akka

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최근 Akka를 살펴 보았고 JVM에서 확장 가능한 서버를 구축하기위한 훌륭한 프레임 워크처럼 보입니다. 그러나 JVM에있는 대부분의 라이브러리가 블로킹 (예 : JDBC)하므로 스레드가 항상 차단되므로 이벤트 기반 모델을 사용하면 성능상의 이점을 잃지 않으십니까? 아카는이 문제를 해결하기 위해 어떤 일을합니까? 아니면 JVM에서 더 많은 non-block

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핸들 Akka 액터 바운드 사서함 MessageQueueAppendFailedException

OOM을 피하기 위해 일부 Akka 1.1.3 액터의 사서함 크기를 공유 사용자 지정 디스패처로 제한합니다. 예를 들어 : (: actor.stop()가, 잠깐 것처럼 슬프게 보이고, actor.start()는 ActorStartException가 발생합니다 보조 노트를) 내가 좋아하는 것 object Static { val dispatcher =

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Akka 액터가 실패했습니다. VerifyError : 분기 대상의 스택 맵 프레임이 일치하지 않습니다.

저는 Akka Typed Actors을 사용하는 Java 애플리케이션이 있습니다. 코드는 이클립스에 오류가없는,하지만 난 내 응용 프로그램을 시작할 때이 오류 충돌 및 인쇄 : 내가 잘못 될 수 있는지 이해가 안 Exception in thread "main" java.lang.VerifyError: Inconsistent stackmap frames at

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Akka AMQP의 교환 및 대기열 선언

아마 내가 보지 않을 수도 있지만 Akka AMQP (Scala)에서 교환 및 대기열을 선언 할 수있는 방법이 있습니까? 편집 : 지금 교환을 선언하는 방법을 볼 수 있지만 대기열을 선언하는 방법은 무엇입니까?

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Akka 액터 검색하기

서버의 여러 인스턴스 (Akka 원격 액터)를 실행할 수있는 노드가 있습니다. 클라이언트가 특정 노드에서 라이브 서버를 찾는 범위의 포트를 검색 할 수있게하고 싶습니다. 내가 궁금 private def scanHost(serverHost: String) = { val initialPort = 36627 val portsToScan = (i

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Akka에서 전환하는 동안 상태에 액세스하는 방법 FSM

나는 내 Actor에서 상태를 처리하기 위해 Akka FSM을 사용하고 있습니다. 전환이 어떤 상태에서 왔는지에 관계없이 특정 상태로의 전환이 발생할 때마다 수행 할 작업을 원합니다. 전환이 발생할 때 그러나 onTransition({ case (_, ToState) => performAction(stateData) }) ... when(

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중복 메시지를 찾는 Akka 프레임 워크 지원

Akka와 Scala를 사용하여 고성능 분산 시스템을 구축하려고합니다. 값 비싼 (그리고 부작용이없는) 계산을 요청하는 메시지가 도착하고 정확히 동일한 계산이 이미 요청 된 경우 결과를 다시 계산하지 않으려합니다. 이전에 요청한 계산이 이미 완료되어 결과를 사용할 수 있다면 캐시하고 재사용 할 수 있습니다. 그러나 중복 계산을 요청할 수있는 시간대는 임의로

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PriorityExecutorBasedEventDrivenDispatcher를 사용하여 메시지 재정렬을 방지하는 방법은 무엇입니까?

내 Akka FSM 액터는 유형에 따라 메시지 우선 순위를 매길 필요가 있습니다. 메시지 상태 전환에게 현재 상태를 배우가 몇 가지 작업을 수행하는 원인이 메시지를 조회 메시지를 트리거 : 구체적으로, 배우가 우선 순위 순서로, 이러한 범주 중 하나에 메시지를 수신 ("WorkMsg")는 Akka의 문서에 따르면, 메시지는 PriorityGenerator

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OTP 비헤이비어에 대해 Akka/Scala 등가물이 있습니까?

저는 현재 메시지 라우팅과 로깅과 관련된 새로운 프로젝트를 예상하고 있습니다. event과 server과 같은 OTP의 추상화가 매우 유용하다는 것을 알게되었습니다. 하지만 비 기술적 인 이유로이 프로젝트는 아마도 JVM에서 구현 될 것이므로 Akka을 살펴 보았습니다. 비슷한 것을 찾지 못했습니다. 나는 전문가가 아니에요 분산 시스템을 구축하고 내 도구에

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Akka -로드 밸런싱 및 프로세서 전체 사용

병렬 수집을 사용하는 매트릭스 곱셈 알고리즘을 작성하여 곱하기 속도를 높였습니다. 그것은 그렇게 간다 : 이제 (0 until M1_ROWS).grouped(PARTITION_ROWS).toList.par.map(i => singleThreadedMultiplicationFAST(i.toArray.map(m1(_)), m2) ).reduce(_+