这段时间系统的学习了Scala，编程思想上可谓收获不少，想从里面挑些值得写的东西分享给大家，Scala的Actor
可谓这门语言的一个亮点，函数式编程核心价值在于多核编程，所以就打算说说这个Actor，总结一下学习心得。先很俗
套的简单谈谈概念，然后会拿四个例子做补充。主要内容包括基本原理，设计思想，单机环境并发测试。
Actor是一种基于事件的轻量级线程，在以前的并发模型中，我们需要关注共享的数据结构，而使用Actor则需要
关注操作数据的代码结构，因为减少了数据的共享。Actor的主要能力来源于消息传递，而不是采用阻塞调用的处理形式。
如果创建直接或间接扩展 Actor的类，要确保对对象的所有调用都通过消息传递进行。
我把Actor的设计思想归为两类，使用目的归为两类。从设计思想上来说Scala推荐的是以消息传递为核心的设计
思想，由于Scala可以无缝使用Java类库，所以也可以采用以共享数据为核心的设计，当然也可以写出混合式设计风格的
。使用目的主要有两种，一种是Scala提供API给Java调用，另一种就是Scala自给自足。举三个例子，例子很简单，是一
个累加器。
1、以消息传递为核心的设计：使用Actor的actor方法，使用不可变对象，不考虑数据共享问题，以消息传递为设计核心。
2 /*
3 * Author:ShiYang
4 * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
5 * */
6 object SendMessageStyle {
7
8 def main(args: Array[String]): Unit = {
9 val caller = self
10 val accumulator = actor {
11 var continue = true
12 var sum = 0
13 loopWhile( continue ) {
14 reactWithin( 500 ) {
15 case number: Int => sum += number
16 case TIMEOUT =>
17 continue = false
18 caller ! sum
19 }
20 }
21 }
22 accumulator ! 1
23 accumulator ! 2
24 accumulator ! 3
25 receiveWithin( 1000 ) {
26 case result => println( " Total is " + result)
27 }
28 }
29 }
2、以共享数据为核心的设计：构建由Actor继承共享数据操作类，以共享数据为核心。
2
3 /*
4 * Author:ShiYang
5 * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
6 * */
7 object SharedDataStyle {
8 case class Add(number: Int)
9 case class GetResult(sender: Actor)
10
11 class AddActor extends Actor {
12 override def act(): Unit = process( 0 )
13 def process(value: Int): Unit = {
14 reactWithin( 500 ) {
15 case Add(number) => process(value + number)
16 case GetResult(a) => a ! value; process(value)
17 case _ => process(value)
18 }
19 }
20 }
21
22 def main(args: Array[String]): Unit = {
23 val addActor = new AddActor
24 addActor.start()
25 addActor ! Add( 1 )
26 addActor ! Add( 2 )
27 addActor ! Add( 3 )
28 addActor ! GetResult(self)
29 receiveWithin( 1000 ) {
30 case result => println( " Total is " + result)
31 }
32 }
33 }
3、以API形式提供给Java程序使用：由于Java不能直接向Actor发消息，所以需要对Scala的!()方法进行封装。
2 /*
3 * Author:ShiYang
4 * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
5 * */
6 object ForJavaStyle {
7 case class Add(number: Int)
8 case class GetResult(sender: Actor)
9 private class AddActor extends Actor {
10 override def act(): Unit = process( 0 )
11 def process(value: Int): Unit = {
12 reactWithin( 500 ) {
13 case Add(number) => process(value + number)
14 case GetResult(a) => a ! value; process(value)
15 case _ => process(value)
16 }
17 }
18 }
19 private val addActor = new AddActor
20 addActor.start()
21 private def add(sender: Actor, num: Int): Unit = {
22 sender ! Add(num)
23 }
24 private def getResult(sender: Actor): Int = {
25 sender ! GetResult(self)
26 receiveWithin( 1000 ) {
27 case result: Int => result
28 }
29 }
30 def addForJava(num: Int): Unit = {
31 add(addActor, num)
32 }
33 def getResultForJava(): Int = {
34 getResult(addActor)
35 }
36 }
Java端调用代码：
2 * Author:ShiYang
3 * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
4 * */
5 public class GetFromScala {
6
7 public static void main(String[] args) {
