Actors 基于消息驱动的异步编程模型

Actors 是一种异步编程模式，它的提出主要是为了解决 “多线程，MTA” 编程带来的复杂性、困难度。

但这些都不是 Actors 本身提供的最大优点，它真正的价值是易于解决多线程处理，容易导致共享资源（share resources）之间产生竞争，故而导致 deadlock（死锁）。

一个软件工程项目里面并非所有的开发人员都经历过严格的 “多核编程” 数年摧残，纵然受过多年毒打的开发人员有时也容易写出 deadlock（死锁）的疑难问题，往往经验及技术越强的人搞出死锁就越难解决。

设计模式及编程模型，提出目的都是为了让代码写起来更简单、更易于阅读、后期工程维护，但不意味着设计模式及编程模型的应用会让代码执行的效率更高，或许是更低也说不一定。

有时候不要过于注重形式，没有意义，可以解决人们迫切问题的设计模式及编程模型才是有价值与意义的，个人多年经验之谈。

Actors 基于消息驱动的异步编程模型，本文在标题上就已经明确提出了 Actors 异步编程模型的核心要点：“基于消息驱动”

每个线程可以运行一个或多个 Actors 消息驱动器，有些类似 Windows 窗体编程中的消息队列（WndProc），当某个消息到达，人们对感兴趣的消息逐个进行处理。

Actors 异步编程模型里面要求，所有的线程或进程之间都通过消息的方式进行合作，所以采用 Actors 异步编程模型的结构大约如下图所示：

上图为简化的理解图，Actors 是一个消息生产 + 消费的驱动模型，设A与B两个端点，A为生产Actors Action，B为消费处理 Actors Action 端点

A与B之间传递消息（Actor Action）的传输层介质，可以是进程内存、共享内存、Socket套接字、Pipe 匿名/命名管道，Actor 本身不限制消息传递的介质层。

Actors 模型本身不解决传输介质层出现故障而导致的 Actor Actions 消息丢失的问题，例如：A节点生产一个消息经Socket套接字推送到B节点，但Socket套接字发生故障导致该生产的消息被丢失。

如何解决此问题？对于异步编程而言，一些行为并不需要ACK确认已经处理该消息，但如果确定需要对方处理该消息，则需要实现一种名为 “停等ARQ”【停等超时自动重传】ACK确认的机制以确保消息被传递到目标节点上被处理，但这属于传输介质层设计时需要考虑的东西，与 Actors 模型并没有任何关系。

所以，人们从此处不需要参考 Actors 更多博客/书籍/文献就可以自行推导出，Actors 从设计之初就是为了解决多线程编程的一些问题，而不是为了分布式而设计的，只是发展到分布式的时代仍然有大量的解决方案工程采用 Actors 异步编程编程模型而已。

那么什么是本文提出的 “Actors Action”？

比如A节点向B节点 Publish（生产）一个 Actor Action，那么它至少携带以下信息：

1、Action ID（动作ID）

2、进阶：Sequence ID（序列ID）用于ACK确认，注意：它与 Actor 模型本身无关

3、Action 载荷的数据模型（贫血模型）

4、Origin（来源信息若不需要应答则不需要）

B节点从消息队列中 Peek 弹出顶部入列消息（FIFO先入先出原则），调度派发器则基于 Action ID 来派发消息到对应的 Actor Action Handler（Actor 动作处理器）来消费处理该动作的行为。

那么 Action 载荷的数据模型，如何在调度派发器内解决呢？

很容易：

C# 工程语言可以编写工程内消息模型的序列化算法，根据ID来映射对应的 “贫血数据模型”，管理的方法有两种：

1、基于反射检索元数据的方式来自动构建及建立映射，例如在数据模型头上声明特性，静态标记：Action ID。

2、手动注册 Action ID 跟数据模型的映射关系

C/C++ 工程语言可以编写工程内消息模型的静态序列化算法，如采用静态编译的序列化 google protobuf，解决方案仍是手动注册 Action ID 跟数据模型之间的映射关系。

当我们为 Action 增加进阶的序列ID，那么则可以实现 “停等ARQ” 的机制，那么也为RPC远过程调用的实现提供可能性，如果我们在 C/C++ 语言中，最好实现的编程模型为APM（异步编程模型）

例如：

修改玩家状态

参考一：ChangePlayerStatusAsync( args..., lambda... )

参考二：BeginChangePlayerStatus( args...., [...](args...) {

auto result = EndChangePlayerStatus(...);

// TO:DO Your are code here.

