1. 前言

Schedulerx2.0 是阿里中间件自研的基于 akka 架构的新一代分布式任务调度平台，提供定时、任务编排、分布式跑批等功能，具有高可靠、海量任务、秒级调度等能力。

本篇文章以 Schedulerx2.0 为例子，介绍 akka 的应用场景，希望能给同样从事分布式系统开发的同学一些启发。这里不详细介绍 akka，初学者可以直接阅读官方文档（https://doc.akka.io/docs/akka/current/index.html?language=java）。

2. Reactive

说到近几年火热的反应式编程，谁都能说几句“异步、并发、非阻塞、高性能”等等，说到有代表性的项目，大家都知道 RxJava、Akka、Reactor。

Why Reactive?
——因为 Schedulerx2.0 作为任务调度平台，支持海量任务调度，提供任务状态机感知任务状态变化，需要 Reactive 的特性。

Why Akka?
——首先 akka 很简单，每个 actor 只需要实现一个 onReceive 方法。其次，Akka 真的非常强大！我们可以看下官方文档（https://doc.akka.io/docs/akka/current/index.html?language=java），Akka 几乎提供了一整套解决方案，使用 akka 可以很方便的实现一套高可靠、高并发、高性能的分布式系统。Schedulerx2.0 也只用到了 akka 生态圈里的一小部分功能：

• akka-actor
• akka-eventbus：实现高性能工作流引擎
• akka-remoting：实现进程间通信
• akka-persistence：实现消息的 At-Least-Once Delivery

3. Akka-actor in Schedulerx2.0

Schedulerx2.0 支持百万级别任务，一天上亿次调度，从架构上来说，主要是
server 无状态，可水平扩展
基于 akka-actor 模型，单机性能高

Schedulerx2.0 提供任务状态机，如下图

当有海量任务汇报任务状态，单线程肯定是处理不过来的。如果用线程池又会遇到并发问题，比如当前按顺序收到如下消息:
msg1: Instance=100 running
msg2: Instance=101 running
msg3: Instance=102 failed
msg4: Instance=101 success
msg5: Instance=100 failed
有可能 instance=100 先变成 failed，最后变成 running，导致状态机错误。

通过 Akka-actor 架构的模型，可以很容易处理这种场景：

如上图所示，JobInstanceRoutingActor 作为路由 actor，用来转发消息。下面挂载了很多 jobInstanceActor，用来真实处理消息。
所有 instance 状态的消息都发给 JobInstanceRoutingActor，路由 actor 会把同一个 instanceId 的消息发给同一个 jobInstanceActor，akka 能保证一个 actor 按照消息接收的顺序来处理消息，以此又能保证整个状态机消息的顺序性。

Schedulerx2.0 中，大量采用了上面这种模型，来支撑 job/workflow/instance 等消息的传递。

4. 基于 Akka-eventbus 的 Pub-Sub 模式

在异步处理场景中，当然少不了 Pub-Sub 模式。相信很多人都用过 guava 的 eventbus，可以很简单很优雅的实现一套基于事件驱动的解决方案。通过 @Subscribe 注解就能注册要订阅的事件，通过 @AllowConcurrentEvents 注解还能设置并发消费事件。但是 guava-eventbus 在实现并发消费事件的时候非常暴力，公用一个线程池。这在 Schedulerx2.0 的应用场景中不太合适，比如某个 job 触发频率特别高，可能整个线程池都被他占满了，造成其他 job 饿死。

在项目中大量使用 actor 模型之后，如果使用原生的 actor 通信会发现很困难，因为得知道 actor 的地址才能和他通信。如果有些 actor 要给多个 actor 发送消息，你的项目就会变成一个网状的结构，新增一个 actor 经常会漏掉一些通信。这个时候我们就会想到 Pub-Sub 模式，所有 actor 通信只需要给事件总线发送消息，每个 actor 只需要订阅自己的事件就好了。

如上图所示，定时调度器、工作流引擎、任务状态机等大部分模块，都由 akka-eventbus 进行管理，每个模块都是第四节定义的路由 actor+ 业务 actor 的模型。通过该模型，相同的 job 交给同一个 actor 处理，不会堵塞其他 actor，同样解决了上文提到的 guava-eventbus 公用线程池的问题。实现类图如下：

5. 两行代码实现进程间通信

Schedulerx2.0 是 Server-Worker 的架构，server 和 worker，worker 和 worker 都需要进行通信，使用 akka-remoting 可以很容易实现任意 2 个进程之间的通信。

Akka-remoting 是 peer-to-peer 的通信方式，每个节点都会暴露一个远程地址，其他节点只要知道地址，就能进行远程通信。Akka-remoting 也抽象成一个 actor，会让你的程序保持高度的一致，只不过这个 actor 的地址是远程的地址而已。Akka-remoting 支持多种协议，使用起来非常简单，以 netty-tcp 为例，首先我们在 server 端定义一个配置文件 akka-server.conf

akka {
  actor {provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"}
  remote {enabled-transports = ["akka.remote.netty.tcp"]
    netty.tcp {port = 52014}
  }
}

Server 只需要 2 行代码就可以起一个 remote actor

ActorSystem actorSystem = ActorSystem.create("server", akkaConfig);
actorSystem.actorOf(HelloActor.props(), "hello");

Worker 也只需要 2 行代码就能实现和 server 通信

ActorSelection helloSelection = context.actorSelection("akka.tcp://server@xx.xx.xx.xx:52014/user/hello");
helloSelection.tell("hello",getSelf());

对比 Schedulerx1.0 使用原生 netty 框架通信需要如下这么多代码

怎么样，使用 akka 进行远程通信，是不是非常简单和优雅 ^^

6. 消息 At-Least-Once Delivery

Akka 默认的消息传递是最多传递一次，即通过 tell，如果发送失败，不会重发。At-Least-Once Delivery，提供了一个消息至少传递一次的语义，即保证不丢！这在 Schedulerx2.0 中很多场景是非常需要的，比如某个实例在 worker 执行成功了，汇报成功的时候 server 正好重启了导致汇报失败，会造成工作流下游都卡住没法继续执行。

使用 At-Least-Once Delivery 要继承 UntypedPersistentActorWithAtLeastOnceDelivery（akka-2.4.x）或者 AbstractPersistentActorWithAtLeastOnceDelivery（akka-2.5.x）。Akka 在 2.5.x 为了拥抱函数式编程，只支持 java8，并用了很多 stream 的接口，所以接口和 2.4.x 已经大大不一样了。在 Schedulerx2.0 中，worker 主要是给用户用的，为了兼容低版本的 jdk，所以用了 2.4.x 版本的 UntypedPersistentActorWithAtLeastOnceDelivery。

UntypedPersistentActorWithAtLeastOnceDelivery 继承 UntypedPersistentActor 和 AtLeastOnceDelivery。

• UntypedPersistentActor：提供了持久化的 actor，对消息持久化、恢复等能力。
• AtLeastOnceDelivery：主要是 deliver、confirmDelivery(long deliveryId)两个接口。

AtLeastOnceDelivery 的原理非常简单，worker 向 server 汇报状态的时候，tell 改为 deliver，deliver 会自动生成一个 deliveryId，封装进 request 发送给 server，server 需要实现把 deliveryId 封装到 response 中并返回给 worker，worker 收到 response 的时候调用 confiremDelivery，会从 unconfirmed 列表中移除这个 deliveryId 的 request，否则 AtLeastOnceDelivery 会有一个 timer，定期重试这条 request。如下图

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本文作者：黄晓萌

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