akka設計模式系列 Aggregate模式

所謂的aggregate模式，其實就是聚合模式，跟masterworker模式有點類似，但其出發點不同。masterworker模式是指master向worker傳送命令，worker完成某種業務邏輯。而聚合模式則剛好相反，由各個worker完成某種業務邏輯後，把結果彙總發給某個actor，這個actor不一定是masteractor。

class aggregatemasteractor extends actor")
backendactor ! cmd
case aggregatebackendevent.workdone(sum) =>
val from = sender()
println(s"aggregatemasteractor [$] 收到 $ 彙總結果 $sum")
}}class aggregatemasterbackendactor(replyto:actorref,parallel:int) extends actor] 開始工作,parallel $parallel，工作結果彙總給 $")
1 to parallel foreach 
case aggregateworkerevent.workdone(result) =>
counter += 1
sum += result
if(counter == parallel)] 工作結束退出")}}}
class aggregateworker(replyto:actorref) extends actor] 開始工作 index=$index，工作彙總給 $")
val result = calcresult(index,parallel)
replyto ! aggregateworkerevent.workdone(result)
println(s"aggregateworker [$] 工作結束退出")
context.stop(self)
}}object aggregatepattern 
}

輸出：

aggregatemasterbackendactor [aggregatemasterbackendactor-1531383454073] 開始工作,parallel 3，工作結果彙總給 aggregatemasteractor

aggregateworker [aggregateworker-1] 開始工作 index=1，工作彙總給 aggregatemasterbackendactor-1531383454073

aggregateworker [aggregateworker-2] 開始工作 index=2，工作彙總給 aggregatemasterbackendactor-1531383454073

aggregateworker [aggregateworker-3] 開始工作 index=3，工作彙總給 aggregatemasterbackendactor-1531383454073

aggregateworker [aggregateworker-1] 工作結束退出

aggregateworker [aggregateworker-3] 工作結束退出

aggregateworker [aggregateworker-2] 工作結束退出

aggregatemasterbackendactor [aggregatemasterbackendactor-1531383454073] 工作結束退出

aggregatemasteractor [aggregatemasteractor] 收到 aggregatemasterbackendactor-1531383454073 彙總結果 18

從**來看該設計模式也比較簡單，就是由master建立以臨時的子actor，此處命名為masterbackend，將匯報物件的actorref以建構函式的形式傳遞給masterbackend，此處為了簡單用self替代；masterbackend根據並行引數，建立對應個數的workeractor，並把本身的actorref以建構函式的形式傳遞給workeractor，workeractor執行具體的業務邏輯，並將彙總結果，傳送給replyto（也就是masterbackend）;masterbackend收到workeractor的彙總結果，根據並行引數，判斷所有子actor是否執行結束，若執行結束，此次計算完成，將彙總後的結果，傳送給replyto（也就是masteractor）。

上面這種設計模式有乙個明顯的好處，就是master可以迅速建立大量的聚合工作而不阻塞，因為它收到命令後，只是簡單的建立masterbackend，工作交給它去執行，這個過程非常快。如果某個聚合工作比較慢，並不會影響其他任務。

之所以說這個設計模式非常重要，是因為在spark/storm等大多分布式框架中都有它的影子。他們都選擇將功能進行拆解，專門的節點或actor分別負責任務的接收、建立、執行、彙總這些工作，工作之間互不影響。如果能夠深刻的理解這種設計模式，你將會設計出乙個架構分層合理、互相解耦的高質量應用系統。

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