摘要：源碼鏈接進階持久化插件有同學可能會問，我對不是很熟悉亦或者覺得單機存儲并不是安全，有沒有支持分布式數據存儲的插件呢，比如某爸的云數據庫答案當然是有咯，良心的我當然是幫你們都找好咯。

這次把這部分內容提到現在寫，是因為這段時間開發的項目剛好在這一塊遇到了一些難點，所以準備把經驗分享給大家，我們在使用Akka時，會經常遇到一些存儲Actor內部狀態的場景，在系統正常運行的情況下，我們不需要擔心什么，但是當系統出錯，比如Actor錯誤需要重啟，或者內存溢出，亦或者整個系統崩潰，如果我們不采取一定的方案的話，在系統重啟時Actor的狀態就會丟失，這會導致我們丟失一些關鍵的數據，造成系統數據不一致的問題。Akka作為一款成熟的生產環境應用，為我們提供了相應的解決方案就是Akka persistence。

萬變不離其宗，數據的一致性是永恒的主題，一個性能再好的系統，不能保證數據的正確，也稱不上是一個好的系統，一個系統在運行的時候難免會出錯，如何保證系統在出錯后能正確的恢復數據，不讓數據出現混亂是一個難題。使用Actor模型的時候，我們會有這么一個想法，就是能不對數據庫操作就盡量不對數據庫操作（這里我們假定我們的數據庫是安全，可靠的，能保證數據的正確性和一致性，比如使用國內某云的云數據庫），一方面如果大量的數據操作會使數據庫面臨的巨大的壓力，導致崩潰，另一方面即使數據庫能處理的過來，比如一些count，update的大表操作也會消耗很多的時間，遠沒有內存中直接操作來的快，大大影響性能。但是又有人說幾人內存操作這么快，為什么不把數據都放內存中呢？答案顯而易見，當出現機器死機，或者內存溢出等問題時，數據很有可能就丟失了導致無法恢復。在這種背景下，我們是不是有一種比較好的解決方案，既能滿足需求又能用最小的性能消耗，答案就是上面我們的說的Akka persistence。

在具體深入Akka persistence之前，我們可以先了解一下它的核心設計理念，其實簡單來說，我們可以利用一些thing來恢復Actor的狀態，這里的thing可以是日志、數據庫中的數據，亦或者是文件，所以說它的本質非常容易理解，在Actor處理的時候我們會保存一些數據，Actor在恢復的時候能根據這些數據恢復其自身的狀態。

所以Akka persistence 有以下幾個關鍵部分組成：

PersistentActor：任何一個需要持久化的Actor都必須繼承它，并必須定義或者實現其中的三個關鍵屬性：

 def persistenceId = "example" //作為持久化Actor的唯一表示，用于持久化或者查詢時使用

 def receiveCommand: Receive = ??? //Actor正常運行時處理處理消息邏輯，可在這部分內容里持久化自己想要的消息

 def receiveRecover: Receive = ??? //Actor重啟恢復是執行的邏輯

相比普通的Actor，除receiveCommand相似以外，還必須實現另外兩個屬性。
另外在持久化Actor中還有另外兩個關鍵的的概念就是Journal和Snapshot，前者用于持久化事件，后者用于保存Actor的快照，兩者在Actor恢復狀態的時候都起到了至關重要的作用。

這里我首先會用一個demo讓大家能對Akka persistence的使用有一定了解的，并能大致明白它的工作原理，后面再繼續講解一些實戰可能會遇到的問題。

假定現在有這么一個場景，現在假設有一個1w元的大紅包，瞬間可能會很多人同時來搶，每個人搶的金額也可能不一樣，場景很簡單，實現方式也有很多種，但前提是保證數據的正確性，比如最普通的使用數據庫保證，但對這方面有所了解的同學都知道這并不是一個很好的方案，因為需要鎖，并需要大量的數據庫操作，導致性能不高，那么我們是否可以用Actor來實現這個需求么？答案是當然可以。

我們首先來定義一個抽獎命令，

case class LotteryCmd(
  userId: Long, // 參與用戶Id
  username: String, //參與用戶名
  email: String // 參與用戶郵箱
)

