IOT开源数据平台Thingsboard源码分析(三)-Actor模型

Actor模型在异步处理中使用广泛,尤其是scala语言中actor框架的使用。本篇主要介绍thingsboard中其自主实现的actor模型,及在数据传输中的使用。


Actor模型简介

Actor由状态(state)、行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成

  • 状态: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
  • 行为: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
  • 邮箱: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

TB Actor实现

通过测试类来跟踪源码,是学习源码非常有效的方式。我们也从测试类ActorSystemTest开始跟踪actor实现的过程。首先运行测试方法test1actorsAnd100KMessages(),体验一下actor模型处理的速度。


模型本身用到的类比较少,下面对每个类的的功能做一个描述:



与经典的Actor模型对应关系为:

  • TbActor-->Actor
  • Dispatcher --> Behavior
  • TbActorRef --> mailBox,TbActorRef对应的实现类为TbActorMailbox。

Actor在TB中的应用

Actor对象

如下图所示,tb针对不同场景实现了不同的actor对象,actor对象里通过processor来处理业务逻辑。


actor与queue打通:

DefaultTbRuleEngineConsumerService在消费队列时,如果存在actorMsg,就执行ActorSystemContext.tellWithHighPriority()处理。执行流程如图:


下面分析一下AbstractConsumerService类,其在spring初始化完成后会启动线程来消费actor的队列数据,具体的实现在rule-engine中分析。


Actor模型使用的优点

tb是使用actor模型处理接收到的message,有效的隔离了消息的接收和处理过程。并且actor对消息处理的过程进行了隔离,不用考虑资源的并发处理问题。Mailbox中的actor对象处理消息的速度是非常快的,处理完后直接tell给下游childActor。

参考:

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