复杂业务下，我们为何选择 Akka 作为异步通信框架？

Akka 是 Scala 语言实现的一套基于 Actor 模型的异步通信框架，可用于构建高并发、分布式、可容错、事件驱动的基于 JVM 的应用，在 Spark 中曾被用于实现进程、节点间通信，在实际项目中协助我们成功搭建了满足业务需求的模型部署平台。

项目背景

某国内大型连锁餐饮企业旗下拥有大量门店。餐厅门店的每日生产、订货、排班都依赖于每日客单量预估的合理性，其内部数据团队实现了一套预估模型，需要 TalkingData 帮助构建一个工程化平台以支撑模型的训练和部署，从而将模型真正地应用到实际生产环节中。

经过交流，我们发现在实际生产环境中，在各方面存在一些问题：

• 异步：所有门店的前日销售、业务等数据均由各自门店的店长负责整合上传。上传的开始时间、结束时间、数据的完整性等均不确定。而模型训练和预测均依赖这部分数据，这就意味这无法为模型训练和预测设置统一的开始入口。

• 高并发：除了一些特殊类型的门店，绝大多数门店的营业时间相对固定，从店长决定整理上传销售数据，到准备物料、排班准备次日营业，留给模型训练和模型预测回吐预测结果的时间大概为 3 小时。如果每个门店的预测指标有 2 至 3 项，那么需要有足够的调度能力在规定时间内完成大概 2 万次模型训练加预测流程。

• 容错：由于门店数量众多且情况各不相同，仍然有很多潜在的因素可能导致流程出错或失败。原则上，某次流程的失败不应该对其他流程造成任何影响，每个流程在平台层面应该成为互相独立的任务。

因此，我们需要一套轻量化的分布式服务框架，来实现满足上述需求的模型训练预测平台，并在一定程度上保证平台的可拓展性。结合此前团队内的技术积累，最终选择了 Akka 框架用于实现平台的内部通信。

选型过程

消息驱动方式——流程异步化

一次完整的预测任务包括：训练数据准备→模型训练→模型结果导出→预测数据准备→预测结果导出，其中数据准备步骤在时间上不确定，模型相关步骤在执行结果上不确定，如果采用同步模型，将会产生大量的等待线程，占用浪费大量资源。在 Actor 模型中，每个 Actor 作为一个基本计算单元，回应接收到的消息，同时并行的：

• 发送有限数量的消息给其他 Actor

• 创建有限数量的新 Actor

• 指定接受到下一个消息时的行为

上述操作没有顺序执行的假设，因此可以并行进行。发送者与已经发送的消息解耦，可以进行无需等待的异步通信。

Actor 模型通信方式

Akka 中的 Actor 本质上就是接收消息并采取行动处理消息的对象，是封装状态和行为的对象，它们唯一的通信方式是交换消息——把消息存放在接收方的邮箱里。Actor 自然形成树形结构，这种结构的精髓在于任务被拆开、委托，直到任务小到可以被完整地处理。因此，我们将预测任务的各个步骤拆分抽象，并创建类型消息与步骤对应，将每个步骤交给线程级别的 Actor 执行处理，通过发送不同类型的消息来触发创建不同操作的 Actor，让整个预测流程无需等待。

结构——应对高并发

由于绝大多数门店的营业时间大致相同，平台在流量上会有明显的峰值和低谷，在低谷期间平台需要尽可能减少资源占有量，而在流量峰值来临时平台要能够及时响应，保证足够的可用性。

经过讨论，我们确定了采用 Master-Worker 模式的平台结构，Master 负责接收与分配任务，Worker 负责处理执行具体的模型任务。

Master 和 Worker 均为独立的 ActorSystem，管理内部不不同操作逻辑的 Actor，在空闲状态下占有资源很小。Actor 为线程级别，同样仅占用极少量资源，生命周期由 ActorSystem 统一管理。少量请求时，Actor 线程具有很高的复用率，请求并发高时，ActorSystem 会创建大量的 Actor 线程用来承接请求，保证可用性。

Akka 中 Actor 的生命周期

子 Actor——模块化提高容错

每个预测任务的模型相关步骤均存在失败的可能性，此外，数据准备过程中的网络波动、内容校验出错等情况，都会导致当前预测任务的失败。对于失败的任务，我们希望能够尽可能记录错误信息，为重跑提供先决条件。

