异步处理 akka 流并写入文件接收器

Question

我正在尝试编写一段代码，该代码将使用一系列代码（公司的证券交易所代码）并从每个代码的 REST API 中获取公司信息。

我想异步获取多家公司的信息。

我想以连续的方式将结果保存到文件中，因为整个数据集可能无法放入内存。

根据我能够在谷歌上搜索到的关于这个主题的 akka 流和资源的文档，我提出了以下代码（为简洁起见，省略了某些部分）：

  implicit val actorSystem: ActorSystem = ActorSystem("stock-fetcher-system")
  implicit val materializer: ActorMaterializer = ActorMaterializer(None, Some("StockFetcher"))(actorSystem)
  implicit val context = system.dispatcher

  import CompanyJsonMarshaller._
  val parallelism = 10
  val connectionPool = Http().cachedHostConnectionPoolHttps[String](s"api.iextrading.com")
  val listOfSymbols = symbols.toList

  val outputPath = "out.txt"  


  Source(listOfSymbols)
    .mapAsync(parallelism) {
      stockSymbol => Future(HttpRequest(uri = s"https://api.iextrading.com/1.0/stock/${stockSymbol.symbol}/company"), stockSymbol.symbol)
    }
    .via(connectionPool)
    .map {
      case (Success(response), _) => Unmarshal(response.entity).to[Company]
      case (Failure(ex), symbol)       => println(s"Unable to fetch char data for $symbol") "x"
    }
    .runWith(FileIO.toPath(new File(outputPath).toPath, Set(StandardOpenOption.APPEND)))
    .onComplete { _ =>
      bufferedSource.close
      actorSystem.terminate()
    }

这是有问题的行：

runWith(FileIO.toPath(new File(outputPath).toPath, Set(StandardOpenOption.APPEND)))

它没有编译，编译器给了我这个看起来很神秘的错误：

Type mismatch, expected Graph[SinkShape[Any, NotInferedMat2], actual Sink[ByeString, Future[IOResult]]

如果我将接收器更改为 Sink.ignore 或 println(_) 它可以工作。

我希望得到更详细的解释。

Answer 1

正如编译器所指出的，类型不匹配。在调用.map...

.map {
  case (Success(response), _) =>
    Unmarshal(response.entity).to[Company]
  case (Failure(ex), symbol)  =>
    println(s"Unable to fetch char data for $symbol")
    "x"
}

...您返回Company 实例或String，因此编译器推断最接近的超类型（或“最小上限”）为Any。 Sink 需要 ByteString 类型的输入元素，而不是 Any。

一种方法是在不解组响应的情况下将响应发送到文件接收器：

Source(listOfSymbols)
  .mapAsync(parallelism) {
    ...
  }
  .via(connectionPool)
  .map(_.entity.dataBytes) // entity.dataBytes is a Source[ByteString, _]
  .flatMapConcat(identity)
  .runWith(FileIO.toPath(...))