Akka 框架支持查找重复消息

Question

我正在尝试使用 Akka 和 Scala 构建一个高性能的分布式系统。

如果请求昂贵（且无副作用）计算的消息到达，并且之前已请求完全相同的计算，我想避免再次计算结果。如果之前请求的计算已经完成并且结果可用，我可以缓存它并重新使用它。

但是，可以请求重复计算的时间窗口可以任意小。例如出于所有实际目的，我可以在同一时刻收到一千或一百万条请求相同昂贵计算的消息。

有一个名为 Gigaspaces 的商业产品据说可以处理这种情况。

但是，目前在 Akka 中似乎没有框架支持处理重复的工作请求。鉴于 Akka 框架已经可以访问通过该框架路由的所有消息，看来框架解决方案在这里很有意义。

这是我建议 Akka 框架做的事情： 1. 创建一个特征来指示一种消息类型（例如，“ExpensiveComputation”或类似的东西），这些消息将受到以下缓存方法的影响。 2. 智能地（散列等）识别由（相同或不同）参与者在用户可配置的时间窗口内接收到的相同消息。其他选项：选择用于此目的的最大缓冲区大小的内存，受（例如 LRU）替换等的影响。Akka 也可以选择仅缓存处理成本高的消息的结果；如果需要，可以重新处理那些花费很少时间处理的消息；无需浪费宝贵的缓冲区空间来缓存它们及其结果。 3. 当识别出相同的消息（在那个时间窗口内接收，可能是“同时”）时，避免不必要的重复计算。框架会自动执行此操作，并且本质上，重复的消息永远不会被新的参与者接收到进行处理；它们会默默地消失，并且处理一次的结果（无论该计算在过去已经完成，还是当时正在进行）将被发送给所有适当的接收者（如果已经可用，则立即发送，如果没有，则在完成计算后发送）。请注意，即使“回复”字段不同，消息也应被视为相同，只要它们表示的语义/计算在其他所有方面都相同。另请注意，计算应该是纯函数式的，即没有副作用，因为建议的缓存优化工作并且根本不改变程序语义。

如果我的建议与 Akka 的做事方式不兼容，和/或如果您发现这是一个非常糟糕的主意的一些强有力的理由，请告诉我。

谢谢， 真棒，斯卡拉

Answer 1

我不知道是否所有这些责任都应该由 Akka 来处理。像往常一样，这完全取决于规模，尤其是定义消息唯一性的属性数量。

在缓存机制的情况下，已经提到的将请求唯一映射到参与者的方法是可行的方法，尤其是它可以得到持久性的支持。

在identity的情况下，我宁愿使用基于图的算法，如 signal-collect，而不是检查简单的相等性（这可能是瓶颈）。

Answer 2

正如 Neil 所说，这并不是真正的框架功能，实现它甚至将其抽象为它自己的 trait 是相当简单的。

trait CachingExpensiveThings { self: Actor =>
  val cache = ...
  def receive: Actor.Receive = {
    case s: ExpensiveThing => cachedOrCache(s)
  }

  def cacheOrCached(s: ExpensiveThing) = cache.get(s) match {
    case null => val result = compute(s)
                 cache.put(result)
                 self.reply_?)(result)
    case cached => self.reply_?)(cached)
  }
  def compute(s: ExpensiveThing): Any 
}


class MyExpensiveThingCalculator extends Actor with CachingExpensiveThings {
  def compute(s: ExpensiveThing) = {
    case l: LastDigitOfPi => ...
    case ts: TravellingSalesman => ...
  }
}

Answer 3

您要问的是不依赖于 Akka 框架，而是 它是您构建参与者和消息的方式。首先确保您的消息是不可变的，并且通过 equals/hashCode 方法具有适当定义的身份。案例类免费为您提供两者，但是如果您在消息中嵌入了 actorRefs 用于回复目的，您将不得不覆盖标识方法。案例类参数也应该具有相同的递归属性（不可变和正确的标识）。

其次，您需要弄清楚参与者将如何处理存储和识别当前/过去的计算。最简单的方法是将请求唯一地映射到参与者。这样，该参与者并且只有该参与者将处理该特定请求。给定一组固定的参与者和请求的 hashCode，这可以很容易地完成。 如果 Actor 集受到监督，则奖励积分，监督者负责管理负载平衡/映射和替换失败的 Actor（Akka 使这部分变得简单）。

最后参与者本身可以根据您描述的标准维护响应缓存行为。在 actor 的上下文中，一切都是线程安全的，因此由请求本身键入的 LRU 缓存（记住良好的身份属性）对于您想要的任何类型的行为都很容易。