然后我們實現一個抽獎Actor，并繼承PersistentActor作出相應的實現：

case class LuckyEvent(  //抽獎成功事件
    userId: Long,
    luckyMoney: Int
)
case class FailureEvent(  //抽獎失敗事件
    userId: Long,
    reason: String
)
case class Lottery(
    totalAmount: Int,  //紅包總金額
    remainAmount: Int  //剩余紅包金額
) {
  def update(luckyMoney: Int) = {
    copy(
      remainAmount = remainAmount - luckyMoney
    )
  }
}
class LotteryActor(initState: Lottery) extends PersistentActor with ActorLogging{
  override def persistenceId: String = "lottery-actor-1"

  var state = initState  //初始化Actor的狀態

  override def receiveRecover: Receive = {
    case event: LuckyEvent =>
      updateState(event)  //恢復Actor時根據持久化的事件恢復Actor狀態
    case SnapshotOffer(_, snapshot: Lottery) =>
      log.info(s"Recover actor state from snapshot and the snapshot is ${snapshot}")
      state = snapshot //利用快照恢復Actor的狀態
    case RecoveryCompleted => log.info("the actor recover completed")
  }

  def updateState(le: LuckyEvent) =
    state = state.update(le.luckyMoney)  //更新自身狀態

  override def receiveCommand: Receive = {
    case lc: LotteryCmd =>
      doLottery(lc) match {     //進行抽獎，并得到抽獎結果，根據結果做出不同的處理
        case le: LuckyEvent =>  //抽到隨機紅包
          persist(le) { event =>
            updateState(event)
            increaseEvtCountAndSnapshot()
            sender() ! event
          }
        case fe: FailureEvent =>  //紅包已經抽完
          sender() ! fe
      }
    case "saveSnapshot" =>  // 接收存儲快照命令執行存儲快照操作
      saveSnapshot(state)
    case SaveSnapshotSuccess(metadata) =>  ???  //你可以在快照存儲成功后做一些操作，比如刪除之前的快照等
  }

  private def increaseEvtCountAndSnapshot() = {
    val snapShotInterval = 5
    if (lastSequenceNr % snapShotInterval == 0 && lastSequenceNr != 0) {  //當有持久化5個事件后我們便存儲一次當前Actor狀態的快照
      self ! "saveSnapshot"
    }
  }

  def doLottery(lc: LotteryCmd) = {  //抽獎邏輯具體實現
    if (state.remainAmount > 0) {
      val luckyMoney = scala.util.Random.nextInt(state.remainAmount) + 1
      LuckyEvent(lc.userId, luckyMoney)
    }
    else {
      FailureEvent(lc.userId, "下次早點來，紅包已被抽完咯！")
    }
  }
}

程序很簡單，關鍵位置我也給了注釋，相信大家對Actor有所了解的話很容易理解，當然要是有些疑惑，可以看看我之前寫的文章，下面我們就對剛才寫的抽紅包Actor進行測試：

object PersistenceTest extends App {
  val lottery = Lottery(10000,10000)
  val system = ActorSystem("example-05")
  val lotteryActor = system.actorOf(Props(new LotteryActor(lottery)), "LotteryActor-1")  //創建抽獎Actor
  val pool: ExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(10)
  val r = (1 to 100).map(i =>
    new LotteryRun(lotteryActor, LotteryCmd(i.toLong,"godpan","xx@gmail.com"))  //創建100個抽獎請求
  )
  r.map(pool.execute(_))  //使用線程池來發起抽獎請求，模擬同時多人參加
  Thread.sleep(5000)
  pool.shutdown()
  system.terminate()
}

class LotteryRun(lotteryActor: ActorRef, lotteryCmd: LotteryCmd) extends Runnable { //抽獎請求
  implicit val timeout = Timeout(3.seconds)
  def run: Unit = {
    for {
      fut <- lotteryActor ? lotteryCmd
    } yield fut match {  //根據不同事件顯示不同的抽獎結果
      case le: LuckyEvent => println(s"恭喜用戶${le.userId}抽到了${le.luckyMoney}元紅包")
      case fe: FailureEvent =>  println(fe.reason)
      case _ => println("系統錯誤，請重新抽取")
    }
  }
}

