使用Akka的远程调用

概述

　　正如其它RPC或者RMI框架那样，Akka也提供了远程调用的能力。服务端在监听的端口上接收客户端的调用。本文将在《Spring与Akka的集成》一文的基础上介绍Akka的remote调用，本文很多代码和例子来源于Akka官网的代码示例，也包含了一些适用于Spring集成的改造，本文旨在介绍Akka的远程调用的开发过程。

服务端开发

配置

　　Akka的默认配置文件为application.conf，如果不特别指明，Akka System都会默认加载此配置。如果你想自定义符合你习惯的名字，可以使用如下代码：

final ActorSystem system = ActorSystem.create("YourSystem", ConfigFactory.load("yourconf"));  

上述代码中的yourconf不包含文件后缀名，在你的资源路径下实际是yourconf.conf。

　　我不太想自定义加载的配置文件，而是继续使用application.conf，这里先列出其配置：

include "common"  
  
akka {  
  # LISTEN on tcp port 2552  
  remote.netty.tcp.port = 2552  
}  

这里的remote.netty.tcp.port配置属性表示使用Netty框架在TCP层的监听端口是2552。include与java里的import或者jsp页面中的include标签的作用类似，表示引用其他配置文件中的配置。由于common.conf中包含了Akka的一些公共配置，所以可以这样引用，common.conf的配置如下：

akka {  
  
  actor {  
    provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"  
  }  
  
  remote {  
    netty.tcp {  
      hostname = "127.0.0.1"  
    }  
  }  
  
}  

common配置中的provider属性表示Actor的引用提供者是akka.remote.RemoteActorRefProvider，即远程ActorRef的提供者。这里的hostname属性表示服务器的主机名。从common配置我们还可以看出Akka的配置有点类似于json，也是一种嵌套结构。此外，Akka还可以采用一种扁平的配置方式，例如：

akka.actor.provider = "..."  
akka.remote.netty.tcp.hostname = "127.0.0.1"  

它们所代表的作用是一样的。至于选择扁平还是嵌套的，一方面依据你的个人习惯，一方面依据配置的多寡——随着配置项的增多，你会发现嵌套会让你的配置文件更加清晰。

服务端

　　由于官网的例子比较简洁并能说明问题，所以本文对Akka官网的例子进行了一些改造来介绍服务端与客户端之间的远程调用。服务端的配置已在上一小节列出，本小节着重介绍服务端的实现。

我们的服务端是一个简单的提供基本的加、减、乘、除的服务的CalculatorActor，这些运算都直接封装在CalculatorActor的实现中（在实际的业务场景中，Actor应该只接收、回复及调用具体的业务接口，这里的加减乘除运算应当由指定的Service接口实现，特别是在J2EE或者与Spring集成后），CalculatorActor的实现见代码清单1。

代码清单1

@Named("CalculatorActor")  
@Scope("prototype")  
public class CalculatorActor extends UntypedActor {  
      
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CalculatorActor.class);  
  
    @Override  
    public void onReceive(Object message) {  
  
        if (message instanceof Op.Add) {  
            Op.Add add = (Op.Add) message;  
            logger.info("Calculating " + add.getN1() + " + " + add.getN2());  
            Op.AddResult result = new Op.AddResult(add.getN1(), add.getN2(), add.getN1() + add.getN2());  
            getSender().tell(result, getSelf());  
  
        } else if (message instanceof Op.Subtract) {  
            Op.Subtract subtract = (Op.Subtract) message;  
            logger.info("Calculating " + subtract.getN1() + " - " + subtract.getN2());  
            Op.SubtractResult result = new Op.SubtractResult(subtract.getN1(), subtract.getN2(),  
                    subtract.getN1() - subtract.getN2());  
            getSender().tell(result, getSelf());  
  
        } else if (message instanceof Op.Multiply) {  
            Op.Multiply multiply = (Op.Multiply) message;  
            logger.info("Calculating " + multiply.getN1() + " * " + multiply.getN2());  
            Op.MultiplicationResult result = new Op.MultiplicationResult(multiply.getN1(), multiply.getN2(),  
                    multiply.getN1() * multiply.getN2());  
            getSender().tell(result, getSelf());  
  
