首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

模仿Akka Streams中的源

Akka Streams是一种用于构建高性能、可伸缩和容错的流处理应用程序的工具包。它是Akka框架的一部分,提供了一种声明式的编程模型,用于处理连续的数据流。

在Akka Streams中,源(Source)是数据流的起点,它可以是一个数据集合、一个文件、一个网络连接或者任何能够产生数据的地方。源可以是有界的,也可以是无界的。

源的主要作用是生成数据流,并将数据传递给下游的处理器(Flow)或者接收器(Sink)。源可以根据需要进行配置,以控制数据的生成速率、缓冲区大小等。

Akka Streams中的源有多种类型,包括:

  1. 基本源(Basic Sources):包括Source.singleSource.empty等,用于生成单个元素或者空数据流。
  2. 集合源(Collection Sources):包括Source.fromSource.unfold等,用于从集合中生成数据流。
  3. 文件源(File Sources):包括FileIO.fromPathFileIO.fromFile等,用于从文件中读取数据流。
  4. 网络源(Network Sources):包括Tcp().bindUdp().bind等,用于从网络连接中接收数据流。
  5. 自定义源(Custom Sources):可以根据业务需求自定义源,实现GraphStage接口。

Akka Streams的源具有以下优势:

  1. 高性能:Akka Streams使用异步非阻塞的处理模型,能够充分利用多核处理器的性能。
  2. 可伸缩:Akka Streams支持并行处理和分布式部署,可以根据需求动态调整处理能力。
  3. 容错:Akka Streams提供了故障恢复和容错机制,能够处理异常情况并保证数据的完整性。
  4. 灵活性:Akka Streams提供了丰富的操作符和组件,可以灵活地组合和转换数据流。
  5. 易于使用:Akka Streams提供了简洁的API和丰富的文档,使得开发人员可以快速上手并构建复杂的流处理应用程序。

在实际应用中,Akka Streams的源可以用于各种场景,包括:

  1. 实时数据处理:可以从传感器、日志文件等实时数据源中读取数据,并进行实时处理和分析。
  2. 流式ETL(Extract, Transform, Load):可以从数据库、消息队列等数据源中读取数据,并进行转换和加载到目标系统。
  3. 流媒体处理:可以从音视频流、网络摄像头等源中读取数据,并进行实时的音视频处理和分发。
  4. 数据同步和复制:可以从数据库、文件系统等源中读取数据,并进行实时的数据同步和复制。
  5. 实时监控和告警:可以从日志、指标数据等源中读取数据,并进行实时的监控和告警。

腾讯云提供了一系列与流处理相关的产品和服务,可以与Akka Streams结合使用,包括:

  1. 云流计算(Cloud Stream Computing):提供了基于Apache Flink的流处理引擎,支持实时数据处理和分析。
    • 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/flink
  • 云消息队列(Cloud Message Queue):提供了高可靠、高可用的消息队列服务,用于实现异步消息传递和解耦。
    • 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/CMQ
  • 云数据库(Cloud Database):提供了多种类型的数据库服务,包括关系型数据库、NoSQL数据库等,用于存储和管理数据。
    • 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 云存储(Cloud Storage):提供了可扩展、安全的对象存储服务,用于存储和管理大规模的非结构化数据。
    • 产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意,以上只是腾讯云提供的一些与流处理相关的产品和服务,还有其他厂商提供的类似产品和服务可供选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

akka-streams - 从应用角度学习:basic stream parts

实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的,主要是从了解akka-streams的原理为出发点。因为akka-streams是akka系列工具的基础,如:akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的,其实没有真正把akka-streams用起来。这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过,现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。现状是这样的:跨入大数据时代,已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库(非关系数据库)了。不难想象,这些应用的数据操作编程不说截然不同吧,肯定也会有巨大改变。特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了,groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。当然,有很多需求可以通过集合来满足,但涉及到大数据处理我想最好还是通过流处理来实现,因为流处理stream-processing的其中一项特点就是能够在有限的内存空间里处理无限量的数据。所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷:希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。

01
  • alpakka-kafka(2)-consumer

    alpakka-kafka-consumer的功能描述很简单:向kafka订阅某些topic然后把读到的消息传给akka-streams做业务处理。在kafka-consumer的实现细节上,为了达到高可用、高吞吐的目的,topic又可用划分出多个分区partition。分区是分布在kafka集群节点broker上的。由于一个topic可能有多个partition,对应topic就会有多个consumer,形成一个consumer组,共用统一的groupid。一个partition只能对应一个consumer、而一个consumer负责从多个partition甚至多个topic读取消息。kafka会根据实际情况将某个partition分配给某个consumer,即partition-assignment。所以一般来说我们会把topic订阅与consumer-group挂钩。这个可以在典型的ConsumerSettings证实:

    02

    反应式架构(1):基本概念介绍 顶

    淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级, 取得了非常好的成绩。其中『猜你喜欢』应用上限 QPS 提升了 96%,同时机器数量缩减了一半;另一核心应用『我的淘宝』实际线上响应时间下降了 40% 以上。PayPal凭借其基于Akka构建的反应式平台squbs,仅使用8台2vCPU虚拟机,每天可以处理超过10亿笔交易,与基于Spring实现的老系统相比,代码量降低了80%,而性能却提升了10倍。能够取得如此好的成绩,人们不禁要问反应式到底是什么? 其实反应式并不是一个新鲜的概念,它的灵感来源最早可以追溯到90年代,但是直到2013年,Roland Kuhn等人发布了《反应式宣言》后才慢慢被人熟知,继而在2014年迎来爆发式增长,比较有意思的是,同时迎来爆发式增长的还有领域驱动设计(DDD),原因是2014年3月25日,Martin Fowler和James Lewis向大众介绍了微服务架构,而反应式和领域驱动是微服务架构得以落地的有力保障。紧接着各种反应式编程框架相继进入大家视野,如RxJava、Akka、Spring Reactor/WebFlux、Play Framework和未来的Dubbo3等,阿里内部在做反应式改造时也孵化了一些反应式项目,包括AliRxObjC、RxAOP和AliRxUtil等。 从目前的趋势看来,反应式概念将会逐渐深入人心, 并且将引领下一代技术变革。