在 Akka 中，构建了父子 Actor 的树形监督结构，提供 Actor 的监督机制以保证容错性，把处理响应错误的责任交给出错对象以外的实体。父 Actor 创建子 Actor 来委托处理子任务，同时便会自动地监管它们。子 Actor 列表维护在父 Actor 的上下文中，父 Actor 可以访问它。

Akka 中的 Actor 结构

通过更进一步的拆分细化，我们将 Worker 端的 Actor 分为 Prepare 和 Executor 两种，Prepare 为主要负责数据准备步骤，Executor 负责模型相关步骤，统一由 Worker 端的父 Actor 管理，错误和异常均向上层抛出，由 Worker 端的父 Actor 记录并发送给的错误收集模块统一处理。

实践应用

ActorSystem

创建 ActorSystem 时，默认将在 classpath 中寻找 application.conf、 application.json 和 application.properties，并自动加载：

val system=ActorSystem("RsModelActorSystem")val system=ActorSystem("RsModelActorSystem", ConfigFactory.load()) //同上

如果想要使用自己的配置文件，可以通过 ConfigFactory 来配置加载：

    val system = ActorSystem("UniversityMessageSystem",            ConfigFactory.load("own-application.conf")) 

    val config = ConfigFactory.parseString(          s"""          |akka.remote.netty.tcp.hostname = $host          |akka.actor.provider = akka.remote.RemoteActorRefProvider          |akka.remote.enabled-transport = akka.remote.netty.tcp          |akka.remote.netty.tcp.port = 2445          """.stripMargin)      val system = ActorSystem("RsModelActorSystem",        config.withFallback(ConfigFactory.load())) //同上

ActorSystem 的配置参数中有大量参数可以自定义，需要根据实际需要修改，例如在该项目中，后期单个算法任务对象大小超过了 Akka remote 默认包大小 128000 bytes，需要修改参数 akka.remote.netty.tcp.maximum-frame-size

Actor

一个 Actor 包含了状态、行为、一个邮箱、子 Actor 和一个监管策略，所有这些封装在一个 Actor 引用里。Actor 对象通常包含一些变量来反映其所处的可能状态，Akka-actor 自身的轻量线程与系统的其他部分完全隔离，因此无须担心并发问题。每当一个消息被处理，它会与 Actor 的当前行为进行匹配。行为是一个函数，它定义了在某个时间点处理当前消息所要采取的动作，需要结合实际需求编写具体逻辑。Actor 的邮箱是连接发送者与接收者的纽带，每个 Actor 有且仅有一个邮箱，所有的发来的消息都在邮箱里排队。可以有不同策略的邮箱实现供选择，缺省时为 FIFO。

编写逻辑

在 Actor 类中，主要逻辑均在 receive 方法中实现，通过偏函数方法，执行并返回对应的逻辑：

    //ActorLogging提供Actor内部的日志输出    class RsActor extends Actor with ActorLogging {        override def receive: Receive = {          case MapMessage(parameters) =>              println(parameters.get("code"))            case MapKeyMessage(parameters, key) =>              println(parameters.get(key))
          case StringMessage(msg) =>              println(msg.getBytes().length)
          case o: Object =>              println(o.getClass)
          case _: AnyRef =>              println("233")        }    }

生成引用

生成一个可以接收消息的 Actor 实例主要有两个方法：

    //生成一个基于本地类的Actor实例    val rsActor = system.actorOf(Props[RsActor], "rsActor")    //生成一个基于远程地址的Actor实例    val rmActor =       system.actorSelection("akka.tcp://RsModelAkkaSystem@192.168.1.9:2445/user/rsActor")        //  使用!向对应的Actor实例发送消息    rsActor ! StringMessage("test")    rmActor ! MapMessage(Map("code"->"233"))

Message

Akka 中对传递的消息内容并没有太严格要求，可以是基本数据类型，也可以是支持序列化的对象：

    //scala的case class便于简洁地创建消息类    case class StringMessage(msg: String) extends Serializable    case class MapMessage(parameters: Map[String, String]) extends Serializable    case class MapKeyMessage(parameters: Map[String, String], key: String) extends Serializable

其他

Akka 作为一款被广泛使用的开源工具，在实际项目中体现出了很多的优势，异步的消息驱动方式也给我们提供了一套新的思路和实现方法。

作者介绍：李天烨，TalkingData 数据科学家。毕业于东北大学，任职于 TalkingData 数据科学团队，从事数据科学自动化相关工作。