未来某一个时刻返回一个值
      val result=reply3.apply()
      println(result)

  }
}

1.3.6. 练习实战
需求:
用actor并发编程写一个单机版的WordCount,将多个文件作为输入,计算完成后将多个任务汇总,得到最终的结果。
大致的思想步骤:
1、通过loop +react 方式去不断的接受消息
2、利用case class样例类去匹配对应的操作
3、其中scala中提供了文件读取的接口Source,通过调用其fromFile方法去获取文件内容
4、将每个文件的单词数量进行局部汇总,存放在一个ListBuffer中
5、最后将ListBuffer中的结果进行全局汇总。

package cn.itcast.actor
import java.io.File
import scala.actors.{Actor, Future}
import scala.collection.mutable
import scala.io.Source

case class SubmitTask(fileName: String)
case class ResultTask(result: Map[String, Int])
class Task extends Actor {
  override def act(): Unit = {
    loop {
      react {
        case SubmitTask(fileName) => {
          val contents = Source.fromFile(new File(fileName)).mkString
          val arr = contents.split("\r\n")
          val result = arr.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(_._1).mapValues(_.length)
          //val result = arr.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(_._1).mapValues(_.foldLeft(0)(_ + _._2))
          sender ! ResultTask(result)
        }
      }
    }
  }
}

object WorkCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val files = Array("d://aaa.txt", "d://bbb.txt","d://ccc.txt")
    val replaySet = new mutable.HashSet[Future[Any]]
    val resultList = new mutable.ListBuffer[ResultTask]
    for(f <- files) {
      val t = new Task
      val replay = t.start() !! SubmitTask(f)
      replaySet += replay
    }
    while(replaySet.size > 0){
      val toCumpute = replaySet.filter(_.isSet)
      for(r <- toCumpute){
        val result = r.apply()
        resultList += result.asInstanceOf[ResultTask]
        replaySet.remove(r)
      }

    }
    val finalResult = resultList.map(_.result).flatten.groupBy(_._1).mapValues(x => x.foldLeft(0)(_ + _._2))
    println(finalResult)
  }
}

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