简介
Actor 模型是一种并行计算模型,提供了一种用于构建并发、分布式系统的形象办法。在 Actor
模型中,计算被示意为独立的、轻量级的计算单元,称为 Actor,能够发送和接管音讯并进行本地计算。
作为一种通用的消息传递编程模型,被广泛用于构建大规模可伸缩分布式系统。其核心思想是独立保护隔离状态,并基于消息传递实现异步通信。
Actor 模型组成
-
存储:每个
Actor
持有一个邮箱(mailbox
),实质上是一个队列,用于存储音讯。 -
通信:每个
Actor
能够发送音讯至任何Actor
,应用异步消息传递,不保障音讯达到指标Actor
时的程序。 -
计算:
Actor
能够通过解决音讯来更新外部状态,对于内部而言,Actor
的状态是隔离的isolated state
。
优劣势
- 每个
Actor
独立运行,因而程序天然是并行的 - 每个
Actor
都齐全独立于其余实例,不存在共享内存和竞争条件的问题,能够防止并发编程中的一些难点 - 通过消息传递进行通信,每个
Actor
都有一个邮箱来接管音讯,每次只解决一个音讯,以确保状态的一致性和线程平安 - 消息传递是异步的,发送方不须要期待接管方的响应,从而防止了锁和同步的开销
- 提供高度的并发性和可扩展性,可能无效地解决多核
CPU
和分布式系统中的并发编程问题 - 提供良好的容错性和可恢复性,因为每个
Actor
都有本人的状态和行为,能够更容易地实现零碎的容错和复原
Actor 模型的实现方式
Actor 基于线程的任务调度
为每一个 Actor
调配一个独立的执行过程(线程),独占该线程,能够是操作系统线程,协程或者虚拟机线程。如果以后 Actor
的邮箱为空,Actor
会阻塞以后线程,期待接管新的音讯。
因为线程数量受到系统资源零碎的限度,因而 Actor
的数量也会受到限制。
Actor 基于事件驱动的任务调度
只有在事件触发(即接管音讯)时,才为 Actor
的任务分配线程并执行,当事件处理完毕,即退出线程。该形式能够应用很少的线程来执行大量 Actor
产生的工作,也是当初大部分 Actor 模型所采纳的调度形式。
这种实现与 run loop
、event loop
机制十分类似
- 如下示例了三种方式的 Actor 系统示例:
- 使用 Tokio 实现 Actor 系统
- Actor 模型实现 之 actix 框架
- Actor 模型实现 之 ghost_actor 框架
使用 Tokio 实现 Actor 系统
Actor 分为两部分:任务 Task 和 handle。 该任务是独立生成的Tokio任务,实际上执行 Actor 的职责,而 handle 是一种允许你与该任务进行通信的结构。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-861376.html
让我们考虑一个简单的 Actor 。 Actor 在内部存储一个计数器,该计数器用于获取某种唯一ID。 Actor 的基本结构如下所示:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861376.html
use tokio::sync::{
oneshot, mpsc};
struct MyActor {
receiver: mpsc::Receiver<ActorMessage>,
next_id: u32,
}
enum ActorMessage {
GetUniqueId {
respond_to: oneshot::Sender<u32>,
},
}
impl MyActor {
fn new(receiver: mpsc::Receiver<ActorMessage>) -> Self {
MyActor {
receiver,
next_id: 0,
}
}
fn handle_message(&mut self, msg: ActorMessage) {
match msg {
ActorMessage::GetUniqueId {
respond_to } => {
self.next_id += 1;
// The `let _ =` ignores any errors when sending.
// `let _ =` 忽略了发送的任何 error
// This can happen if the `select!` macro is used
// to cancel waiting for the response.
// 当 `select!` 宏被用到时将会停止接受响应
let _ = respond_to.send(self.next_id);
}
到了这里,关于Rust 中 Actor 并发模型的实践与使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!