Actor模型是一种避免线程共享数据,相同Actor实体串行化的方案,所以不便dapr的其他功能,几乎都是非编程入侵的,相反,Dapr Acror深度定制的,关于Actor,.net中有一些通用框架,比如Akka.net,微软的Orleans,还有最近复活的Proto actor。Dapr下的Actor,是dapr实现了一些库,基于这些库来实现actor模型编程的。
本篇开个小头,实际体会一下actor的作用,actor的一大作用就是实例隔离,相同实例不共享内存,不同实例间还是可以并行的,当然这个实现并不与OOP中的实例相等,还是看下面这个小例子吧,通过代码来感觉。
一、首先定义一个类库项目
需要引用Nuget包 Dapr.Actors
public interface IAccountActor : IActor
{Task<string> GetTimeAsync(string inTime);
}
二、定义一个asp.net api项目
实现上面定义的接口,需要引入Nuget包Dapr.Actors.AspNetCore
public class AccountActor: Actor, IAccountActor{ public AccountActor(ActorHost host) : base(host){ }public async Task<string> GetTimeAsync(string inTime){Console.WriteLine($"{this.Id}开始");Task.Delay(3000).Wait();Console.WriteLine($"{this.Id}结束");return await Task.FromResult($"Actor ID:{this.Id} 传入时间:{inTime},返回时间:{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")}");}}
需要在向Services中注入Actor
using OrderFactoryService;
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
builder.Services.AddControllers();
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
builder.Services.AddSwaggerGen();
//注入Actor
builder.Services.AddActors(options =>
{options.HttpEndpoint = "http://localhost:3999"; options.Actors.RegisterActor<AccountActor>();
});var app = builder.Build();if (app.Environment.IsDevelopment())
{app.UseSwagger();app.UseSwaggerUI();
}
app.UseAuthorization();app.UseRouting();
app.UseEndpoints(endpoints =>
{ //Map Actor Handlerendpoints.MapActorsHandlers();
});
app.MapControllers();
app.Run();
为了对比测试,可以定义一个/gettime的api,比较并串行
[ApiController]
[Route("[controller]")]
public class HomeController : ControllerBase
{private readonly ILogger<HomeController> _logger;public HomeController(ILogger<HomeController> logger){_logger = logger;}[HttpGet("/gettime")]public IActionResult Get(string inTime){Task.Delay(3000).Wait();return Ok($"传入时间:{inTime},返回时间:{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")}");}
}
三、添加一个Actor客户端项目
需要引用Nuget包 Dapr.Actors
using Dapr.Actors;
using Dapr.Actors.Client;
using IOrderFactoryActory.Interfaces;Console.WriteLine("回车开始");
Console.ReadLine();//调用api是并行的
var client = new HttpClient();
var httpTask1 = new Task(async () =>
{Console.WriteLine(await client.GetStringAsync("http://localhost:5000/gettime?intime=" + DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")));
});
var httpTask2 = new Task(async () =>
{Console.WriteLine(await client.GetStringAsync("http://localhost:5000/gettime?intime=" + DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")));
});
httpTask1.Start();
httpTask2.Start();//相同ID的actor是串行的,不同ID的actor是并行的
var factory = new ActorProxyFactory(new ActorProxyOptions { HttpEndpoint = "http://localhost:3999" });
var account1 = CreateActor(factory, "11111111111");
var account2 = CreateActor(factory, "22222222222");
var actorTask1_1 = new Task(async () =>
{Console.WriteLine(await account1.GetTimeAsync(DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")));
});
var actorTask1_2 = new Task(async () =>
{Console.WriteLine(await account1.GetTimeAsync(DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")));
});
var actorTask2 = new Task(async () =>
{Console.WriteLine(await account2.GetTimeAsync(DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")));
});
actorTask1_1.Start();
actorTask1_2.Start();
actorTask2.Start();Console.WriteLine("回车结束");
Console.ReadLine();static IAccountActor CreateActor(ActorProxyFactory factory, string accountNo)
{var actorType = "AccountActor";var actorId = new ActorId(accountNo); return factory.CreateActorProxy<IAccountActor>(actorId, actorType);
}
四、开始测试
启动sidecar
dapr run --app-id account --app-port 5000 --dapr-http-port 3999
运行结果:
可以通过上面的例子看到,web api的传入时间和返回时间几乎相同,说明他们是并行运行的,都在内部等了3秒;Actor有两个实例,是通过ActorID来区分实例的,ID为1开头的两个实例虽然传入时间几乎相同,但在返回时间上,第二次明显是排在第一次返回后的(这正是Actor的串行基本准则),ID为2开头的,可以与1并行。
实际场景是什么呢?前一段时间开发了一套账务系统,场景是有很多账户批量入帐,当然有可能有相同帐户同时入帐,入帐时需要取出旧的帐户余额,加上本次入帐金额,然后更新掉帐户余额;因为是通过web api调过来的并发,处理办法是在表的数据行上用行级锁(DBA会骂娘的),保证两个相同帐户入帐时,不会同时取,然后都用旧余额相加。但如果这里用Actor,就可以释放数据库的压力(DBA会很开心的),相同帐户的Actor是串行执行,所以在业务层就避免了并发,不同帐户不受影响,关键是Actor是细小的颗粒,可以大量创建销毁。篇幅和时间所限,下一篇会用例子来实现这个场景。