自动调整速率的Actor设计模式-阿里云开发者社区

自动调整速率的Actor设计模式

2018-06-06 1075

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简介：

问题背景

与数据库或者存储系统交互是所有应用软件都必不可少的功能之一，akka开发的系统也不例外。但akka特殊的地方在于，会尽可能的将所有的功能都设计成异步的，以避免Actor阻塞，然而无法避免IO这类的阻塞操作。我们往往会把IO消息发送给单独的Actor进行处理，避免业务主逻辑受到阻塞。

在处理IO消息时，有两种模式：批量和单条。批量是指一次性处理多个消息，这样可以减少与存储系统的交互，提高吞吐量，适合处理大量消息；单条是指一次只处理一条消息，与存储系统交互次数增多，但可以尽快的处理当前消息，这在消息比较少时非常有用。

但系统往往是复杂的，待处理的消息的分布并不集中，业务繁忙时，短时间内消息很多，此时批量处理可以增加吞吐量；业务闲暇时，消息零零散散，需要尽可能快的处理消息。一个优秀的系统需要能够识别并合适的处理这两种消息速率，用akka开发系统时，也需要拥有这种能力。

问题假设

记得以前数学老师讲课时，最喜欢也是最经常说的两个字就是“解、设”，就是在解决问题之前，总是会做一些假设。那么我们也做一些假设，以简化解决问题的难度，但这并不影响我们对原有问题的理解。现假设如下：

有一个actor接收其他actor发过来的消息，把它存入数据库：
1、数据量比较少时。数据单条处理，尽量快速的入库。

2、数据量比较大时。数据需要批量处理，比如调用jdbc的batch操作，以提高吞吐量。

3、需要能够在不同消息速率之间自由切换。

基于以上的背景，这个actor该如何设计比较好呢？

解决思路

解决该问题有以下几点因素需要考虑：

如何计算消息速率。

如何判断消息速率过高或过低

批量、单条模式之间如何切换

基于akka解决问题（毕竟作者遇到这个问题就是在用akka开发软件的过程中）

计算消息速率

上面问题的关键点之一是如何判断当前的消息速率过高或过快，而计算速率的重要参数是时间，而在分布式场景下时间是一个不可忽视的因素。各个节点之间的时间有时无法做到完全一致，作者所在的公司就是这样。
计算时，时间有两种选择方式：

1、选择消息本身的时间；
2、选择处理消息时，当前系统时间。

两种选择方式各有优劣。第一种比较准确，毕竟计算速率的对象是消息，用消息的时间也最为准确，但这要求所有节点的时间保持同步，而且消息本身必须有一个时间字段；第二种准确度稍微差一点，毕竟收到消息与实际处理该消息会有一定的延时，可以处理任意类型的消息。
为了简化并解决问题，作者选择了消息本身的时间作为计算参数，所有的消息都有时间字段。