Akka分布式并发框架

选择事件存储数据库需要大量研究。这可能是一个单独的博客系列的主题（可能在将来），所以我的计划是从不同的角度来解决它。不要试图找到最佳解决方案（因为恕我直言不存在）。相反，尝试找到一个最佳的折衷方案并为改变做好准备。使用Akka Persistence有一个巨大的优势，即持久性只是一个

本节主要主题是将ShowEntity隐藏在一个不错的服务包装下。否则，与Actor交互所需的逻辑将在许多地方重复，这总是一个坏主意。六边形角度的角度来看，ShowService这将是我们的端口，将来可供任何适配器使用。 查询实体在此之

本节我们将解决并发访问的问题。. 我们的域代码非常优雅，但即使我们使用记录和一些不可变集合，它在多线程环境中也不是完全安全的。比如我们要实现在同时预定同一个座位的情况下，一个请求成功一个失败的保证。如何实施？在大多数情况下，您将在数据库级别引入某种乐观（或悲观）锁定。在这种情况下，您本身并没

Akka Serverless 是一种平台即服务，它结合了 API 优先、无数据库编程和无服务器运行时。开发人员不必设置和调整数据库、维护和供应服务器、配置或运行计算集群。开发人员唯一负责的是构建无服务器服务。相比之下，Akka Serverless 提供了高级数据访问模式，如

来自 erlang 解决方案的

Akka的新许可证给Apache Flink带来了许多问题，因为它在内部使用Akka 进行集群协调。但是，Apache Flink的许可证不会改变。将不会再使用 Akka 2.7+，这将确保用户不受影响。 Flink 没有任何直接的危险，我

Dust 将强大的 Actor 系统与 Java 虚拟线程集成在一起。此范例消除了与大规模多线程应用程序相关的常见问题。

数据处理可以分为多个同时进行。这有利于 IO 密集型工作的高效流水线化，与对java.util.stream等CPU 密集型工作的关注相辅相成。 Conveyor 在很大程度上受到 Akka Streams 以及其他响应式 API（如 RxJava

VirtusLab 的基于事件溯源的 Akka 应用程序的底层数据库迁移案例研究。 这篇文章介绍了一项针对大型工业事件溯源项目的研究，其中涉及了对Akka和数据库选择的讨论。 作者对Akka Persis

Play框架曾经是 Spring 主要竞争对手 ，遗憾的是，Play 背后的公司（最初名为 Typesafe，现在名为 Lightbend）逐渐对该解决方案失去了兴趣。 起初，他们将其过渡到 Lagoma，2021 年，Play 终于回归社区，由 Matt

JEP草案介绍： JEP 461：流收集器（预览）这是 #Akka 前任技术负责人 Viktor Klang 建议提出的JEP，如果修改流 API 时会发生什么？我们似乎收到了一份关于新开发方向的建议，而该

让我们来看看在.NET生态系统中我们有哪些工具可以使用。在接下来的几节中，我们将介绍流行的框架选择。Orleans, Proto.Actor, Akka.Net, 和Dapr。我们将重点介绍它们的独特功能和方法。 Orleans</

想象一个简单的市场，对同一产品感兴趣的买家和卖家聚集在一起进行交易。对于市场上的每个产品，对该产品感兴趣的买家可以形成一个有序的队列，按照“先到先得”的原则进行排序。然后，每个买家可以接近最便宜的卖家并进行交易，以卖家指定的价格从卖家那里购买尽可能多的产品。如果没有卖家以足够低的价格提供产品

点击标题 黑客新闻讨论这是对软件开发社区的精彩贡献，本着《Why's Poignant Guide》和《L

到目前为止，无服务器技术还无法支持企业构建的有状态、高性能、可扩展的应用程序：括消费者和工业物联网、工厂自动化、现代电子商务、实时金融服务、流媒体、基于互联网的游戏和 SaaS 应用。开源应用程序框架提供商

没有并行性+量化执行+确定性行为=确定性模拟测试，不多线程去测试分布式系统，从并发系统中移除并发。像FoundationDB这样的人已