飢餓誰參加一個序列過程

Bisuness邏輯飢餓誰參加一個序列過程

我們有以下業務邏輯來完成：

100萬次這樣做：

下載索引文件我
解壓文件
從文件中提取一些信息
刪除文件

當前阿卡解決方案

的阿卡的解決方案，我們目前所面對的創造百萬的演員誰是負責一個要下載的文件，一旦他們這樣做，他們創造一個演員照顧2,3,4步驟。

問題

一旦我們運行的過程中，我們遇到了在阿卡高度重視下載者的情況，演員的休息飢餓模式beeing。

我們知道，隨着機器磁盤變滿，因爲下載的演員經常下載，但其他演員沒有機會掃描和刪除文件。

問題

有沒有辦法迫使阿卡不捱餓演員下來的演員鏈？
有沒有辦法告訴下載演員等待，直到它得到一些通知它可以繼續（例如不超過1000並行的磁盤文件）

感謝。

來源

2017-06-21 t-rex-50

至於問題2：僅使用1000的演員，這是負責所有步驟 - > 1000個文件的最大磁盤上，沒有任何可能發生的饑荒，因爲一個角色負責的整個步驟鏈。您可以使用一個包含所有文件的隊列進行下載，這樣1000名演員一旦完成了他們的配置，就可以請求一個新文件。 – thwiegan

1000000名演員同時下載1000000個文件是無稽之談。單線程可以更快地完成這項工作。應該將步驟2-4合併到一個作業中，並提交給可用處理程序+ 1的線程池。 –

使用不同的調度程序對於兩種類型的演員：

在你的配置，你可以定義一個單獨的調度程序（舉例來說）：

my-dispatcher { 
    type = Dispatcher 
    executor = "thread-pool-executor" 
    thread-pool-executor { 
    fixed-pool-size = 32 
    } 
    throughput = 100 
}

然後你就可以分配到一個特定的演員創建時：

val myActor = context.actorOf(Props[MyActor].withDispatcher("my-dispatcher"), "myactor1")

調度程序實際上是線程池。將兩個保證分開，保證緩慢的阻塞操作不會使另一個餓死。一般來說，這種方法被稱爲批量標題，因爲這個想法是，如果應用程序的一部分失敗，其餘部分仍然響應。

欲瞭解更多信息，請參閱the documentation

來源

2017-06-21 09:04:33

飢餓誰參加一個序列過程

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