所有Lagom API都使用Akka Stream的异步IO功能进行异步流; Java API使用JDK8 CompletionStage进行异步计算。...流式传输消息是Source类型的消息。 Source是一种允许异步流式传输和处理消息的Akka流API。 ? 此服务调用具有严格的请求类型和流响应类型。...使用流式传输消息需要使用Akka流。 tick服务调用将返回以指定间隔发送消息的源。 Akka流对这样的流有一个有用的构造函数： ? 前两个参数是发送消息之前的延迟以及它们应该发送的间隔。...在此示例中，订单服务发布到一个或多个Kafka主题，而用户服务订阅消费信息。用户服务使用Akka remoting与其他用户服务实例（集群成员）进行通信。...送货服务和用户服务通过在服务电话中流式传输信息进行交换。 ? 持续性，CQRS和事件溯源 每个微服务器应该拥有其数据。
在前面几篇讨论里我们都提到过：Akka-http是一项系统集成工具库。它是以数据交换的形式进行系统集成的。...所以，Akka-http的核心功能应该是数据交换的实现了：应该能通过某种公开的数据格式和传输标准比较方便的实现包括异类系统之间通过网上进行的数据交换。覆盖包括：数据编码、发送和数据接收、解析全过程。...虽然在Http标准中描述了如何通过MultiPart消息类型进行批量数据的传输，但是这个标准涉及的实现细节包括数据内容描述、数据分段方式、消息数据长度计算等等简直可以立即令人却步。...Akka-http是基于Akka-stream开发的：不但它的工作流程可以用Akka-stream来表达，它还支持stream化的数据传输。...我们知道：Akka-stream提供了功能强大的FileIO和Data-Streaming，可以用Stream-Source代表文件或数据库数据源。
开始执行接收和处理数据 jssc.start(); jssc.awaitTermination(); // 等待流计算结束，防止应用退出 在spark上执行上面代码，然后在对应的ip上打开9999端口实时进行数据传输...DStream的创建 可以从数据源（kafka、flume）的输入数据流创建,也可以在其他DStream上应用一些高级操作来创建,一个DStream可以看作是一个RDDs的序列。...然后进行一系列的操作。 Input DStream和Receivers Input DStream是DStream的一种,它是从流式数据源中获取的原始数据流。...Spark Streaming有两种数据类型的流式输入数据源： 1）.基本输入源：能够直接应用于StreamingContext API的输入源。...例如：文件系统、套接字连接，以及Akka Actor 2）.高级输入源：能够应用于特定工具类的输入源。例如：Kafka、Flume、Kinnesis等，这些就需要导入一些额外的依赖包。
这有助于减少带宽的使用（不需要非常频繁地进行请求），进而提高系统整体性能（发送后立即收到消息）并降低SQS成本。 独立的服务器现在是一个单一的jar包。...实现说明 出于好奇，下面是对ElasticMQ如何实现的简短描述，包括核心系统，REST层，Akka数据流使用和长轮询实现。所有的代码都可以在GitHub上找到。...它包含一些内置的指令，用于在请求方法（get / post等）上进行匹配，提取表单参数中的查询参数或匹配请求路径。但它也可以让你使用简单的指令组合来定义你自己的指令。...如何使用路由中的队列角色(queue actors)来完成HTTP请求？ 关于Spray的RequestContext好处是，它所做的只是将一个实例传递给你的路由，不需要任何回复。...使用Akka调度程序，我们还计划在指定的时间超过之后发回空列表并删除条目。 当新消息到达时，我们只需从map上等待一个请求，然后尝试去完成它。
这是一次重要的重写，核心部分是使用Akka Actor和REST层则采用Spray。目前为止，只有核心部分和SQS模块被重写;SQL后端和复制（Replication）尚在进行中。...实现说明 出于好奇，下面简单描述下ElasticMQ是如何实现的，包括核心系统，REST层，Akka数据流的使用和长轮询的实现。所有的代码都可以在GitHub上找到。...如何使用路由中的队列Actor来完成HTTP请求？ 关于Spray的好处是，它只是将一个RequestContext实例传递给你的路由，并不期待任何返回。这取决于路由是完全放弃请求还是使用一个值完成。...这看起来像完全正常的顺序代码，但是在执行时，从第一次使用Future开始将会异步运行。 长轮询 因为所有的代码都是异步和非阻塞的，实现长轮询非常容易。...使用Akka调度程序，我们还计划在指定的超时之后发回空列表并删除条目。 当新消息到达时，我们只需从map上获取一个等待请求，然后尝试完成它。同样，所有同步和并发问题都由Akka和参与者模型来处理。
