Groovy 中的 Actor 模型

性能是所有程序开发人员无法回避的问题，性能糟糕的程序只会将客户拒之门外，让开发商的声誉受损，让投资人的金钱打水漂。然而优秀的性能表现并非能免费获得，即便在当今的多核时代，一个单线程程序也不会因部署到多核机器上而使性能自动提升。不错，在众多提升性能的手段中，使程序并行化是其中最容易想到且最有效的手段之一。然而对于大多数主流编程语言来讲，“说来容易，做起来难”这句老话在多线程编程上可谓体现得淋漓尽致。以 Java 这一无所不在的语言为例，死锁、资源分配、状态共享、调试、异步调用无一例外都是在多线程编程过程中的拦路虎。这一点想必有过 Java 多线程编程经验的开发者都有体会。而随着并行需求的越来越高，另一门有着悠久历史的语言也重新得到了主流世界的关注，它就是 Erlang。

Erlang 以其对并行编程天生的支持而闻名。在其他语言看来棘手的并行编程问题，对 Erlang 来说则显得是轻而易举。由于无共享、基于消息等特点，使得死锁、状态共享、异步调用等困扰多线程编程的问题在 Erlang 中不复存在。正是因为使用它编写并行程序容易，使得这些年来国内技术社区对 Erlang 的关注在不断地升温。当然，任何一门成功语言的背后都离不开坚实的理论基础。Erlang 也不例外。支撑其对并行编程有着良好支持的幕后功臣要归功于 Actor 模型。

Actor 模型并非什么新鲜事物，它由 Carl Hewitt 于上世纪 70 年代早期提出，目的是为了解决分布式编程中一系列的编程问题。其特点如下（摘自这个幻灯片）：

• 系统中的所有事物都可以扮演一个 Actor
• Actor 之间完全独立
• 在收到消息时 Actor 所采取的所有动作都是并行的，在一个方法中的动作没有明确的顺序
• Actor 由标识和当前行为描述
• Actor 可能被分成原始（primitive）和非原始（non primitive）类别
• 非原始 Actor 有
  • 由一个邮件地址表示的标识
  • 当前行为由一组知识（acquaintances）（实例变量或本地状态）和定义 Actor 在收到消息时将采取的动作组成
• 消息传递是非阻塞和异步的，其机制是邮件队列（mail-queue）
• 所有消息发送都是并行的

幸运的是，Erlang 并非是实现了 Actor 模型的唯一语言。在 Java 平台上，开发者还能够选择 Scala。对于那些坚守“纯”Java 语言的开发者，他们则可以选择以下的框架：

• Kilim
• Jetlang
• Actor’s Guild
• ActorFoundry

关于这些框架的比较，可以参见这个帖子。

出于对Scala 的Actor 库的“艳羡”，Vaclav Pech 在其项目

GParallelizer 中也实现了 Actor 模型。该项目是用 Groovy 实现的并行处理 DSL，当前版本为 0.4。GParallelizer 提供了多种 Actor 类，它们的区别在于所用消息队列的类型不同。GParallelizer 中 Actor 的主要方法有：

• send，发送消息
• receive，接收消息
• start，启动 Actor
• act，该方法是 protected 类型的，它由 Actor 的线程周期调用，直到 Actor 上的 stop 被调用为止。GParallelizer 提供了一种“即发即弃”的 Actor：OneShotActor，它的 stop 方法会在首次执行 act 之后自动被调用。
• stop，停止 Actor

Actor 上的生命周期方法有：

• afterStart
• beforeStop
• afterStop

Vaclav Pech 并在其博客对 Actor 的主要使用进行了说明。

创建一个打印它收到的所有消息的一个Actor。

def actor = Actors.actor {<br></br> println receive()<br></br>}<br></br>启动并发送消息。

actor.start()<br></br>actor.send('Message')<br></br>扩展 Actor。

class CustomActor extends BoundedActor {
@Override protected void act() {
println receive()
}
}
 
def actor=new CustomActor()

除了这些入门的例子，Vaclav Pech 还列举了相对实用的两个例子：计算器和并行归并排序。关于这些例子的详情可以从其博客了解一二。

除了 Actor，GParallelizer 的主要组件还包括：

• Asynchronizer，基于 Java Executors 的并行集合处理器
• Parallelizer，使用 JSR-166y 并行数组（Parallel Arrays）来对多线程集合处理提供支持。

欲了解该项目详情，请访问该项目主页。

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