我正在试用Akka (Java api)。我所尝试的是比较Akka的基于参与者的并发模型和普通Java并发模型(Java .util。并发类)。

这个用例是一个简单的规范映射减少字符计数的实现。数据集是随机生成的字符串(长度为400个字符)的集合，并计算其中元音的数量。

For Akka I used a BalancedDispatcher(for load balancing amongst threads) and RoundRobinRouter (to keep a limit on my function actors). For Java, I used simple fork join technique (implemented without any work stealing algorithm) that would fork map/reduce executions and join the results. Intermediate results were held in blocking queues to make even the joining as parallel as possible. Probably, if I am not wrong, that would mimic somehow the "mailbox" concept of Akka actors, where they receive messages.

观察: 直到中等负载(~50000字符串输入)，结果是可比较的，在不同的迭代中略有变化。但是，当负载增加到100000时，Java解决方案就挂起了。在这种情况下，我将Java解决方案配置为20-30个线程，它在所有迭代中都失败了。

将负载增加到1000000，对Akka来说也是致命的。我可以与任何有兴趣进行交叉检查的人分享代码。

所以对我来说，Akka似乎比传统的Java多线程解决方案更好。原因可能是Scala的底层魔力。

如果我可以将问题域建模为事件驱动的消息传递，那么我认为Akka是JVM的一个很好的选择。

测试对象: Java版本:1.6 IDE: Eclipse 3.7 Windows Vista 32位。3 gb ram。英特尔酷睿i5处理器，2.5 GHz时钟速度

请注意，用于测试的问题域是可以争论的，我试图在我的Java知识允许的范围内尽可能地公平:-)

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。

我们在语音对话系统(primetalk)中使用Akka。无论是对内还是对外。为了在单个集群节点上同时运行许多电话通道，显然需要一些多线程框架。Akka的工作非常完美。我们以前有过java并发性的噩梦。和Akka一起，它就像一个秋千——它简单地工作。坚固可靠。24 * 7,不间断。

在通道中，我们有并行处理的实时事件流。特别是: -冗长的自动语音识别-由演员完成; -音频输出生成器，混合一些音频源(包括合成语音); 文本到语音的转换是一个单独的在频道之间共享的角色集 -语义和知识加工。

为了实现复杂信号处理的互连，我们使用SynapseGrid。它具有在复杂参与者系统中对DataFlow进行编译时检查的好处。

我们正在一个大型电信项目中使用Akka(不幸的是，我不能透露太多细节)。 Akka角色由web应用程序远程部署和访问。这样，我们就有了一个基于谷歌原型缓冲区的简化RPC模型，并使用Akka Futures实现了并行。 到目前为止，这种模式运行得非常出色。注意:我们使用的是Java API。

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。

我们使用Akka来异步处理REST调用——与异步web服务器(基于net)一起，与传统的每个用户请求线程模型相比，我们可以在每个节点/服务器服务的用户数量上实现10倍的提高。

告诉你的老板，你的AWS托管费用将下降10倍，这是一个不用动脑筋的事情!嘘……不过别告诉亚马逊…：）