Akka分片集群的实现-邓草原

最近在学习 邓草原用akka实现的实时流式消息处理的架构，整合一下演讲和ppt，方便自己理解。
http://www.infoq.com/cn/presentations/akka-cluster-realization/

Actor模式，一种计算粒度，

• 处理的能力（actor的行为）
• 存贮的能力（保存状态）
• 通讯的能力（消息的接口，mailbox）

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Actor三定则（actor行为的改变围绕异步消息流驱动）当actor收到一条消息：
1.创建另外一些actor
2.向已知的actor发送消息
3.指定接收下一条消息的行为

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Actor - 适合并行计算的最小的粒度 也是做增量计算的最小粒度
原因：

• 单个actor的状态和行为只由接收到的消息驱动
• 单个actor串行地处理接收到的消息

基于以上两点 单个actor总是线程安全的

• 大量的actor同时同时处在活跃状态，其行为是并行的

并行是多个actor的行为

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在企业级应用、互联网应用中
Entity(实体通常是带状态的)应该是actor
是actor可以带来以下的优点

• 可以按需即时加载到内存
• 可以设定 Receive Timeout 自动从内存中卸载（一段时间没有接受消息）或通过编程逻辑主动卸载
• 应该持久化对状态产生影响的事件（消息）
• 可以持久化状态的快照（如果从存储中恢复actor是从一出生的日志开始replay很耗时，通过快照来自定义recover的过程）
  1. 按固定事件间隔持久化快照
  2. 从最近的快照恢复状态
• Entity = 状态快照 + 事件重演
• 不提倡 In-place Update 修改持久化后的状态。应该使用append增加状态的日志。

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在 Akka中 actor的实现

• 每个actor是非常轻量的计算单元
  5000万/秒 消息转发能力（单机，单核，本地）
  250万 actor/GB 内存 （每个空actor约400字节）
• Actor 位置透明，本身具备分布能力
  无论本地还是远程节点，按地址创建查找
  访问本地或远程节点，仅在于（Path）不同
  可以跨节点迁移
• Actor是按层级实现督导（supervision）
  actor按树状组织成层级
  父actor监控子actor的状态，可以在出状况的时候停止、重启、恢复它
• 分片集群（Sharding Cluster）- Entity Actors
  按Entity 的 ID分片，按需自动在响应的节点创建
  消息按EntityID发送，由Resolver根据ID定位到Actor所在的 region 中，并由region 发送给actor
• 持久化（Persistence） - 状态快照或事件重演
  LevelDB（用于开发、测试）
  HBase

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分片 - IdExtractor / ShardResolver
根据实体的id按一定的规则分散到不同的节点中，下面是解决该问题定义的几个基本的type

    type EntryId = String //entity id
    type ShardId = String  //region id 每个节点上有很多region
    type Msg = Any     //往每个entity actor 发送的消息
    type IdExtractor = PartialFunction[Msg, (EntryId, Msg)] //id 抽取
    type ShardResolver = Msg => ShardId //根据消息 转换成 region id

具体例子:

    //把消息定义成Command
    sealed trait Command extends Msg with Serializable {
      def sessionId: String  
    }
    // cluster 按 sessionId 与 actor 一一对应，按需即时创建或定位转发
    lazy val idExtractor: ShardRegion.IdExtractor = {
      case cmd: Command => (cmd.sessionId, cmd)
    }
    // cluster 依据 sessionId ，按一定规则，将 actor 分片到 Region
    // 比如 100 个 regions ， cluster 会在每个节点分配若干个 Regions
    lazy val shardResolver: ShardRegion.ShardResolver = {
      case cmd: Command =>
        (math.abs(cmd.sessionId.hashCode) % 100).toString
        //分片方式
    }

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持久化的实现 persist /recover

    class ClusterConnectionActive(val namespaceMediator: ActorRef, 
                                  val broadcastMediator: ActorRef) extends
                ConnectionActive with EventsourcedProcessor {
      override def receiveRecover: Receive = {
        case event: Event => updateState(event) // 重演持久化的消息历史以恢复状态
      }
      // 只持久化会改变状态的消息
      override def receiveCommand: Receive = {
        case connected: Connected =>
          persist(connected)(updateState(_))
        case packets: UpdatePackets =>
          persist(packets)(updateState(_))
        case _ => // 处理其它消息
       }
      def updateState(event: Event) = {//具体的业务逻辑
        event match {
          case x: Connected =>
            connectionContext.foreach(_.bindTransport(x.transport))
          case x: UpdatePackets =>
            pendingPackets = immutable.Queue(x.packets: _*)
        }
      }

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spray - socket .io 集群架构

• 无状态的连接层
     连接层保持每台设备的持久连接
• 有状态的状态层
     每台设备的状态由状态层对应每个设备的actor来保持
     Resolver就是cluster sharding里的region
     region根据ID来访问每个状态actor
• 用于业务逻辑的事件流接口
     所有事件和消息则发布到 Mediator，通过mediator分发推送事件和消息。每个节点上的mediator间是增量同步的。

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故障场景

• 连接层节点宕机：
  当设备重新连进来的时候会找还活跃的节点去新创一个连接（Transport actor）。并恢复和它保持状态的节点的联系（根据entityID找到对应的状态层actor绑定起来）。

  
  

• 状态层节点宕机：
  当挂掉的节点被设备或连接层再次访问的时候，会选择正常的节点即时加载相应的 actor （首先建立mailbox），恢复状态是从Persistence的快照将事件重演，在恢复的过程中收到的消息会被暂存（stash）。恢复过程结束时会unstash处理暂存的消息和后续的消息。