        } else if (message instanceof Op.Divide) {  
            Op.Divide divide = (Op.Divide) message;  
            logger.info("Calculating " + divide.getN1() + " / " + divide.getN2());  
            Op.DivisionResult result = new Op.DivisionResult(divide.getN1(), divide.getN2(),  
                    divide.getN1() / divide.getN2());  
            getSender().tell(result, getSelf());  
  
        } else {  
            unhandled(message);  
        }  
    }  
}  

Add、Subtract、Multiply、Divide都继承自MathOp，这里只列出MathOp和Add的实现，见代码清单2所示。

代码清单2

public interface MathOp extends Serializable {  
}  
  
public static class Add implements MathOp {  
    private static final long serialVersionUID = 1L;  
    private final int n1;  
    private final int n2;  
  
    public Add(int n1, int n2) {  
        this.n1 = n1;  
        this.n2 = n2;  
    }  
  
    public int getN1() {  
        return n1;  
    }  
  
    public int getN2() {  
        return n2;  
    }  
} 

服务端应当启动CalculatorActor实例，以提供服务，代码如下：

logger.info("Start calculator");  
final ActorRef calculator = actorSystem.actorOf(springExt.props("CalculatorActor"), "calculator");  
actorMap.put("calculator", calculator);  
logger.info("Started calculator"); 

客户端

　　客户端调用远程CalculatorActor提供的服务后，还要接收其回复信息，因此也需要监听端口。客户端和服务端如果在同一台机器节点上，那么客户端的监听端口不能与服务端冲突，我给出的配置示例如下：

include "common"  
  
akka {  
  remote.netty.tcp.port = 2553  
}  

客户端通过远程Actor的路径获得ActorSelection，然后向远程的Akka System获取远程CalculatorActor的ActorRef，进而通过此引用使用远端CalculatorActor提供的服务。在详细的说明实现细节之前，先来看看LookupActor的实现，见代码清单3所示。

代码清单3

@Named("LookupActor")  
@Scope("prototype")  
public class LookupActor extends UntypedActor {  
      
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LookupActor.class);  
  
    private final String path;  
    private ActorRef calculator = null;  
  
    public LookupActor(String path) {  
        this.path = path;  
        sendIdentifyRequest();  
    }  
  
    private void sendIdentifyRequest() {  
        getContext().actorSelection(path).tell(new Identify(path), getSelf());  
        getContext().system().scheduler().scheduleOnce(Duration.create(3, SECONDS), getSelf(),  
                ReceiveTimeout.getInstance(), getContext().dispatcher(), getSelf());  
    }  
  
    @Override  
    public void onReceive(Object message) throws Exception {  
        if (message instanceof ActorIdentity) {  
            calculator = ((ActorIdentity) message).getRef();  
            if (calculator == null) {  
                logger.info("Remote actor not available: " + path);  
            } else {  
                getContext().watch(calculator);  
                getContext().become(active, true);  
            }  
  
        } else if (message instanceof ReceiveTimeout) {  
            sendIdentifyRequest();  
  
        } else {  
            logger.info("Not ready yet");  
  
        }  
    }  
  
    Procedure<Object> active = new Procedure<Object>() {  
        @Override  
        public void apply(Object message) {  
            if (message instanceof Op.MathOp) {  
                // send message to server actor  
                calculator.tell(message, getSelf());  
  
            } else if (message instanceof Op.AddResult) {  
                Op.AddResult result = (Op.AddResult) message;  
                logger.info(String.format("Add result: %d + %d = %d\n", result.getN1(), result.getN2(), result.getResult()));  
                ActorRef sender = getSender();  
                logger.info("Sender is: " + sender);  
  
            } else if (message instanceof Op.SubtractResult) {  
                Op.SubtractResult result = (Op.SubtractResult) message;  
                logger.info(String.format("Sub result: %d - %d = %d\n", result.getN1(), result.getN2(), result.getResult()));  
                ActorRef sender = getSender();  
                logger.info("Sender is: " + sender);  
                  
            } else if (message instanceof Terminated) {  
                logger.info("Calculator terminated");  
                sendIdentifyRequest();  
                getContext().unbecome();  
  
            } else if (message instanceof ReceiveTimeout) {  
                // ignore  
  
            } else {  
                unhandled(message);  
            }  
  
        }  
    };  
}

LookupActor的构造器需要传递远端CalculatorActor的路径，并且调用了sendIdentifyRequest方法，sendIdentifyRequest的作用有两个：