    01

    akka-grpc - 基于akka-http和akka-streams的scala gRPC开发工具

    关于grpc,在前面的scalaPB讨论里已经做了详细的介绍:google gRPC是一种全新的RPC框架,在开源前一直是google内部使用的集成工具。gRPC支持通过http/2实现protobuf格式数据交换。protobuf即protocol buffer,是google发明的一套全新的序列化传输协议serialization-protocol,是二进制编码binary-encoded的,相对java-object,XML,Json等在空间上占有优势,所以数据传输效率更高。由于gRPC支持http/2协议,可以实现双向通讯duplex-communication,解决了独立request/response交互模式在软件编程中的诸多局限。这是在系统集成编程方面相对akka-http占优的一个亮点。protobuf格式数据可以很方便的转换成 json格式数据,支持对外部系统的的开放协议数据交换。这也是一些人决定选择gRPC作为大型系统微服务集成开发工具的主要原因。更重要的是:用protobuf和gRPC进行client/server交互不涉及任何http对象包括httprequest,httpresponse,很容易上手使用,而且又有在google等大公司内部的成功使用经验,用起来会更加放心。

    02

    kakafka - 为CQRS而生

    前段时间跟一个朋友聊起kafka,flint,spark这些是不是某种分布式运算框架。我自认为的分布式运算框架最基础条件是能够把多个集群节点当作一个完整的系统,然后程序好像是在同一台机器的内存里运行一样。当然,这种集成实现方式有赖于底层的一套消息系统。这套消息系统可以把消息随意在集群各节点之间自由传递。所以如果能够通过消息来驱动某段程序的运行,那么这段程序就有可能在集群中任何一个节点上运行了。好了,akka-cluster是通过对每个集群节点上的中介发送消息使之调动该节点上某段程序运行来实现分布式运算的。那么,kafka也可以实现消息在集群节点间的自由流通,是不是也是一个分布式运算框架呢?实际上,kafka设计强调的重点是消息的接收,或者叫消息消费机制。至于接收消息后怎么去应对,用什么方式处理,都是kafka用户自己的事了。与分布式运算框架像akka-cluster对比,kafka还缺了个在每个集群节点上的”运算调度中介“,所以kafka应该不算我所指的分布式运算框架,充其量是一种分布式的消息传递系统。实际上kafka是一种高吞吐量、高可用性、安全稳定、有良好口碑的分布式消息系统。

    02

    Akka-Cluster(6)- Cluster-Sharding:集群分片,分布式交互程序核心方式

    在前面几篇讨论里我们介绍了在集群环境里的一些编程模式、分布式数据结构及具体实现方式。到目前为止,我们已经实现了把程序任务分配给处于很多服务器上的actor,能够最大程度的利用整体系统的硬件资源。这是因为通过akka-cluster能够把很多服务器组合成一个虚拟的整体系统,编程人员不需要知道负责运算的actor具体在那台服务器上运行。当然,我所指的整体系统是一种分布式的系统,实质底层还是各集群节点作为完整个体独立运行的,所以核心理念还是需要将程序分割成能独立运算的任务,然后分派给可能分布在很多服务器上的actor去运算。在上一篇的cluster-load-balance里我们采用了一种fire-and-forget模式把多项独立任务分配给集群节点上的actor,然后任由它们各自完成运算,中途不做任何交互、控制。这也是一种典型的无内部状态的运算模式。对外界来讲就是开始、完成,中间没有关于运算进展或当前状态的交流需要。但在现实里,很多任务是无法完全进行独立细分的,或者再细分会影响系统效率。比如网上购物网站每个客户的购物车:它记录了客户在网上的所有商品拣选过程,每一个拣选动作都代表更新的购物车状态,直到完成结算。那么在一个可能有几十万用户同时在线购物的网站,保留在内存的购物车状态应该是任何机器都无法容纳的,只有回到传统的数据库模式了,还是要面对无法解决的多并发系统效率问题。这么分析,集群分片技术可能是最好的解决方法了。

    02

    TPAMI 2022|3D语义分割中域适应的跨模态学习

    域适应是在标签稀缺时实现学习的一项重要任务。虽然大多数工作只关注图像模态,但存在许多重要的多模态数据集。为了利用多模态进行域适应,我们提出了跨模态学习,我们通过相互模仿来加强两种模态的预测之间的一致性。我们限定网络对标记的数据做出正确的预测,并对未标记的目标域数据进行跨模态的一致性预测。无监督和半监督的域适应 settings 的实验证明了这种新颖的域适应策略的有效性。具体来说,我们评估来自 2D 图像、3D 点云或两者都有的 3D 语义分割任务。我们利用最近的自动驾驶数据集来产生各种各样的域适应场景,包括场景布局上、光照上、传感器设置上、天气上的变化,以及 synthetic-to-real 的设置。在所有域适应场景中,我们的方法显著地改进了以前的单模态域适应的 baseline 。

    01

    akka-typed(8) - CQRS读写分离模式

    前面介绍了事件源(EventSource)和集群(cluster),现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式,由独立的写方程序和读方程序组成,具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式,最起码本身提供了对写方编程的支持,这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor,极大方便了对persistentActor的应用开发,但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist,也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子,是个购物车应用:当完成支付后需要取个快照(snapshot),下面是这个snapshot的代码:

    02
    领券