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我正在尝试将 Akka 的有限状态机框架用于我的用例。我正在开发一个处理通过各种状态的请求的系统。
这里的请求是需要和它依赖的应用一起部署的应用名称:
Request for application A -> A is in a QUEUED state
Discover A's dependency B -> B is in a QUEUED state
B is being processed -> B is in a PROCESSING STATE
A is being processed -> A is in a PROCESSING STATE
B is processed -> B is in a DONE state
A is processed -> A is in a DONE state
A
的 FSM 在请求进来时创建,
B
的 FSM 在
B
时初始化是从其中一名 Actor 身上发现的。
tell
关于正在对数据执行的操作的 FSM,以便状态机进入正确的状态?
when(QUEUED, matchEvent(requestAccepted.class, MyApp.class,
(requestAccepted, service) ->
goTo(PROCESSING).replying(PROCESSING)));
when(PROCESSING, matchEvent(completed.class, MyApp.class,
(completed, service) -> goTo(DONE).replying(DONE)));
// During transitions, save states in the database.
onTransition(matchState(PROCESSING, DONE, () -> {
nextStateData().setServiceStatus(DONE);
databaseWriter.tell(nextStateData(), getSelf());
ProcessingActor extends AbstractActor {
@Override
public void onReceive(Object message) throws Throwable {
if (message instanceof processApplication) {
// process the app
// Initialize FSM for the Application
FSM myFSM = Props.create(MYFSM.class);
myFSM.tell( new completed(processApplication.app)
}
ProcessingActor
的构造函数中?但在那种情况下,每个应用程序(数据)不会有一个状态机。
最佳答案
TL; 博士;虽然 OP 中状态和转换的描述相当模糊,但可以解决所选实现的状态、其影响和替代方案。
手头的实现可以算作“每个请求的参与者”方法,而不是更频繁地找到的方法,状态机参与者缓冲和处理多个请求。下面将进一步介绍。
在目前的形式中,给定的实现是我所知道的每个请求的唯一 AbstractFSM,实际上还有另一个 FSM 下游,然后不能再称为“每个请求”,并且可能可以避免。它看起来大致是这样的:
“每个请求的 Actor ”最初似乎出现在 this discussion 中。 ,这提高了 this blog稍后甚至偶尔声称a pattern的称号.部分原因似乎是复制了 Spray framework 的功能之一。 ,有点像 Akka http 的前身。
另一个关于 SO 的讨论来到了 inconclusive result关于每个请求是否更喜欢单个 Actor 的问题,并提出 routing作为第三种选择,因为路由器还充当负载平衡器,触及 back-pressure话题。
该方法更频繁地与 AbstractFSM
结合使用。然而,它的品种是一个单一的 FSM Actor ,它缓冲
使用 whenUnhandled
的传入消息默认情况下累积它们的方法,无论当前状态如何(例如 Akka in Action,章节 "Finite State Machines and Agents" 或 Lightbend buncher example)。我无法用引用来支持声明,但看起来 AbstractFSM 更像是对处理多个请求的参与者的状态进行建模,而不是对经过多个阶段的请求的状态进行建模。
与 OP 相关的方法意味着,ProcessingActor
本身可以扩展 AbstractFSM
.
public class ProcessingActor extends AbstractFSM<sample.so.State, RequestQueue> {
{
startWith(Idle, new RequestQueue());
when(Idle, /* matchEvent(EventType, DataType, Action) */
matchEvent(
Request.class,
RequestQueue.class,
(request, queue) -> goTo(Processing).using(queue.push(request)));
/* more state-matchers */
whenUnhandled(
matchEvent(
Request.class,
RequestQueue.class,
(request, qeue) -> stay().using(qeue.push(request)));
initialize();
}
到达“请求”部分的类似内容,其中数据库写入不再由状态表示,而不是状态进入和退出操作。注意所有
whenUnhandled
分支没有出现在图中,因为它与状态更改无关。
AbstractFSM
将每个请求的状态序列记录到数据库中似乎是一种相当笨拙的机器。 Akka 2.4 版本的文档介绍了状态机
without使用 AbstractFsm 并讨论区分第一个事件然后状态或相反的可能性。在
AbstractFSM
-DSL 你必须在事件(和数据)之前辨别状态。甚至可以有理由放弃 akka FSM
altogether .
AbstractFSM
可以找到与成为/不成为的讨论
here .在视觉上更接近业务规则是前者的主要论据。
QUEUED->PROCESSING
出现(或
discovery processing -> discovery done
),以及什么
QUEUED
涉及到一个技术层面。项目永远不会在队列中,总是在一个独占角色中(另一方面,在
single-FSM 方法中,实际上使用队列的方法中 QUEUED 状态会更明显,但随后
状态不适用于角色,但对于 Actor 处理的项目 )。不明显,其中
external event应该导致这种转变。 Akka FSM 适用于描述确定性
FSM (另请参阅
this ,出于相反的原因给出相同的论点),但如果此转换不是由外部事件触发,则 FSM 必须变为
nondeterministic并触发自己的
epsilon-transitions ~ 不是由任何输入引起的转换。一个相当复杂的结构,可能是这样实现的:
onTransition(
matchState(Initial, Queued, () -> {
getSelf().tell(new Epsilon(), getSelf());
}));
关于java - Akka 有限状态机实例,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50681526/
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