spark笔记之Scala演员并发编程

shisgmei

　　1.1. 课程目标
1.1.1. 目标一：熟悉Scala Actor并发编程
1.1.2. 目标二：为学习Akka做准备
注：Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor。
Scala在2.11.x版本中将Akka加入其中，作为其默认的Actor，老版本的Actor已经废弃。
1.2. 什么是Scala  Actor1.2.1. 概念
Scala中的Actor能够实现并行编程的强大功能，它是基于事件模型的并发机制，Scala是运用消息的发送、接收来实现高并发的。
Actor可以看作是一个个独立的实体，他们之间是毫无关联的。但是，他们可以通过消息来通信。一个Actor收到其他Actor的信息后，它可以根据需要作出各种相应。消息的类型可以是任意的，消息的内容也可以是任意的。
1.2.2. java并发编程与Scala Actor编程的区别

对于Java，我们都知道它的多线程实现需要对共享资源（变量、对象等）使用synchronized 关键字进行代码块同步、对象锁互斥等等。而且，常常一大块的try…catch语句块中加上wait方法、notify方法、notifyAll方法是让人很头疼的。原因就在于Java中多数使用的是可变状态的对象资源，对这些资源进行共享来实现多线程编程的话，控制好资源竞争与防止对象状态被意外修改是非常重要的，而对象状态的不变性也是较难以保证的。
与Java的基于共享数据和锁的线程模型不同，Scala的actor包则提供了另外一种不共享任何数据、依赖消息传递的模型,从而进行并发编程。
1.2.3. Actor的执行顺序
1、首先调用start()方法启动Actor
2、调用start()方法后其act()方法会被执行
3、向Actor发送消息
4、act方法执行完成之后，程序会调用exit方法
1.2.4. 发送消息的方式

注意：Future 表示一个异步操作的结果状态，可能还没有实际完成的异步任务的结果
Any  是所有类的超类，Future[Any]的泛型是异步操作结果的类型。
1.3. Actor实战1.3.1. 第一个例子
怎么实现actor并发编程：
1、定义一个class或者是object继承Actor特质，注意导包import scala.actors.Actor
2、重写对应的act方法
3、调用Actor的start方法执行Actor
4、当act方法执行完成，整个程序运行结束

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor
object Actor1 extends Actor{
//重写act方法
def act(){
for(i  {
println("starting ...")
}
case "stop" => {
println("stopping ...")
}
}
}
}
}
object MyActor1 {
def main(args: Array[String]) {
val actor = new MyActor1
actor.start()
actor ! "start"
actor ! "stop"
}
}
　　说明：在act()方法中加入了while (true) 循环，就可以不停的接收消息
注意：发送start消息和stop的消息是异步的，但是Actor接收到消息执行的过程是同步的按顺序执行
1.3.4. 第四个例子
使用react方法代替receive方法去接受消息
好处：react方式会复用线程，避免频繁的线程创建、销毁和切换。比receive更高效
注意:  react 如果要反复执行消息处理，react外层要用loop，不能用while

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor
class YourActor extends Actor {
override def act(): Unit = {
loop {
react {
case "start" => {
println("starting ...")
}
case "stop" => {
println("stopping ...")
}
}
}
}
}
object YourActor {
def main(args: Array[String]) {
val actor = new YourActor
actor.start()
actor ! "start"
actor ! "stop"
println("消息发送完成！")
}
}
　　1.3.5. 第五个例子
结合case class样例类发送消息和接受消息
1、将消息封装在一个样例类中
2、通过匹配不同的样例类去执行不同的操作
3、Actor可以返回消息给发送方。通过sender方法向当前消息发送方返回消息

package cn.itcast.actor
import scala.actors.Actor
case class SyncMessage(id:Int,msg:String)//同步消息
case class AsyncMessage(id:Int,msg:String)//异步消息
case class ReplyMessage(id:Int,msg:String)//返回结果消息
class MsgActor extends Actor{
override def act(): Unit ={
loop{
react{
case "start"=>{println("starting....")}
case SyncMessage(id,msg)=>{
println(s"id:$id, SyncMessage: $msg")
Thread.sleep(2000)
sender !ReplyMessage(1,"finished...")
}
case AsyncMessage(id,msg)=>{
println(s"id:$id,AsyncMessage: $msg")
// Thread.sleep(2000)
sender !ReplyMessage(3,"finished...")
Thread.sleep(2000)
}
}
}
}
}
object MainActor {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val mActor=new MsgActor
mActor.start()
mActor!"start"
//同步消息 有返回值
val reply1= mActor!?SyncMessage(1,"我是同步消息")
println(reply1)
println("===============================")
//异步无返回消息
val reply2=mActor!AsyncMessage(2,"我是异步无返回消息")
println("===============================")
//异步有返回消息
val reply3=mActor!!AsyncMessage(3,"我是异步有返回消息")
//Future的apply()方法会构建一个异步操作且在未来某一个时刻返回一个值
val result=reply3.apply()
println(result)
}
}
　　1.3.6. 练习实战
需求：
用actor并发编程写一个单机版的WordCount，将多个文件作为输入，计算完成后将多个任务汇总，得到最终的结果。
大致的思想步骤：
1、通过loop +react 方式去不断的接受消息
2、利用case class样例类去匹配对应的操作
3、其中scala中提供了文件读取的接口Source,通过调用其fromFile方法去获取文件内容
4、将每个文件的单词数量进行局部汇总，存放在一个ListBuffer中
5、最后将ListBuffer中的结果进行全局汇总。

package cn.itcast.actor
import java.io.File
import scala.actors.{Actor, Future}
import scala.collection.mutable
import scala.io.Source
case class SubmitTask(fileName: String)
case class ResultTask(result: Map[String, Int])
class Task extends Actor {
override def act(): Unit = {
loop {
react {
case SubmitTask(fileName) => {
val contents = Source.fromFile(new File(fileName)).mkString
val arr = contents.split("\r\n")
val result = arr.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(_._1).mapValues(_.length)
//val result = arr.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(_._1).mapValues(_.foldLeft(0)(_ + _._2))
sender ! ResultTask(result)
}
}
}
}
}
object WorkCount {
def main(args: Array[String]) {
val files = Array("d://aaa.txt", "d://bbb.txt","d://ccc.txt")
val replaySet = new mutable.HashSet[Future[Any]]
val resultList = new mutable.ListBuffer[ResultTask]
for(f  0){
val toCumpute = replaySet.filter(_.isSet)
for(r  x.foldLeft(0)(_ + _._2))
println(finalResult)
}
}