actor-based programming与构建大规模扩展性的并行系统-阿里云开发者社区

开发者社区> leonwei> 正文

actor-based programming与构建大规模扩展性的并行系统

简介:
+关注继续查看

1.actor-based  programming

 actor based 类似于object based ,但是它比object 多了自己的message queue 和message processor、message handler

也就是说一个actor是一个独立的处理单元,但是他不是真正的物理上的thread

可以看成是轻量级的thread。

一个actor可以给另一个actor push msg

这样系统中就可以存在大量的独立活动单元,是并行系统的基本组件。

2.Intel TBB(Threading Build Block)

这是intel的一个开源的高性能线程库,它可以很大效率的支持多个任务的并行(这是隐藏实际的物理的thread的),我们可以把上面的actor分配给TBB去调度管理,来实现高性能的并行系统。

这个库还提供了各种thread-safe的container,而我们知道标准c++的stl的container都是线程不安全的。

 

感想

这种actor-based方法让我想到了QT中的Qwidget,他们可以互相通信,有各自的message queue,但是不同的是Qwidget是单线程的,没有一个多线程库去对他们之间做并发。

 

使用actor-based方法构建并行系统,比我们单纯使用多线程来实现的好处是:

1.纯多线程的系统受线程数量的影响,当系统复杂度提高时,线程数目要升高,会降低性能甚至不能扩展系统。

2.纯多线程的系统一般要使用lock critical area等来对线程进行互斥,当系统复杂度提升时,各种dead lock等问题也会出来,降低性能。而actor-based是share nothing的,一个actor里面的数据是相互独立的,不必使用线程间的互斥和等待。

但是个人认为这种情况是理想的,有时还是要用锁的,关于这个,现在有一种transactional memory的东西来实现无锁的多线程并发,不过还处于实验阶段。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构
本文梳理了常见的hadoop生态圈中的组件:Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题,出现原因以及单点故障的原理和解决方案(构建HA(High Available)高可用架构)。阅读本文之前,最好了解清楚各组件的架构原理。
19640 0
揭秘:宜信科技中心如何支持公司史上最大规模全员远程办公|上篇
宜信如何做到在最短的时间内支持上万人同时在线办公;如何解决多样网络以及各类电脑、操作系统全部安全快速部署;如何高效保障全部业务团队的技术支持。
4269 0
58 集团大规模 Storm 任务平滑迁移至 Flink 的秘密
本文主要讲述 58 实时计算平台如何优化 Flink-Storm 以及基于 Flink-Storm 实现真实场景下大规模 Storm 任务平滑迁移 Flink。
1031 0
揭秘:宜信科技中心如何支持公司史上最大规模全员远程办公|下篇
分享宜信科技中心在保证呼叫中心远程办公方面的详细部署以及宜信科技中心在远程办公安全方面的关键举措。
3572 0
+关注
87
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
《2021云上架构与运维峰会演讲合集》
立即下载
《零基础CSS入门教程》
立即下载
《零基础HTML入门教程》
立即下载