Akka-http作为一种系统集成工具应该具备高效率的数据交换方式包括文件交换和数据库表行的上传下载。Akka-http的数据交换模式支持流式操作：代表交换数据可以是一种无限长度流的元素。...这种模式首先解决了纯Http大数据通过Multipart传输所必须进行的数据分段操作和复杂的消息属性设定等需要的技术门槛，再者用户还可以很方便的使用Akka-stream对数据进行深度处理，免去了数据转换的麻烦...更重要的是：Akka-http还支持reactive-stream，可以避免由传输速率所产生的种种问题。在本篇我们讨论利用Akka-http进行文件的双向传递。 ...： 服务端： import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.http.scaladsl.Http...._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.http.scaladsl.Http import akka.http.scaladsl.model.HttpEntity.limitableByteSource
编译 | 核子可乐、Tina 7 月 14 日，Akka 正式发布了其 Agentic Platform，号称“提供 SDK 与运行时，其中包含创建自主 AI 系统所需要的全部组件：编排、智能体、内存与流式传输...“另一大优势在于，我们是唯一一家为代理式框架提供高性能流式传输功能的供应商。...“市面上当然不乏独立的高性能事件流式传输引擎，比如 Flink，它能够支撑起大量消息总线。” “但 Flink 之类只是独立系统，仅适用于计算。...而借助 Akka，我们将智能体编排、内存与流式传输功能集成至同一编程包内。 其优势在于，用户能够一站式对所有功能进行编程，且各项功能均使用相同的计算资源。...，其产品模型是“在分布式系统的多个核心上进行并发，确保用户服务能够在不同时间及空间的不同位置上成功运行。
TaskManager从JobManager接收需要部署的任务，然后使用Slot资源启动Task，建立数据接入的网络连接，接收数据并开始数据处理。...Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。...Stateful Stream Processing接口很灵活，可以实现非常复杂的流式计算逻辑。...和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输出Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream...一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，类似一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个
流处理器从输入Topic中获取连续的记录流，对输入进行一些处理，转换，聚合，并产生一个或多个输出流。...Kafka Stream API解决了无序记录、多个流的聚合和数据连接以及允许进行有状态计算的难题等等。 Kafka生态系统：Kafka Stream和Kafka Connect ?...Kafka生态系统回顾 什么是Kafka Stream(流)？ Kafka流可实现实时流处理。它可以跨多个流进行聚合，连接来自多个流的数据，允许有状态的计算等等。...基于推送的系统会将数据推送给消费者（scribe，flume，反应流，RxJava，Akka）。基于推送或流式传输的系统在处理缓慢或死亡的消费者方面存在些问题。...当尝试跟踪消息确认时，不冲垮消费者和对消费者进行恢复通常是棘手的。 基于推送或流式传输的系统可以立即发送请求或累积请求并分批发送（或基于背压的组合）。基于推送的系统总是推送数据。
相较于标准 SQS 或 Apache Kafka、Amazon Kinesis 等流式消息代理，FIFO SQS 在这方面体现出了其独特的价值。...核心特性 单一来源，多目的地：在 ECST 模式中，事件由状态所有者发布，由多个需要复制该状态的领域或服务消费；这要求消息代理必须支持发布 - 订阅模式。...为了处理通知，消费者往往需要调用 API 从源服务或其他服务中获取更多详细信息。此外，消费者可能也需要进行数据库更新、创建命令或发布其他系统中可消费的通知。...如果消费者需要借助 SQS 的特性进行消费，那就可以通过 AWS EventBridge 将信息从 Kafka 路由到 SQS。...如果消费者不需要 SQS 的特性，就能直接从 Kafka 消费，并享受到其高效批处理的能力。
