Akka中通过下面的方法向actor发送消息
? ask 异步发送消息并返回代表可能回复的Future。
消息在每个发件人的基础上是有序的。
Akka邮箱包含发往Actor的消息。通常每个Actor都有自己的邮箱,但是也有例外,比如BalancingPool所有路由将共享一个邮箱实例。
其中MessageQueue(akka.dispatch.MessageQueue)是形成Akka邮箱的心组件之一。
发送给Actor的普通消息将被排入队列(并随后出队列)它至少需要支持N个生产者和1个消费者的线程安全。 它实现了入队列,出队列等方法
def enqueue(receiver: ActorRef, handle: Envelope): Unit
def dequeue(): Envelope
def numberOfMessages: Int
def hasMessages: Boolean
def cleanUp(owner: ActorRef, deadLetters: MessageQueue): Unit
其中Envelope封装了message:Any和sender:ActorRef两个成员
final case class Envelope private (val message: Any, val sender: ActorRef)
SystemMessageQueue提供了systemEnqueue(入队列)和systemDrain(全部出队列)方法。MailBox继承自系统消息队列SystemMessageQueue和ForkJoinTask,实现了Runnable接口,同时包含ActorCell成员和MessageQueue成员
private[akka] abstract class Mailbox(val messageQueue: MessageQueue)
extends ForkJoinTask[Unit] with SystemMessageQueue with Runnable {
var actor: ActorCell = _
}
其中ForkJoinTask是用少数线程执行海量独立任务的极好架构(独立任务指的是任务和任务之间不要有共享数据,否则会有并发访问的问题)
MailBox代理了MessageQueue的所有方法。MessageQueue的具体类型,根据MailBoxType的不同而不同。
在创建ActorSystem时,初始化默认的dispatcher,默认ForkJoinPool(ExecutorService)
在使用actorRef ! Message发送消息时,调用了actorCell对应的sendMessage方法,其中调用了dispatcher.dispatch方法
可以在ActorRef中可以看到
def ! (message: Any)(implicit sender: ActorRef = Actor.noSender): Unit
在ActorCell.scala中
final def sendMessage(message: Any, sender: ActorRef): Unit =
sendMessage(Envelope(message, sender, system))
之后可以追踪到dungeon的Dispatch.scala文件
def sendMessage(msg: Envelope): Unit =
try {
val msgToDispatch =
if (system.settings.SerializeAllMessages) serializeAndDeserialize(msg)
else msg
dispatcher.dispatch(this, msgToDispatch)
} catch handleException
而代码里的dispatcher.dispatch可以在dispatch.Dispatcher中找到:
/**
* INTERNAL API
*/
protected[akka] def dispatch(receiver: ActorCell, invocation: Envelope): Unit = {
val mbox = receiver.mailbox
mbox.enqueue(receiver.self, invocation)
registerForExecution(mbox, true, false)
}
protected[akka] override def registerForExecution(mbox: Mailbox, hasMessageHint: Boolean, hasSystemMessageHint: Boolean): Boolean = {
if (mbox.canBeScheduledForExecution(hasMessageHint, hasSystemMessageHint)) { //This needs to be here to ensure thread safety and no races
if (mbox.setAsScheduled()) {
try {
executorService execute mbox
true
} catch {
case e: RejectedExecutionException ⇒
try {
executorService execute mbox
true
} catch { //Retry once
case e: RejectedExecutionException ⇒
mbox.setAsIdle()
eventStream.publish(Error(e, getClass.getName, getClass, "registerForExecution was rejected twice!"))
throw e
}
}
} else false
} else false
}
dispatch方法做了两件事情:
一是将消息放到actorCell的消息队列中(maiBox 是 ActorCell 的成员变量)
二是调用dispather底层的线程池executor execute mbox执行mbox.run()(mailBox继承了
Runnable 接口所以能放入ExecutorService 中执行),
override final def run(): Unit = {
try {
if (!isClosed) { //Volatile read, needed here
processAllSystemMessages() //First, deal with any system messages
processMailbox() //Then deal with messages
}
} finally {
setAsIdle() //Volatile write, needed here
dispatcher.registerForExecution(this, false, false)
}
}
/**
* Process the messages in the mailbox
*/
@tailrec private final def processMailbox(
left: Int = java.lang.Math.max(dispatcher.throughput, 1),
deadlineNs: Long = if (dispatcher.isThroughputDeadlineTimeDefined == true) System.nanoTime + dispatcher.throughputDeadlineTime.toNanos else 0L): Unit =
if (shouldProcessMessage) {
val next = dequeue()
if (next ne null) {
if (Mailbox.debug) println(actor.self + " processing message " + next)
actor invoke next
if (Thread.interrupted())
throw new InterruptedException("Interrupted while processing actor messages")
processAllSystemMessages()
if ((left > 1) && ((dispatcher.isThroughputDeadlineTimeDefined == false) || (System.nanoTime - deadlineNs) < 0))
processMailbox(left - 1, deadlineNs)
}
}
执行mbox.run()中,先从SystemMessage链表中处理系统消息,
然后从MessageQueue成员中处理用户消息。
处理用户消息时,run 是一个递归函数,每次调用处理一个消息,
处理逻辑通过调用actorCell的invoke方法实现,根据dispatcher
的throughput决定处理多少条消息,
根据dispatcher的throughputDeadlineTime决定处理多长时间,
长度和时间在处理完一条消息后检查一次。
final def invoke(messageHandle: Envelope): Unit = {
val influenceReceiveTimeout = !messageHandle.message.isInstanceOf[NotInfluenceReceiveTimeout]
try {
currentMessage = messageHandle
if (influenceReceiveTimeout)
cancelReceiveTimeout()
messageHandle.message match {
case msg: AutoReceivedMessage ⇒ autoReceiveMessage(messageHandle)
case msg ⇒ receiveMessage(msg)
}
currentMessage = null // reset current message after successful invocation
} catch handleNonFatalOrInterruptedException { e ⇒
handleInvokeFailure(Nil, e)
} finally {
if (influenceReceiveTimeout)
checkReceiveTimeout // Reschedule receive timeout
}
}
final def receiveMessage(msg: Any): Unit = actor.aroundReceive(behaviorStack.head, msg)
对 PoisonKill, Terminate 系统消息的处理在 autoReceiveMessage 中,
对普通消息的处理在 receiveMessage 中,
private var behaviorStack: List[Actor.Receive] = emptyBehaviorStack
可以看到behaviorStack 是一个 List[Actor.Receive],
type Receive = PartialFunction[Any, Unit]
其中Receive (PartialFunction[Any, Unit])函数就是我们写的对 message 的处理逻辑。
因为 Actor 支持通过 become/unbecome 切换形态,
所以behaviorStack.head就是当前的Receive处理逻辑。
对于ForkJoinPool这种executor,每次执行execute(mbox)时,实
际上都是先创建一个继承自ForkJoinTask的MailboxExecutionTask,
其中的exec方法调用mbox.run方法,因此每次执行都会创建一个ForkJoinTask对象。
还有一点,消息队列都是放到actor对应的mailbox中(以Envelope的形式封装消息本身和sender),
而执行的task对象会放到Executor的每个线程对应的工作队列中,task和消息分别使用不同的队列。
参考
https://doc.akka.io/docs/akka/snapshot/mailboxes.html
https://doc.akka.io/docs/akka/snapshot/actors.html#send-messages
http://spartan1.iteye.com/blog/1641322
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