1. 通过向ActorSelection向远端的Akka System发送Identify消息，并获取远程CalculatorActor的ActorRef；
2. 启动定时调度，3秒后向CalculatorActor的执行上下文发送ReceiveTimeout消息，而LookupActor处理ReceiveTimeout消息时，再次调用了sendIdentifyRequest方法。

为何要循环调用sendIdentifyRequest方法呢？由于远端服务有可能因为进程奔溃、系统重启等原因导致已经获得的ActorRef过期或失效，因此需要一个监测机制。sendIdentifyRequest的循环调用就是一个简单的检测机制。

远端的Akka System在接收到Identify消息后，会给LookupActor回复ActorIdentity消息，LookupActor收到ActorIdentity消息后便可以解析出消息中载有的CalculatorActor的ActorRef，LookupActor然后调用getContext().watch(calculator)实现对子Actor的监管，一旦CalculatorActor重启或终止，LookupActor便可以接收到Terminated消息（有关Actor的监管机制，可以阅读官方文档）。

由于LookupActor的onReceive无法处理加、减、乘、除及Terminated消息，所以这里用到了一个Akka Actor的状态转换，通过使用getContext().become(active, true)。这里的active是一个内部类，其继承了Procedure并重写了apply方法，其中封装了对于对于加减乘除的计算以及结果、Terminated消息的处理。通过getContext().become(active, true)，使得active接替onReceive方法处理接收到的消息。正如Akka官网所述——Actor的这一特性非常适合于开发实现FSM（有限状态自动机）。

active的功能主要分为三类：

• 如果收到MathOp的消息，说明是加减乘除的消息，则将消息进一步告知远端的CalculatorActor并由其进行处理；
• 如果收到AddResult或者SubtractResult，这说明CalculatorActor已经处理完了加或者减的处理，并回复了处理结果，因此对计算结果进行使用（本例只是简单的打印）；
• 如果收到了Terminated消息，说明远端的CalculatorActor停止或者重启了，因此需要重新调用sendIdentifyRequest获取最新的CalculatorActor的ActorRef。最后还需要取消active，恢复为默认接收消息的状态；

启动客户端的代码示例如下：

logger.info("start lookup");  
final String path = "akka.tcp://metadataAkkaSystem@127.0.0.1:2552/user/calculator";  
final ActorRef lookup = actorSystem.actorOf(springExt.props("LookupActor", path), "lookup");  
final Random r = new Random();  
actorSystem.scheduler().schedule(Duration.create(1, SECONDS), Duration.create(1, SECONDS), new Runnable() {  
  
    @Override  
    public void run() {  
        if (r.nextInt(100) % 2 == 0) {  
            lookup.tell(new Op.Add(r.nextInt(100), r.nextInt(100)), null);  
        } else {  
            lookup.tell(new Op.Subtract(r.nextInt(100), r.nextInt(100)), null);  
        }  
  
    }  
}, actorSystem.dispatcher()); 　　

这里的客户端示例以1秒的周期，向LookupActor随机发送Add或者Subtract的消息。

Actor远端调用模型

　　无论是本地Actor还是远端Actor，Actor之所以能够接收消息，是因为每个Actor都有其自身的邮箱，你可以定制自己的邮箱（可以用java中的各种队列）。本地应用如果想要调用远端的Actor服务并接收返回信息也就必须拥有自己的邮箱，否则邮递员投递信件时由于无法找到你家的邮箱，可能会打回邮件、放在你家的门缝下甚至丢弃。因此Actor的调用无论是本地的还是远端的都最好遵守Actor的编程模型，就像下图所示。

 

运行结果

　　我的客户端和服务端都运行于本地，客户端tcp监听端口是2553，服务端监听端口是2552，由于本例子的代码较为健壮，所以客户端、服务端可以以任意顺序启动。客户端运行后的日志如下图所示：

 

服务端的运行日志如下图所示：

 

总结

　　Akka的远端调用是大家在使用时最常用的特性之一，掌握起来不是什么难事，如何实现处理多种消息，并考虑其稳定性、健壮性是需要详细考虑的。

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来源：https://www.cnblogs.com/jiaan-geng/p/8876822.html