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今年秋天我将参加分布式系统类(class),由于 Scala 参与者在这个领域非常有用,我才刚刚开始学习 Scala。到目前为止,我从文本“Scala 中的 Actors”中读到关于 Actors 的内容,我有一个问题似乎没有在文本中非常清楚地解决。
我目前正在一台配备多核处理器的机器上为我的程序建模,并在 Master-Workers 模型中使用基于事件的参与者。现在,以下两种设计选择中的哪一种会导致所有处理器内核得到最佳使用?
1) 将 actors 的数量限制在一个固定的小数目,不管 master Actor 有多少工作,都要分发给 worker actors(顺便说一句,有时可能相当大)
2) 生成与 Master Actor 需要完成的工作数量一样多的 actor
哪些因素会影响我对上述两个选择的决定?
更新:我打印出我正在运行的 100 个 worker actors 的线程 ID,这是输出 -
No. of Processors-2
MainActor is on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
AccumulatorActor is on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-1 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-4 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-5 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-6 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-7 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-8 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-9 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-10 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-3 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-12 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-13 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-14 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-15 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-2 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-16 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-11 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-17 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-18 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-19 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-20 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-21 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-22 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-23 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-24 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-25 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-26 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-28 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-29 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-27 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-30 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-31 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-33 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-32 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-34 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-35 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-36 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-38 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-39 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-40 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-41 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-42 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-43 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-44 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-45 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-46 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-47 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-48 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-51 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-50 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-54 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-49 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-56 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-57 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-58 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-55 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-59 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-52 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-61 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-60 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-63 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-53 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-65 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-66 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-68 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-64 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-62 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-70 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-69 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-67 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-72 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-73 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-71 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-75 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-78 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-79 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-80 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-81 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-82 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-83 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-74 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-84 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-85 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-77 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-76 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-86 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-87 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-88 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-89 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-91 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-92 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-94 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-95 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
Worker Actor-96 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-90 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-98 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-99 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-1,5,main]
Worker Actor-100 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-93 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-2,5,main]
Worker Actor-37 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-0,5,main]
Worker Actor-97 running on thread:Thread[ForkJoinPool-1-worker-3,5,main]
如上所示,ForkJoinPool 中有四个工作线程在运行,而我的机器上有 2 个 cpu 内核。我不确定为什么会这样,因为快速查看 ResizableThreadPoolScheduler 的来源让我相信最初池中工作线程的数量等于 cpu 核心的数量,并且这些线程会动态增加以防任何参与者被池中的一个工作线程阻塞。我使用的所有参与者都是基于事件的( react )并且不执行任何阻塞操作。一个理想的场景是在 ForkJoinPool 中只有 2 个线程,并让它们在执行每个参与者工作的两个核心上并行运行。我对此的理解是正确的还是我在这里遗漏了什么?
最佳答案
您听起来像是在将 actor 视为线程。拥有 Actor 系统的部分目的是将您的问题与 Actor 本身分离。 Actor 的创作成本很低,所以拥有几千个 Actor 就可以了。拥有成千上万的 Actor 并不意味着他们每个人都会尝试同时运行。
Scheduler是管理如何执行参与者请求的。默认情况下,你会得到一个 ForkJoinScheduler或者(在特殊的 JVM 上) ResizableThreadPoolScheduler
并行任务的数量由 ThreadPoolConfig 控制在这两种情况下,默认为 max(2*cores,4)
。在此类中,您还可以了解如何通过系统属性覆盖这些默认值:
actors.enableForkJoin
允许您控制调度程序的选择actors.corePoolSize
设置初始“线程”池大小actors.maxPoolSize
设置最大尺寸请注意,研究 Akka actor 可能是一个更好的主意,因为它们很可能 replace the original Scala actor implementation在某些时候,提供更多功能并强制更严格地遵守 actor 模型(因为您只得到一个 ActorRef
并且不能再直接调用 actor 上的方法)。在 Akka 中,调度器的等价物是 dispatchers .
关于scala - Scala Worker Actors 的设计注意事项,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12251293/
我有一个数据框: title | cast ------------------------------ movie1 | cast1,cast2,cast3 movie2
据我所知,Actor 模型是一种关于并发的理论。 Erlang 和 Scala 都实现了这个理论模型,但它们的实现都不完全符合 Actor 模型。 从计算机科学家的角度来看,Erlang、Scala
我是 akka 流的新手。我将 kafka 用作源(使用 ReactiveKafka 库)并通过流对数据进行一些处理并使用订阅者 (EsHandler) 作为接收器。 现在我需要处理错误并通过错误处理
考虑以下代码示例(版本 1)。此处父 actor (ActorA) 向子 actor (ActorB) 发送消息,然后停止自身。由于父 actor 的自停止,在高负载下,子 actor 甚至在从邮箱中
我有以下 Scala 代码: package dummy import javax.servlet.http.{HttpServlet, HttpServletRequest => H
如何描述“数据流编程”和“ Actor 模型”之间的区别?据我了解,它们并非无关,但又不相同。 DF 是否是一个更广泛的概念,其要点是与控制流模型的区别,而 Actor 模型是更详细的和理论上有根基的
GPars 中的 Actor 有自己的消息队列(邮箱)。假设一个参与者有 15 条待处理的消息,然后系统突然宕机(比如由于电源故障)。这 15 条消息会发生什么。当系统再次启动并运行时,消息队列会自动
我刚刚开始使用 AKKA,并且有一个关于非参与者代码如何与参与者代码对话的基本问题。 非参与者代码如何调用参与者并获得响应?我试过使用 Patterns.ask 从非 Actor 调用 Actor ,
这个问题在这里已经有了答案: 关闭 9 年前。 Possible Duplicate: Casting vs using the ‘as’ keyword in the CLR 我最近了解到一种不同
我在设置边界矩形位置时遇到麻烦,这就是我问这个的原因。当我设置 Actor 类型的对象的边界矩形位置时,看来我传递给 [setBounds(x,y,with,height)] 2 的坐标相对于 Act
我是 Actor 模型的新手。任何人都可以解释 Actor 模型中 Actor 的生命周期吗?我一直在文档中寻找答案,但找不到任何令人满意的内容。 我对 Actor 完成后做什么很感兴趣onRecei
例如,我有两个 Actor ——一个父 Actor 和一个子 Actor 。当 parent 收到一条消息时,它会产生与消息中指定的一样多的子actor。如何测试此功能?有没有办法模拟上下文或其他方法
我目前在 Futures 编程,我对 Actor 很好奇。我想听听有经验的声音: Actor 相对于 future 有什么优势? 我什么时候应该使用一种而不是另一种? 据我所知, Actor 持有状态
Actor 模型框架(例如 Orleans )和复杂事件处理 (CEP)(例如 Apache Storm )之间有什么区别? 其中每种方法都适用(或者一种方法比另一种方法更适用)的使用示例肯定会有所帮
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我正在尝试使用参与者实现消息处理管道。管道的步骤包括读取、过滤、扩充以及最后存储到数据库中等功能。类似于此:http://sujitpal.blogspot.nl/2013/12/akka-conte
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我目前正在尝试保存特殊 Actors所以如果加载旧 map ,我可以再次将它们放在 map 上。因此我想将它们放入 HashMap> monsterAtMap 中并从那里删除它们Stages .所以我
我是一名优秀的程序员,十分优秀!