Actor 线程间通信
CSP并发模型
Communicating Sequential Processes
独立的并发实体通过共享的通讯 Channel（管道）进行通信 

Go CSP 模式 与 常见的Actor模式区别(akka Erlang 使用 Actor模式)
Actor直接通讯，CSP 通过Channel进行通讯，更松的耦合
Go channel 有容量限制 并且独立于处理GOroutine
Erlang Actor模式中的mailbox容量无限，接收进程总是被动地处理消息

得益于golang runtime优秀的调度系统，阻塞goroutine不会真正的block底层的线程

Scala 初期本身包含Actor Model，后来的版本从语言核心实现中移除，
以库的方式 ，也就是 AKKA ，包含了大量的工具，比如http的实现，stream的构建以及分布式和持久化等特性

线程是一种昂贵的资源 
高效的利用线程 
netty 利用很少的 worker 线程 和 boss 线程 来处理 大量的连接



Actor 特点

底层默认使用 ForkJoin线程池 
java.util.concurrent.ForkJoinPool
ForkJoin线程池 能够最大化的保证每个CPU的任务队列均衡，如果出现空闲会从其他的队列偷取任务来计算

高度抽象，每个Actor作为一个处理逻辑的最小单元，接收各种消息，进行处理并将处理结果发送给另外的Actor
整个系统看起来就是各种Actor在做自己的事情并互相发消息的过程，隐藏了使用线程时的各种细节
可以将Actor看作是比线程资源更微小的处理单元
可以放心的启动成千上万个Actor，具体Actor的处理调度由自身的Dispatcher完成，不用担心过渡的消耗线程资源

全异步&高吞吐量
Local ActorSystem 将消息放到 对应 Actor的Mailbox
Remote消息的发送 依赖 NIO 
尽量不要在Actor的Receive方法里边进行阻塞调用，避免降低CPU的使用率，推荐的方式就是全异步处理
可能阻塞的调用，最好通过异步的消息发送给另外的处理单元，当前Actor的Receive处理过程完成，释放线程资源，
另外的Actor在处理完成后将消息异步的发送回当前的Actor进行接下来的处理，减少线程等待的时间

弹性的，可用来构建分布式系统
Akka提供 Cluster Stream等更高层次的抽象
包含DistributedPubSub/Cluster Singleton/Cluster Distributed Data 
集群级别的router，balance loader等解决方案



Actor 缺点

高层次的抽象  损失了部分性能 
最小的调度级别只是线程
计算密集型的任务推荐从线程的角度去构建，而不是依赖于Actor Model
轻量级分布式任务调度系统 ，Actor Model 负责服务拓扑，事件流转，底层的密集计算，直接通过操作线程资源来实现

不方便调试
同步调用 调用堆栈 
事件驱动  顺序  





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