8 ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava( 1 );
9 ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava( 2 );
10 ForJavaStyle$.MODULE$.addForJava( 3 );
11 System.out.println( " Total is "
12 + ForJavaStyle$.MODULE$.getResultForJava());
13 }
14 }
通过上面的例子可见Scala对Java语言有非常大的补充，提高了生产力。为Java提供了轻松实现多核并行编程的能
力。为了进一步测试Actor的并发性能，于是做了一个简单的单机环境并发测试。程序是构建一个Actor动态有序数组，
并发创建N个Actor对象，为了证明这些对象全都可用，顺序从数组的第一个Actor发消息到最后一个Actor，只有当一个
Actor接收到前一个Actor发送的消息后，才向后一个Actor发送消息。当最后一个数组元素接收到消息后，再把消息从数组
尾部用同样处理过程逆序发送到数组头部。这个消息发送过程不是并发处理，是顺序处理。这里只是为了证明这些对象全都
可用。如果为了测试并发处理，可以修改程序，让每个数组元素给后一位数组元素发消息。这样就会看到输出混乱的发送信
息，因为并发是无序的。
测试环境：双核4G内存，Windows XP，Sun JVM1.6，单机环境，Scala版本2.9.0.1
测试结果：当使用Receive方法接收消息时，由于Receive会在结束任务前一直持有线程，而Scala在后台默认只给Receive
方法启动256个线程，我的程序又是顺序的发消息，而且不是临时接收器（只处理一次消息），所以Receive在这种情况下，
只有255个并发。React接收器由于不需要长期持有线程，空闲即释放线程。所以React在本程序中可以跑20w的并发，如果
简单优化一下JVM，就可以达到100w的并发量。默认React接收器后台会调用4个线程组成的线程池。如果修改程序让每个数
组元素给后一位数组元素并发的发消息，那么在不阻塞线程的情况下，Receive方法也可以达到和React一样的并发量。因为
这个测试程序是顺序发送消息，所以就没有设置超时，如果是并发环境，建议加上超时，避免线程阻塞。
下面是测试程序：
2 /*
3 * Author:ShiYang
4 * Blog： http://shiyangxt.cnblogs.com
5 * */
6 object ConcurrentTest {
7
8 val actors = new ArrayList[Actor]
9 val length = 1000000
10 var startTime = System.nanoTime
11
12 def main(args: Array[String]): Unit = {
13 for (i <- 0 to length)
14 actors.add(actor {
15 info( " react: " + i + " actor created " )
16 reactMessage
17 })
18 actors.get( 0 ) ! ( 0 , 0 )
19 }
20
21 def info(msg: String) = println(msg + " received by " +
22 Thread.currentThread)
23
24 def receiveMessage {
25 var continue = true
26 while ( continue ) {
27 receive {
28 case (id: Int, direction: Int) =>
29 sendMessage(id: Int, direction: Int)
30 case " finish " =>
31 continue = false
32 val endTime = System.nanoTime
33 println( " Finish, spend time: " +
34 (endTime - startTime) / 1000000000.0 + " secs " )
35 case _ => println( " input error " )
36 }
37 }
38 }
39
40 def reactMessage {
41 var continue = true
42 loopWhile( continue ) {
43 react {
44 case (id: Int, direction: Int) =>
45 sendMessage(id: Int, direction: Int)
46 case " finish " =>
47 continue = false
48 val endTime = System.nanoTime
49 println( " Finish, spend time: " +
50 (endTime - startTime) / 1000000000.0 + " secs " )
51 case _ => println( " input error " )
52 }
53 }
54 }
55
56 // direction=0->sendLatter;direction=1->sendFormer
57 def sendMessage(id: Int, direction: Int) {
58 if (direction == 0 && id != length) {
59 info( " Actor " + id + " send message to the Actor " + (id + 1 ))
60 actors.get(id + 1 ) ! (id + 1 , 0 )
61 } else if (id != 0 && direction == 1 ) {
62 info( " Actor " + id + " send message to the Actor " + (id - 1 ))
63 actors.get(id - 1 ) ! (id - 1 , 1 )
64 } else if (direction == 0 && id == length) {
65 actors.get(length) ! (length, 1 )
66 } else if (id == 0 && direction == 1 ) {
67 actors.get( 0 ) ! " finish "
68 }
69 }
70 }
前些天看到Scala正在努力支持.net平台，不过我觉得.net平台有F#，所以对于.net程序员来说Scala提供不了什么
附加价值。如果非要找出来这样做的优点的话，就是Scala可以同时支持两个主流平台，野心不小。如果看后有所收获，请
推荐让更多人看到，算我为Scala的推广尽了点绵薄之力。行文仓促，如果有不对的地方，欢迎指正。
