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 Actor模型

发表于4年前(2012-05-29 12:30)   阅读(5087) | 评论(1) 7人收藏此文章, 我要收藏
Actor模式是一个解决分布式计算的数学模型,其中Actor是基础,它能回应接收到消息,能够自我决策,创建更多的Actor,发送更多的消息,决定如何回应下一个接收到的消息。Actor认为一切皆是Actor,类似于面向对象认为一切皆Object一样。OO的执行是顺序的,Actor模型内在设计就是并行的。
 
Actor是计算实体,它回复接收到的消息,能够并行的:
 
1. 发生有限的消息给其他Actor 
2. 创建有限数目的新Actor 
3. 指定小一个消息到达时的行为
 
这些操作并没有顺序要求,它们能够并行地实施。由于没有对消息的时序做规定,Actor模式是一种异步模型,发送到Actor不等待消息被接收而继续执行。Actor之间不共享状态,如果想获取其他actor的状态,只能通过消息请求的方式。
 
Actor在消息内部指定接收消息的Actor地址。Actor可以用自己的地址发送消息,相当于自己接收到自发发送到消息,可以驱动自己的状态。
 
Carl Hewitt( http://arxiv.org/abs/1008.1459)总结了信息系统的一些基本原则:
 
1. 持久化(Persistence),采集和索引信息 
2. 并发性(Concurrency) 
3. Quasi-commutativity,信息不论是新产生的,还是与现在进行时的任务相关的,都是有用信息 
4. 受资助的(Sponsorship),资助者提供计算资源,比如处理器,存储忽然通信设施 
5. 多元化(Pluralism),信息是异构重叠的,经常还是不一致的 
6. 可溯源(Provenance),信息被仔细地追踪和记录
 
并且认为Actor Model为非一致性鲁棒性信息系统提供了坚实基础。(他是Actor的作者,难免打下广告啦)
 
但是为什么Actor Model没有得到广泛的应用呢?Paul Mackay( http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_97/journal/vol2/pjm2/)回答了这一问题。Actor模型提出的时候,分布式计算才刚刚诞生,一切才刚刚开始,虽然Actor非常适合解决分布式的一些问题,但由于实现的复杂性,一开始并没有吸引多少注意。他还列举了Actor模型的一些不足:
 
1. Actor提供了模块和封装,缺少继承和分层。 
2. 由于Actor能够动态创建其他Actor,这种行为使得系统的行为动态变化,很难控制。 
3. 行为置换(behaviour replacement)。由于行为是动态的,很难用静态语言实现。静态分享不能支持反射,运行系统的重新配置。优化困难。为了保证消息的可靠传递,需要无限制的邮箱,需要的无线堆栈在某些架构下并不能满足。 
4. 异步消息对于某些范式和算法并不适合。比如对消息顺序有严格要求的系统,虽然可以通过等待实现,但会严重降低Actor模型的效率。在OOP中,Actor会增加Actor的数量,增加系统开销。
 
参考资料:
 
The Actor Model - Towards Better Concurrency 
http://www.slideshare.net/drorbr/the-actor-model-towards-better-concurrency 

Acator in Scala中文翻译
http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/6838162
 
Foundations of Actor Semantics
http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/6935/AITR-633.pdf?sequence=2ActorLite:
 
ActorLite:一个轻量级Actor模型实现(上)
http://blog.zhaojie.me/2009/05/a-simple-actor-model-implementation.html
 
The Scala Actors API
 
Scala.Actor实践心得与设计思想
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