如果您将聊天服务器抽象到一个级别，那么您将得到答案。

Akka提供了一个类似于Erlang的“让它崩溃”的消息传递系统。

例如，需要不同级别的持久性和可靠性的消息传递:

聊天服务器 MMO的网络层 财务数据泵 iPhone/手机/任何应用的通知系统 其他服务器 也许类似WebMachine(猜测)

Akka的优点是它为持久性、STM实现、REST服务器和容错提供了选择。

不要被聊天服务器的例子惹恼，把它看作是某一类解决方案的例子。

在他们所有优秀的文档中，我觉得这个确切的问题、用例和示例存在差距。请记住，这些例子不是简单的。

(仅凭观看视频和玩源代码的经验编写，我没有使用akka实现任何东西。)

An example of how we use it would be on a priority queue of debit/credit card transactions. We have millions of these and the effort of the work depends on the input string type. If the transaction is of type CHECK we have very little processing but if it is a point of sale then there is lots to do such as merge with meta data (category, label, tags, etc) and provide services (email/sms alerts, fraud detection, low funds balance, etc). Based on the input type we compose classes of various traits (called mixins) necessary to handle the job and then perform the work. All of these jobs come into the same queue in realtime mode from different financial institutions. Once the data is cleansed it is sent to different data stores for persistence, analytics, or pushed to a socket connection, or to Lift comet actor. Working actors are constantly self load balancing the work so that we can process the data as fast as possible. We can also snap in additional services, persistence models, and stm for critical decision points.

在JVM上传递的Erlang OTP风格的消息对于在现有库和应用程序服务器的肩膀上开发实时系统来说是一个很棒的系统。

Akka允许您像在传统esb中那样进行消息传递，但速度更快!它还为您提供了框架中的工具，以管理解决方案所需的大量参与者池、远程节点和容错。

我们在工作中的几个项目中使用了Akka，其中最有趣的是与车辆碰撞修复有关。主要在英国，但现在扩展到美国，亚洲，大洋洲和欧洲。 我们使用参与者来确保实时提供碰撞修复信息，以实现安全且具有成本效益的车辆修复。

关于Akka的问题其实更多的是“你不能用Akka做什么”。它与强大的框架集成的能力、强大的抽象性和所有的容错能力使它成为一个非常全面的工具包。

如果您将聊天服务器抽象到一个级别，那么您将得到答案。

Akka提供了一个类似于Erlang的“让它崩溃”的消息传递系统。

例如，需要不同级别的持久性和可靠性的消息传递:

聊天服务器 MMO的网络层 财务数据泵 iPhone/手机/任何应用的通知系统 其他服务器 也许类似WebMachine(猜测)

Akka的优点是它为持久性、STM实现、REST服务器和容错提供了选择。

不要被聊天服务器的例子惹恼，把它看作是某一类解决方案的例子。

在他们所有优秀的文档中，我觉得这个确切的问题、用例和示例存在差距。请记住，这些例子不是简单的。

(仅凭观看视频和玩源代码的经验编写，我没有使用akka实现任何东西。)

我们正在使用akka及其camel插件为twimpact.com分发我们的分析和趋势处理。我们必须每秒处理50到1000条消息。除了使用camel进行多节点处理外，它还用于将单个处理器上的工作分配给多个工作人员，以获得最大性能。工作得很好，但需要了解如何处理拥塞。

免责声明:我是Akka的采购订单

此外，它还提供了一个更容易推理和纠正的并发大杂烩(参与者、代理、数据流并发)，并以STM的形式进行并发控制。

下面是一些你可以考虑的用例:

Transaction processing (online gaming, finance, statistics, betting, social media, telecom, ...) scale up, scale out, fault-tolerance / HA Service backend (any industry, any app) service REST, SOAP, cometd etc act as message hub / integration layer scale up, scale out, fault-tolerance / HA Snap-in concurrency/parallelism ( any app ) Correct Simple to work with and understand Just add the jars to your existing JVM project (use Scala, Java, Groovy or JRuby) Batch processing ( any industry ) Camel integration to hook up with batch data sources Actors divide and conquer the batch workloads Communications hub ( telecom, web media, mobile media ) scale up, scale out, fault-tolerance / HA Game server (online gaming, betting) scale up, scale out, fault-tolerance / HA BI/datamining/general purpose crunching scale up, scale out, fault-tolerance / HA insert other nice use cases here