})

但当我们在 Actors 异步编程模型的基础上，增加了RPC远过程调用，那么则可能带来一个全新的潜在问题，“deadlock” 逻辑层的死锁，如：A远过程调用B，B远过程调用A，调用上下层级关系不明确，或许大多数开发人员皆曾犯过该错误。

注意：此类错误跟 Actors 异步编程模式并没有直接关系，将其归纳于 Actors 异步编程模式本身的缺点，理解上有问题的。

Actors 异步编程模型总结：

重点（一）：

Actors 异步编程模式，本身是没有多线程下的安全问题的，原因很明显，它是只是把消息生产并推送到消息消费者的消息队列，这个过程甚至不需要加锁（临界区）

这取决于底层传输媒介，若同个进程内存传递的需要上锁，消息队列本身并非必是线程安全，例如：C/C++ 工程语言常常适用STL标准库中的 std::queue、std::list 泛型模板BCL基础类库。

重点（二）：

Actors 异步编程模式，本身不提供停等ARQ，消息确认机制，因为实现类似的机制导致的逻辑死锁是开发人员的问题，不是 Actors 模式本身的缺点，扣锅还是的要点脸，没有的东西不要给别人加头上。

重点（三）：

Actors 异步编程模式，是最初是用于解决并缓解 “单进程多线程” 内共享资源（share-resource）竞争导致的死锁、内存安全、多核编程编码复杂度的问题。

例如：

A线程访问共享资源竞争锁，B线程访问共享资源竞争到锁，但A线程访问另外一个共享资源竞争到锁，B线程尝试访问另外一个共享资源竞争锁，那么就会发生相互竞争死锁现象。

当人采用：

Actors 模式时，我们将该共享资源按需要自行划分挂在到一个具体的 Actors 调度器负责驱动处理，当其它线程/进程需要访问该共享资源时，交付请求到目的 Actors 调度器上负责的 Actors Action Handler 进行处理，那么操作该共享的资源都在单个工作线程上，所以不需要额外的增加互斥锁。

Actors 模型系统执行非常高效，但其效能表现仍无法比拟多线程内存之间相互访问的效率，但并非绝对的，某些情况下 Actors 模型系统的效能表现优于多线程模型的系统，当然不说大家也明白不是，这么对比没有意义。

重点（四）：

Actors 异步编程模式，基于消息驱动，势必会带来大量碎片化的消息报文数据，这必定造成严重内存碎片问题，致内存分配的效率下跌，C/C++ 开发人员应注意对内存碎片问题进行优化处理，由更先进的 “现代工业高级编程语言” 特性来解决，个人建议人们适用：“Microsoft C# by dotNET.”

C/C++ 可以采用以下几类解决方案：

1、定长/对齐数据报文，尽量避免随机颗粒化分配

2、分配固定大小区块，划分若干个小区块，每个小区块缓存一个消息

3、自行实现碎片整理（移动内存）

4、适用开源内存池，掩耳盗铃把问题丢向内存池（例：jemalloc）

重点（五）：

Actors 异步编程模式驱动的执行单元是一个线程（线程是程序执行最小单元），如果单个线程负载过多性能会成为瓶颈的，但这并不算 Actors 模式本身的缺点，如果需要承担的负载过重，开发人员应当思考如何优化并解决

例如：更加细化的拆分非本职业务到其它的 Actors 的驱动器/线程进行负责，而不是说这就是 Actors 模式本身的缺点，这不是一个好的解决问题的态度。

如果学过 “领域驱动模型” 的童靴们，应该很明白大多数某个具体 Actors 产生性能瓶颈，均是上层模型领域职责过于宽泛，负责的事务远远超出它本身应当承担的事务导致的，但凡是不是绝对的，对多数软件工程项目而言，它却是问题的本质原因。

是的为每个模块/接口的粒度划分存在一些问题，就像人们在进行多线程（多核）编程时，需要注重锁（lock）的粒度问题，如果人们粒度太大那么多线程系统的效率可能还不如单线程的效能，如果粒度太小，编程复杂性就会直线提高，因为通常锁粒度应用越小越容易遇到死锁的问题，但相对的代码效能通常就越高（指综合并发效能指数，对硬件负载及利用率越高）。

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