Actors模型(Actor model)首先是由Carl Hewitt在1973定义， 由Erlang OTP (Open Telecom Platform) 推广，其 消息传递更加符合面向对象的原始意图。 Actors属于并发组件模型 ，通过组件方式定义并发编程范式的高级阶段，避免使用者直接接触多线程并发或线程池等基础概念。

　　 传统多数流行的语言并发是基于多线程之间的共享内存，使用同步方法防止写争夺，Actors使用消息模型，每个Actors在同一时间处理最多一个消息，可以发送消息给其他Actors，保证了单独写原则 。从而巧妙避免了多线程写争夺。

　　 Actors模型的特点是：

• 隔离计算实体
• "Share nothing"
• 没有任何地方同步
• 异步消息传递
• 不可变的消息 消息模型类似mailbox / queue

　　 AKKA框架是一个实现Actors模型的Scala或Java平台，灵感来自ERlang，能更轻松地开发可扩展，实现多线程安全应用。

　　Actors是一个轻量级的对象，通过发送消息实现交互。每个Actors在同一时间处理最多一个消息，可以发送消息给其他Actors。在同一时间可以于一个Java虚拟机存在数以百万计的参与者，构架是一个分层的父层（管理） - 子层，其中父层监控子层的行为。还可以很容易地扩展Actor运行在集群中各个节点之间 - 无需修改一行代码。每个演员都可以有内部状态（字段/变量） ，但通信只能通过消息传递，不会有共享数据结构（计数器，队列） 。Akka框架支持两种语言Java和Scala，

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过去十几年CPU一直遵循着摩尔定律发展，单核频率越来越快，但是最近这几年，摩尔定律已然失效，CPU的工艺制程和发热稳定性之间难以取舍，取而代之的策略则是增加核心数量，目前家用电脑四核已经非常常见，服务器更是达到了32核64线程。为了有效地利用多核CPU，我们在代码层面就应该考虑到并发性。十几年的痛苦开发经历告诉我们，threads并不是获取并发性的好方法，往往会带来难以查找的bug，但是不用害怕，今天我们有很多其他方法来获得易用的并发性，比如我们接下来介绍的Actor模型。

模型 Model

Actor模型是一个概念模型，用于处理并发计算。它定义了一系列系统组件应该如何动作和交互的通用规则，最著名的使用这套规则的编程语言是Erlang。这篇文章更关注模型本身而不是它在不同语言的实现。

Actors

一个Actor指的是一个最基本的计算单元。它能接收一个消息并且基于其执行计算。

这个理念很像面向对象语言，一个对象接收一条消息（方法调用），然后根据接收的消息做事（调用了哪个方法）。

Actors一大重要特征在于actors之间相互隔离，它们并不互相共享内存。这点区别于上述的对象。也就是说，一个actor能维持一个私有的状态，并且这个状态不可能被另一个actor所改变。

聚沙成塔

One ant is no ant, one actor is no actor.
光有一个actor是不够的，多个actors才能组成系统。在actor模型里每个actor都有地址，所以它们才能够相互发送消息。

Actors有邮箱

只得指明的一点是，尽管许多actors同时运行，但是一个actor只能顺序地处理消息。也就是说其它actors发送了三条消息给一个actor，这个actor只能一次处理一条。所以如果你要并行处理3条消息，你需要把这条消息发给3个actors。

消息异步地传送到actor，所以当actor正在处理消息时，新来的消息应该存储到别的地方。Mailbox就是这些消息存储的地方。

Actors通过异步消息沟通，在处理消息之前消息被存放在Mailbox中

Actors做什么

当一个actor接收到消息后，它能做如下三件事中的一件：

• Create more actors; 创建其他actors
• Send messages to other actors; 向其他actors发送消息
• Designates what to do with the next message. 指定下一条消息到来的行为

前两件事比较直观，第三件却很有意思。

我之前说过一个actor能维持一个私有状态。「指定下一条消息来到做什么」意味着可以定义下条消息来到时的状态。更清楚地说，就是actors如何修改状态。

设想有一个actor像计算器，它的初始状态是数字0。当这个actor接收到add(1)消息时，它并不改变它原本的状态，而是指定当它接收到下一个消息时，状态会变为1。

容错 Fault tolerance

Erlang 引入了「随它崩溃」的哲学理念，这部分关键代码被监控着，监控者的唯一职责是知道代码崩溃后干什么（如将这个单元代码重置为正常状态），让这种理念成为可能的正是actor模型。

每段代码都运行在process中，process是erlang称呼actor的方式。这个process完全独立，意味着它的状态不会影响其他process。我们有个supervisor，实际上它只是另一个process（所有东西都是actor），当被监控的process挂了，supervisor这个process会被通知并对此进行处理。这就让我们能创建「自愈」系统了。如果一个actor到达异常状态并崩溃，无论如何，supervisor都可以做出反应并尝试把它变成一致状态，这里有很多策略，最常见的是根据初始状态重启actor。

分布式 Distribution

另一个关于actor模型的有趣方面是它并不在意消息发送到的actor是本地的或者是另外节点上的。

转念一想，如果actor只是一些代码，包含了一个mailbox和一个内部状态，actor只对消息做出响应，谁会关注它运行在哪个机器上呢？只要我们能让消息到达就行了。这允许我们基于许多计算机上构建系统，并且恢复其中任何一台。

进一步了解

这里是一个快速的概念模型回顾，其中的概念被运用到许多知名语言和库中，比如Erlang和Elixir， Akka (for the JVM) 和 Celluloid (for Ruby)。

如果你想更深入了解actor及其背后的原理，你可以进一步阅读下面书籍和文章：

• Seven Concurrency Models in Seven Weeks: When Threads Unravel
• Programming Elixir
• Elixir in Action
• Actor模型
• 为什么Actor模型是高并发事务的终极解决方案？

这个视频比较完整地讨论了Actor的概念模型。
The Actor Model (everything you wanted to know)

Scala或Erlang的进程信箱都是一种Actor模型，也有Java的专门的Actor模型，这里是几种Actor模型比较明白了Actor模型原理，使用Disruptor这样无锁队列也可以自己实现Actor模型，让一个普通对象与外界的交互调用通过Disruptor消息队列实现，比如LMAX架构就是这样实现高频交易，从2009年成功运行至今，被Martin Fowler推崇。

原文地址： http://www.brianstorti.com/the-actor-model/

作者：时见疏星链接：https://www.jianshu.com/p/449850aa8e82來源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。