運行程序,我們可能看到以下的結果：

下面我會把persistence actor在整個運行過程的步驟給出，幫助大家理解它的原理：

1.初始化Persistence Actor

1.1若是第一次初始化，則與正常的Actor的初始化一致。

1.2若是重啟恢復Actor，這根據Actor之前持久的數據恢復。

1.2.1從快照恢復，可快速恢復Actor，但并非每次持久化事件都會保存快照，在快照完整的情況下，Actor優先從快照恢復自身狀態。

1.2.2從事件（日志，數據庫記錄等）恢復，通過重放持久化事件恢復Actor狀態，比較關鍵。

2.接收命令進行處理，轉化為需要持久化的事件（持久化的事件盡量只包含關鍵性的數據）使用Persistence Actor的持久化方法進行持久化（上述例子中的persist，后面我會講一下批量持久化），并處理持久化成功后的邏輯處理，比如修改Actor狀態，向外部Actor發送消息等。

3.若是我們需要存儲快照，那么可以主動指定存儲快照的頻率，比如持久化事件100次我們就存儲一次快照，這個頻率應該要考慮實際的業務場景，在存儲快照成功后我們也可以執行一些操作。

總的來說Persistence Actor運行時的大致操作就是以上這些，當然它是r如何持久化事件，恢復時的機制是怎么樣的等有興趣的可以看一下Akka源碼。

首先我們必須加載相應的依賴包，在bulid.sbt中加入以下依賴：

libraryDependencies ++= Seq(
"com.typesafe.akka" %% "akka-actor" % "2.4.16",  //Akka actor 核心依賴
  "com.typesafe.akka" %% "akka-persistence" % "2.4.16", //Akka persistence 依賴
  "org.iq80.leveldb"            % "leveldb"          % "0.7", //leveldb java版本依賴
  "org.fusesource.leveldbjni"   % "leveldbjni-all"   % "1.8", //leveldb java版本依賴
  "com.twitter"              %% "chill-akka"                  % "0.8.0" //事件序列化依賴
)

另外我們還需在application.conf加入以下配置:

akka.persistence.journal.plugin = "akka.persistence.journal.leveldb"
akka.persistence.snapshot-store.plugin = "akka.persistence.snapshot-store.local"

akka.persistence.journal.leveldb.dir = "log/journal"
akka.persistence.snapshot-store.local.dir = "log/snapshots"

# DO NOT USE THIS IN PRODUCTION !!!
# See also https://github.com/typesafehub/activator/issues/287
akka.persistence.journal.leveldb.native = false  //因為我們本地并沒有安裝leveldb，所以這個屬性置為false，但是生產環境并不推薦使用

akka.actor.serializers {
  kryo = "com.twitter.chill.akka.AkkaSerializer"
}

akka.actor.serialization-bindings {
  "scala.Product" = kryo
  "akka.persistence.PersistentRepr" = kryo
}

至此為止我們整個Akka persistence demo已經搭建好了，可以正常運行了，有興趣的同學可以下載源碼。源碼鏈接

有同學可能會問，我對leveldb不是很熟悉亦或者覺得單機存儲并不是安全，有沒有支持分布式數據存儲的插件呢，比如某爸的云數據庫？答案當然是有咯，良心的我當然是幫你們都找好咯。

1.akka-persistence-sql-async: 支持MySQL和PostgreSQL，另外使用了全異步的數據庫驅動，提供異步非阻塞的API，我司用的就是它的變種版，6的飛起。項目地址

2.akka-persistence-cassandra: 官方推薦的插件，使用寫性能very very very fast的cassandra數據庫，是幾個插件中比較流行的一個，另外它還支持persistence query。項目地址

3.akka-persistence-redis: redis應該也很符合Akka persistence的場景，熟悉redis的同學可以使用看看。項目地址

4.akka-persistence-jdbc: 怎么能少了jdbc呢？不然怎么對的起java爸爸呢，支持scala和java哦。項目地址

相應的插件的具體使用可以看該項目的具體介紹使用，我看了下相對來說都是比較容易的。

上面說到我司用的是akka-persistence-sql-async插件，所以我們是將事件和快照持久化到數據庫的，一開始我也是像上面demo一樣，每次事件都會持久化到數據庫，但是后來在性能測試的時候，因為本身業務場景對數據庫的壓力也比較大，在當數據庫到達每秒1000+的讀寫量后，另外說明一下使用的是某云數據庫，性能中配以上，發現每次持久化的時間將近要15ms，這樣換算一下的話Actor每秒只能處理60~70個需要持久化的事件，而實際業務場景要求Actor必須在3秒內返回處理結果，這種情況下導致大量消息處理超時得不到反饋，另外還有大量的消息得不到處理，導致系統錯誤暴增，用戶體驗下降，既然我們發現了問題，那么我們能不能進行優化呢?事實上當然是可以，既然單個插入慢，那么我們能不能批量插入呢，Akka persistence為我們提供了persistAll方法，下面我就對上面的demo進行一下改造，讓其變成批量持久化：

