一、AKKA是什么？
Akka是一个用于构建高并发、分布式、可容错、事件驱动的应用程序的工具包和运行时。它基于Actor模型，提供了一种高效的并发编程模型，可以轻松地编写出高并发、分布式、可容错的应用程序。Akka还提供了一些常用的组件，如路由、集群、持久化等，可以帮助开发人员更加方便地构建分布式应用程序。
- 一个开发库和运行环境，可以用于构建高并发、分布式、可容错、事件驱动的基于JVM的应用
- 使构建高并发的分布式应用更加容易。
- 虽然它由scala编写的，但也同时提供java api接口，所以使用java一样可以使用akka。
- 对并发模型进行了更高的抽象
- 是异步、非阻塞、高性能的事件驱动编程模型
- 是轻量级事件处理（1GB内存可容纳百万级别个Actor）
- 它提供了一种称为Actor的并发模型，其粒度比线程更小，你可以在系统中启用大量的Actor。
- 它提供了一套容错机制，允许在Actor出现异常时，进行一些恢复或重置操作。
- Akka既可以在单机上构建高并发程序，也可以在网络中构建分布式程序，并提供位置透明的Actor定位服务。
二、AKKA能做什么？
当前大数据领域火热的框架底层的分布式计算和通信实现都是Akka
一些使用Akka作为底层框架的知名项目包括：
- Apache Spark：一个用于大规模数据处理的分布式计算框架，使用Akka作为其底层通信框架。
- Apache Flink：也使用了Akka作为其底层通信框架。
- Lagom：一个基于Akka和Play框架构建的微服务框架。
- Akka HTTP：一个基于Akka构建的高性能HTTP服务器和客户端框架。
- Alpakka：一个基于Akka Streams构建的数据集成框架，用于处理异步、非阻塞的数据流。
三、AKKA有什么？技术去支撑它呢？
- Akka处理并发的方法基于Actor模型，Actor之间通信的唯一机制就是消息传递。
- Actor的基础就是消息传递。
Actor由状态(state)、行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成
【1】状态(state)：Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息，状态由Actor自己管理，避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题
【2】行为(Behavior)：行为指定的是Actor中计算逻辑，通过Actor接收到消息来改变Actor的状态
【3】邮箱(mailBox)：邮箱是Actor和Actor之间的通信桥梁，邮箱内部通过FIFO消息队列来存储发送方Actor消息，接受方Actor从邮箱队列中获取消息
3.1 Actor模型介绍
Actor模型是一种并发编程模型，它将计算机系统中的并发实体抽象为Actor，每个Actor都是一个独立的计算单元，它们之间通过消息传递进行通信。Actor之间的通信是异步的，无需共享内存，因此可以避免共享内存带来的并发问题。Actor模型可以轻松地编写出高并发、分布式、可容错的应用程序，因此被广泛应用于分布式系统和并发编程领域。
3.2 Actor模型的特点
- 每个Actor都是一个独立的计算单元，它们之间通过消息传递进行通信，因此可以避免共享内存带来的并发问题。
- Actor之间的通信是异步的，无需共享内存，因此可以避免共享内存带来的并发问题。
- Actor模型可以轻松地编写出高并发、分布式、可容错的应用程序，因此被广泛应用于分布式系统和并发编程领域。
3.3 Actor模型的优点
- 可以避免共享内存带来的并发问题。
- 可以轻松地编写出高并发、分布式、可容错的应用程序。
- 可以提高系统的可伸缩性和可靠性。
3.4 Actor模型的缺点
- 消息传递的开销比共享内存大。
- Actor之间的通信是异步的，因此可能会导致消息的顺序不确定。
- Actor模型需要开发人员具备一定的并发编程经验和技能。
四、Akka的五大特性
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易于构建并行和分布式应用 （Simple Concurrency & Distribution）
Akka在设计时采用了异步通讯和分布式架构，并对上层进行抽象，如Actors、Futures ，STM等。 -
可靠性（Resilient by Design）
系统具备自愈能力，在本地/远程都有监护。 -
高性能（High Performance）
在单机中每秒可发送50000000个消息。
内存占用小，1GB内存中可保存2500000个actors。 -
弹性，无中心（Elastic — Decentralized）
自适应的负责均衡，路由，分区，配置 -
可扩展（Extensible）
可以使用Akka 扩展包进行扩展。
