spark笔记之Scala Actor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

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

!	发送异步消息，没有返回值。
!?	发送同步消息，等待返回值。
!!	发送异步消息，返回值是 Future[Any]。

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

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 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

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 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。

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 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

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 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

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 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。

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 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) } }