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我正在考虑将应用程序迁移到在 Azure 上运行的 Service Fabric。它是一个使用 SignalR 的实时聊天式应用程序。我希望有一个正在运行的服务实例,为用户进行通信的每个“关联组”自托管一个 SignalR 集线器(通过 OWIN)。这样我就可以避免使用背板横向扩展 SignalR。我希望能够在用户组进入和离开我的应用程序时启动和关闭这些服务。我希望每个虚拟机可以托管数十个这样的服务,每组的典型负载为数百个用户。
我的想法是,我有一个服务定位器,客户端最初连接到该定位器以发现哪个服务(端口)正在托管他们的组。我还会有一项服务,当对该组的第一个请求传入时,该服务会启动聊天服务的实例。
我如何在 Azure 上的 Service Fabric 中构建此架构,以便 a) 每个服务/参与者都可以通过 Internet 上的 SignalR 客户端进行访问? b) 我只运行必要数量的服务来为 n
个组中的 m
个事件组提供服务?对该应用程序的需求非常短暂且尖峰,因此我希望能够利用服务只是流程并且可以在几秒钟内配置的事实,而不是我目前必须启动整个云服务的情况并等待数十分钟来处理峰值(此时为时已晚)
最佳答案
你会做一些事情:
拥有一个“服务管理器服务”,可以拦截初始加入请求并动态创建新的 Service Fabric 服务(如果这些服务尚不存在),或者如果它们已经存在,则解析服务的当前位置,然后返回该地址给客户
然后客户端将直接连接到实际的支持服务
您必须为实际的聊天服务想出某种机制,以了解没有人留下,并删除自己或通过管理器返回。
您可能最好将聊天服务建模为可靠服务而不是参与者,因为可靠服务堆栈允许围绕通信协议(protocol)/堆栈提供更大的灵 active 。
关于azure - SignalR Actor 或无状态服务,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37017223/
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
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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 ,
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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
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可以使用 actor.send() 或 actor.offer() 向 Actor 发送消息一旦我的 Actor 从其 channel 收到消息,我想返回响应。我该怎么做呢?我没有看到任何明显的内置方
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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!