class LotteryActorN(initState: Lottery) extends PersistentActor with ActorLogging{
  override def persistenceId: String = "lottery-actor-2"

  var state = initState  //初始化Actor的狀態

  override def receiveRecover: Receive = {
    case event: LuckyEvent =>
      updateState(event)  //恢復Actor時根據持久化的事件恢復Actor狀態
    case SnapshotOffer(_, snapshot: Lottery) =>
      log.info(s"Recover actor state from snapshot and the snapshot is ${snapshot}")
      state = snapshot //利用快照恢復Actor的狀態
    case RecoveryCompleted => log.info("the actor recover completed")
  }

  def updateState(le: LuckyEvent) =
    state = state.update(le.luckyMoney)  //更新自身狀態

  var lotteryQueue : ArrayBuffer[(LotteryCmd, ActorRef)] = ArrayBuffer()

  context.system.scheduler  //定時器，定時觸發抽獎邏輯
    .schedule(
      0.milliseconds,
      100.milliseconds,
      new Runnable {
        def run = {
          self ! "doLottery"
        }
      }
    )

  override def receiveCommand: Receive = {
    case lc: LotteryCmd =>
      lotteryQueue = lotteryQueue :+ (lc, sender())  //參與信息加入抽獎隊列
      println(s"the lotteryQueue size is ${lotteryQueue.size}")
      if (lotteryQueue.size > 5)  //當參與人數有5個時觸發抽獎
        joinN(lotteryQueue)
    case "doLottery" =>
      if (lotteryQueue.size > 0)
        joinN(lotteryQueue)
    case "saveSnapshot" =>  // 接收存儲快照命令執行存儲快照操作
      saveSnapshot(state)
    case SaveSnapshotSuccess(metadata) =>  ???  //你可以在快照存儲成功后做一些操作，比如刪除之前的快照等
  }

  private def joinN(lotteryQueue: ArrayBuffer[(LotteryCmd, ActorRef)]) = {  //批量處理抽獎結果
    val rs = doLotteryN(lotteryQueue)
    val success = rs.collect {  //得到其中中獎的相應信息
      case (event: LuckyEvent, ref: ActorRef) =>
        event -> ref
    }.toMap
    val failure = rs.collect {  //得到其中未中獎的相應信息
      case (event: FailureEvent, ref: ActorRef) => event -> ref
    }
    persistAll(success.keys.toIndexedSeq) {  //批量持久化中獎用戶事件
      case event =>  println(event)
        updateState(event)
        increaseEvtCountAndSnapshot()
        success(event) ! event
    }
    failure.foreach {
      case (event, ref) => ref ! event
    }
    this.lotteryQueue.clear()  //清空參與隊列
  }


  private def increaseEvtCountAndSnapshot() = {
    val snapShotInterval = 5
    if (lastSequenceNr % snapShotInterval == 0 && lastSequenceNr != 0) {  //當有持久化5個事件后我們便存儲一次當前Actor狀態的快照
      self ! "saveSnapshot"
    }
  }

  private def doLotteryN(lotteryQueue: ArrayBuffer[(LotteryCmd, ActorRef)]) = {  //抽獎邏輯具體實現
    var remainAmount = state.remainAmount
    lotteryQueue.map(lq =>
      if (remainAmount > 0) {
        val luckyMoney = scala.util.Random.nextInt(remainAmount) + 1
        remainAmount = remainAmount - luckyMoney
        (LuckyEvent(lq._1.userId, luckyMoney),lq._2)
      }
      else {
        (FailureEvent(lq._1.userId, "下次早點來，紅包已被抽完咯！"),lq._2)
      }
    )
  }
}

這是改造后的參與Actor，實現了批量持久的功能，當然這里為了給發送者返回消息，處理邏輯稍微復雜了一點，不過真實場景可能會更復雜，相關源碼也在剛才的項目上。

另外Akka Persistence還提供了Query接口，用于需要查詢持久化事件的需求，這部分內容可能要根據實際業務場景考慮是否需要應用，我就不展開講了，另外我也寫了一個小demo在項目中，想要嘗試的同學也可以試試。