ActorでCircuitBreakerを実装してみた話 - Qiita
実装してみる理由 ReactiveSystemやMicroservices等の文脈で登場するCircuitBreakerについて以前調べた。 [Akka]CircuitBreakerはどう動くのか - Qiita AkkaのCircuitBreakerとNetflixのHystrixの違い - Qiita CircuitBreakerは内部にClose, Open, Half-Openの3つの状態を持ち、さらに非同期処理の実行とその監視という2つの責務を持つ。 状態の管理と責務の分割にはActorが適しているんじゃないかと思ったのがきっかけ。 リポジトリはここ。 petitviolet/supervisor Actor同士のsuperviseしている状態に似ている(と感じた)のでsupervisorという名前にしてある。 気分が乗ったのでMavenCentralにも公開している。 使い方
AkkaのCircuitBreakerとNetflixのHystrixの違い - Qiita
この記事はなに？ マイクロサービス等の文脈で登場するCircuitBreaker。 Scalaで使えるものの代表(要出典)として以下の2つを比較する。 Circuit Breaker - Akka Documentation シンプルだが単機能 Netflix/Hystrix 高機能 ちなみに個人的な好みはAkkaの方。 Scalaから使いやすいのと導入が簡単。 CircuitBreakerってどんなもの？ 以前書いたので貼っておきます。 [Akka]CircuitBreakerはどう動くのか - Qiita 公式サンプルがある。 ちなみに独自のサンプル実装はここ。 akka.pattern.CircuitBreakerに状態遷移の条件に当たるもの(maxFailures, callTimeout, resetTimeout)を渡してインスタンス化する。 そしてCircuitBreaker
Akka-StreamのRunnableGraphの構築パターン - Qiita
Akka-Streamでアプリケーションを実装する場合、 SourceとFlowとSinkを組み合わせてRunnableGraphを構築し、runして実行する。 本記事ではAkka-Streamの部品のメインとなるSource, Flow, Sinkを、 Akka-ActorおよびActorPublisher, ActorSubscriberを使う場合/使わない場合でシンプルに実装してみる。 Actorを使わずにRunnableGraphを構築する まず、Actorを使わないAkka-Streamなアプリケーションを実装する。 コード全体はこちら AkkaStreamStandard.scala 今回取り扱うデータ型はこれだけ。
akka.actor.FSMを永続化出来るPersistentFSM - Qiita
状態の保持/状態遷移に長けたFSMと、その状態/状態遷移を永続化するAkka-Persistentの組み合わせとしてPersistentFSMがある。 状態を持つActorでイベントを永続化したいケース(EventSourcingなど)には強力な武器となる。 ただ、FSMと同様に普通のActor(PersistentActor)でもbecomeを使えば状態は表現できるので使いどころは難しいかもしれない。 ドキュメントにもあるようにexperimentalなものなので注意(v2.4.9時点) 実装の仕方 akka.actor.Actorの代わりにakka.persistence.fsm.PersistentFSMをextendsしてやればよい。 通常のFSMは型パラメータとしてStateとDataにあたる型を2つ要求したが、PersistentFSMでは型パラメータを3つ、State/Dat
Akka-Persistenceコトハジメ - Qiita
Akka-Persistenceはstatefulなactorの内部状態を永続化することによって、生成時、再開時、migration時などに状態を復旧することを可能とするもの。 内部状態に至るまでのイベント(メッセージ)を永続化しておくことで、そのイベントを再生すれば全く同じ状態を再現させることが出来るため、CQRS/ESの文脈で最近はよく出てきている(気がする)。 build.sbt まずはbuild.sbtに依存を追加する。 バージョンは適宜変更すること。(Release Versions) サンプルでの永続化先としてLevelDBを利用する。 val akkaVersion = "2.4.9-RC2" libraryDependencies ++= Seq( "com.typesafe.akka" %% "akka-actor" % akkaVersion, "com.typesaf
blog/hapens-before-rule-in-akka.md at master · TanUkkii007/blog
アクターのロケーション透過性は、アクターがどのサーバー、どのCPUコア、どのスレッド上で実行されようが同じ挙動になることを保証する。これはプログラマがアクターの実行環境を意識しなくていいという点ですばらしい。この性質により僕のような並列プログラミングや分散システムにそんなに詳しくない開発者でも安全に並列分散システムのコードを書くことができている。 アクターが並列プログラミングを簡単にするもう１つの特性はカプセル化である。アクターは内部にミュータブルな状態をもつことができ、それを安全に更新することができる。つまりvarを使うことができる。ここでもプログラマは並列環境で実行されていることを意識する必要はない。アクターの強いカプセル化は内部状態を外からのアクセスから守ってくれる。 もしプログラマが並列環境を意識しなくてはいけなかったら、このアクター内のvarは@volatile宣言がされてなけれ
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Real world android akka
Creating a flow from actor in Akka Streams
How to Stop an Actor... the Right Way