理解Source的本质 Akka Stream将流数据源定义为Source，RxJava则定义为Observable或Flowable。这些响应式编程框架都为Source提供了丰富的operator。...当一个Source被多个operator串联起来的时候，会使得这个Source更加难以被重用。...Akka Stream的流拓扑图 Akka Stream对流处理的抽象被建模为图。这一设计思想使得流的处理变得更加直观，流的处理变成了“搭积木”游戏。...我们可以将Akka Stream的Graph（完整的Graph，称为ClosedShape，是可以运行的，又称之为RunnableShape）看做是流处理的”模具“，至于那些由Inlet与Outlet端口组成的基础...Akka Stream之所以将Graph的运行器称之为materializer，大约也是源于这样的隐喻吧。 使用Akka Stream进行响应式流处理，我建议参考这样的思维。
因为业务逻辑中一个动作的发生时间顺序往往会对周围业务数据产生不同的影响，所以现在只能考虑事件源event-sourcing这种模式了。...写端只管往数据库写数据操作指令，读端从同一数据库位置读出指令进行实质的数据处理操作，所以读写过程中会产生一定的延迟，读端需要不断从数据库抽取pull事件。...而具体pull的时段间隔如何设定也是一个比较棘手的问题。无论如何，akka提供了Persistence-Query作为一种CQRS读端工具。...eventsByPersistenceId(...)启动了一个数据流，然后akka-persistence-query会按refresh-interval时间间隔重复运算这个流stream。...下一篇准备对应前面的CQRS Writer Actor 示范里的akka-cluster-pos进行rCQRS-Reader-Actor示范。
本文将介绍如何使用 Scala 和 Fuel 库构建一个高效的图片数据采集与分析爬虫，从技术实现到实际应用，为读者提供一个完整的解决方案。图片的实际应用案例1....有了这些链接后，我们将使用 Akka HTTP 的流式处理功能将图片下载到本地。为了进一步提高爬虫的效率，我们可以通过 Scala 的 Future 和 Cats Effect 来处理并发请求。...图片数据分析在成功采集到图片数据后，我们可以对这些图片进行简单的分析。例如，我们可以计算图片的平均大小、最常见的图片格式等。...代码分为多个模块，每个模块负责不同的功能，最后通过主程序将所有功能串联起来。...{BasicHttpCredentials, HttpCredentials}import akka.stream.scaladsl.FileIOimport akka.stream.ActorMaterializerimport
本文将介绍如何使用 Scala 和 Fuel 库构建一个高效的图片数据采集与分析爬虫，从技术实现到实际应用，为读者提供一个完整的解决方案。 图片的实际应用案例 1....有了这些链接后，我们将使用 Akka HTTP 的流式处理功能将图片下载到本地。...图片数据分析 在成功采集到图片数据后，我们可以对这些图片进行简单的分析。例如，我们可以计算图片的平均大小、最常见的图片格式等。...代码分为多个模块，每个模块负责不同的功能，最后通过主程序将所有功能串联起来。...{BasicHttpCredentials, HttpCredentials} import akka.stream.scaladsl.FileIO import akka.stream.ActorMaterializer
Kafka生态系统：连接源，连接接收器和Kafka数据流的示意图 [Kafka生态系统：连接源，连接接收器，Kafka流图 ] Kafka连接源是记录的来源。Kafka连接水槽是记录的目的地。...流处理器从输入主题获取连续的记录流，对输入执行一些处理，转换和聚合，并产生一个或多个输出流。...Kafka Stream API解决了无序记录的难题，跨多个流聚合，连接来自多个流的数据，允许有状态的计算等等。...推送数据给消费者（抄写员，水槽，反应流，RxJava，Akka）。基于推送或流式传输系统在处理缓慢或死亡的消费者方面存在问题。当消费率低于生产速度时，推送系统消费者有可能不知所措。...基于推送或流式传输的系统可以立即发送请求，或者累积请求并批量发送（或基于反压的组合）。基于推送的系统总是在推送数据。消费者可以在处理已经发送的数据的同时累积消息，这有利于减少消息处理的延迟。
我们说过Akka-http是一个好的系统集成工具，集成是通过数据交换方式实现的。Http是个在网上传输和接收的规范协议。...在Akka-http中对应的是HttpRequest和HttpResponse。这两个类型都具备HttpEntity类型来装载需要交换的数据。首先，无论如何数据在线上的表现形式肯定是一串bytes。...在Akka-http里我们把需要传输的数据转换成ByteString，通过网络发送給接收端、接收端再把收到消息Entity中的ByteString转换成目标类型的数据。...我们知道Akka-http是基于Akka-Stream的，具备Reactive-Stream功能特性。下面我们就示范一下如何进行stream的上传下载。...下面是本次讨论示范源代码： 服务端： import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.http.scaladsl.Http
二、相关概念 1.异步： 流式处理（异步） 客户端提交数据进行结算，并不会等待数据计算结果。 2.同步： 实时请求应答服务（同步） 客户端提交数据请求之后，立刻取得计算结果并返回给客户端。...3.Storm，Sparkstreaming，Mapreduce相关概念比较： Storm：（实时处理） 专门为流式处理设计 数据传输模式更为简单，很多地方也更为高效 并不是不能做批处理，它也可以来做微批处理...Tuple – 元组 Stream中最小数据组成单元 Stream – 数据流 从Spout中源源不断传递数据给Bolt、以及上一个Bolt传递数据给下一个Bolt，所形成的这些数据通道即叫做Stream...一般会从指定外部的数据源读取元组（Tuple）发送到拓扑（Topology）中 一个Spout可以发送多个数据流（Stream） 可先通过OutputFieldsDeclarer中的declare方法声明定义的不同数据流...对于简单的任务或者数据流转换，单个Bolt可以简单实现；更加复杂场景往往需要多个Bolt分多个步骤完成 一个Bolt可以发送多个数据流（Stream） 可先通过OutputFieldsDeclarer中的
（Akka是一个基于scala语言的比较先进异步通信的消息框架）但由于Akka不适合大文件的传输，其大文件是基于Jetty实现的HttpFileServer实现。...了解了Spark实现akka的通信原理进行节点间通信与并发处理。...RpcEndPointRef： RpcEndpointRef是一个对RpcEndpoint的远程引用对象，每个RpcEndpoint可以有多个引用，通过它可以向远程的RpcEndpoint端发送消息以进行通信...并且 rpcHandler 负责设置流，这些流可以使用零拷贝IO以数据块的形式流式传输。...MessageDecoder：对从管道中读取的ByteBuf进行解析，防止丢包 TransportFrameDecoder：对从管道中读取的ByteBuf按照数据帧进行解析； StreamManager
高级抽象 消息模式 事件源 带明确确认的邮箱 死信 应该用死信做什么？ 如何收到死信？...通常不令人担忧的死信 消息传递可靠性 Akka 帮助你构建可靠的应用程序，这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心（scaling up，纵向扩展）或分布在计算机网络中（scaling out，横向扩展...为了给下面的讨论提供一些上下文，请考虑跨多个网络主机的应用程序。...对于给定的一对 Actor，直接从第一个 Actor 发送到第二个 Actor 的消息将不会被无序接收，这一规则适用于使用基于 TCP 的 Akka 远程传输协议通过网络发送的消息。...如何收到死信？ Actor 可以订阅事件流上的类akka.actor.DeadLetter，请参阅「事件流」了解如何执行该操作。然后，订阅的 Actor 将收到（本地）系统中从那时起发布的所有死信。
，XML，Json等在空间上占有优势，所以数据传输效率更高。...端接收一串多个response 3、Client-Streaming：client向server发送一串多个request后从server接收一个response 4、Bidirectional-Streaming...所以，akka-grpc并没有提供对OAuth2规范身份验证的支持。在这个例子里我们就只能进行基本的身份证明（如店号、机器号等），但身份验证过程的安全性就不做任何加密操作了。..." %% "akka-actor-typed" % AkkaVersion, "com.typesafe.akka" %% "akka-stream" % AkkaVersion,...akka.grpc.scaladsl._ import akka.stream.scaladsl.Sink import akka.stream.scaladsl.Source import learn.akka.grpc
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