akka actor模型和java thread模型各有什么优势

1) akka actor背后也是通过线程池来执行的。actor与thread不是一个维度的事情，actor比thread更抽象，更偏上层，它只是定义了一种机制，怎么实现或底层用什么实现是另一回事。

公司主营业务：网站设计、成都做网站、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联推出榆阳免费做网站回馈大家。

2) 实际上actor更容易驾驭(框架帮你屏蔽了很多底层的事情)，thread在并发下兼顾性能和正确性有很多技巧，要用好还没那么容易。

GitHub上面有哪些经典的java框架源码

Bazel：来自Google的构建工具，可以快速、可靠地构建代码。官网

Gradle：使用Groovy（非XML）进行增量构建，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网

Buck：Facebook构建工具。官网

字节码操作

编程方式操作字节码的开发库。

ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网

Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网

Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网

Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网

集群管理

在集群内动态管理应用程序的框架。

Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网

Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网

代码分析

测量代码指标和质量工具。

Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网

Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网

FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网

jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网

PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网

SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网

编译器生成工具

用来创建解析器、解释器或编译器的框架。

ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网

JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网

外部配置工具

支持外部配置的开发库。

config：针对JVM语言的配置库。官网

owner：减少冗余配置属性。官网

约束满足问题求解程序

帮助解决约束满足问题的开发库。

Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用了约束规划技术。官网

JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网

OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网

Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网

持续集成

Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网

CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网

Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网

fabric8：容器集成平台。官网

Go：ThoughtWork开源解决方案。官网

Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网

TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网

Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网

Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网

CSV解析

简化CSV数据读写的框架与开发库

uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网

数据库

简化数据库交互的相关工具。

Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网

Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网

Flyway：简单的数据库迁移工具。官网

H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用著称。官网

HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网

JDBI：便捷的JDBC抽象。官网

Protobuf：Google数据交换格式。官网

SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网

Wire：整洁轻量级协议缓存。官网

帮实现依赖翻转范式的开发库。 官网

Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网

Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网

Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网

HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网

开发流程增强工具

从最基本的层面增强开发流程。

ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网

AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网

Auto：源代码生成器集合。官网

DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网

HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网

Immutables：类似Scala的条件类。官网

JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网

JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网

Lombok：减少冗余的代码生成器。官网

Spring Loaded：类重载代理。官网

vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网

分布式应用

用来编写分布式容错应用的开发库和框架。

Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网

Apache Storm：实时计算系统。官网

Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网

Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网

Hystrix：提供延迟和容错。官网

JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网

Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网

Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网

分布式数据库

对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。

Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网

Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网

Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网

Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网

发布

以本机格式发布应用程序的工具。

Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网

Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central 官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。

IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网

JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网

Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网

Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网

packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网

文档处理工具

处理Office文档的开发库。

Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网

documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网

jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网

函数式编程

函数式编程支持库。

Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网

Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网

Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网

Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网

jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网

游戏开发

游戏开发框架。

jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网

libGDX：全面的跨平台高级框架。官网

LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网

GUI

现代图形化用户界面开发库。

JavaFX：Swing的后继者。官网

Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网

高性能计算

涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。

Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网

Disruptor：线程间消息传递开发库。官网

fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网

GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网

HPPC：基础类型集合。官网

Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网

JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网

Koloboke：Hash set和hash map。官网

Trove：基础类型集合。官网

High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网

IDE

简化开发的集成开发环境。

Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网

IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网

NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5

Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网

Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网

Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网

ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网

im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网

Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网

JSON

简化JSON处理的开发库。

Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网

Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网

Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网

LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网

Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网

Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网

JVM与JDK

目前的JVM和JDK实现。

JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网

OpenJDK：JDK开源实现。官网

基于JVM的语言

除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。

Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网

Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网

Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网

Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网

Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网

Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网

日志

记录应用程序行为日志的开发库。

Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网

kibana：分析及可视化日志文件。官网

Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网

logstash：日志文件管理工具。官网

Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网

SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网

机器学习

提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。

Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网

Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网

Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网

Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网

DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网

Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网

H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网

Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网

QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub

消息传递

在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。

Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网

Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网

Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网

Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网

Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网

JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网

JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网

Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网

Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。 官网GitHub

Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。 官网 GitHub

Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。 官网

杂项

未分类其它资源。

Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网

Jimfs：内存文件系统。官网

Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网

LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网

OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网

RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网

Quartz：强大的任务调度库.官网

应用监控工具

监控生产环境中应用程序的工具。

AppDynamics：性能监测商业工具。官网

JavaMelody：性能监测和分析工具。官网

Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网

New Relic：性能监测商业工具。官网

SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网

Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网

原生开发库

用来进行特定平台开发的原生开发库。

JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网

自然语言处理

用来专门处理文本的函数库。

Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网

CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网

LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网

Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网

网络

网络编程函数库。

Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网

Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网

Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网

OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网

Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网

ORM

处理对象持久化的API。

Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网

EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网

Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网

MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网

OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网

Nutz：另一个SSH。官网，Github

JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github

PDF

用来帮助创建PDF文件的资源。

Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网

Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网

DynamicReports：JasperReports的精简版。官网

flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网

iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网

JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网

性能分析

性能分析、性能剖析及基准测试工具。

jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网

JMH：JVM基准测试工具。官网

JProfiler：商业分析器。官网

LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网

VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网

YourKit Java Profiler：商业分析器。官网

响应式开发库

用来开发响应式应用程序的开发库。

Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网

Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网

RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网

REST框架

用来创建RESTful 服务的框架。

Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网

Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网

Jersey：JAX-RS参考实现。官网

RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网

RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网

RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网

Retrofit：类型安全的REST客户端。官网

Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网

Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网

Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

科学计算与分析

用于科学计算和分析的函数库。

DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网

JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网

JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网

搜索引擎

文档索引引擎，用于搜索和分析。

Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网

Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网

Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网

安全

用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。

Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网

Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)

Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网

Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网

PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网

序列化

用来高效处理序列化的函数库。

FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网

Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网

FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网

MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网

应用服务器

用来部署应用程序的服务器。

Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网

Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网

Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网

WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网

WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网

模板引擎

在模板中替换表达式的工具。

Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网

FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网

Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网

Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网

测试

测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。

Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网

Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网

AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网

Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网

Cucumber：BDD测试框架。官网

Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网

Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网

JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网

JUnit：通用测试框架。官网

Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网

PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网

REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网

Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网

Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网

Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。

TestNG：测试框架。官网

Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网

Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网

WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网

通用工具库

通用工具类函数库。

Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网

args4j：命令行参数解析器。官网

CRaSH：为运行进行提供CLI。官网

Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网

Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网

JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网

javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网

JCommander：命令行参数解析器。官网

Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网

网络爬虫

用于分析网站内容的函数库。

Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网

Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网

JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网

Web框架

用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。

Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网

Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网

Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP 官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。

Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网

Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网

Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网

Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网

PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网

Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网

Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网

Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网

Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网

Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

业务流程管理套件

流程驱动的软件系统构建。

jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网

Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网 github

资源

社区

Springboot集成Akka Remote

在做这件事情之前，网上看到的资料大多数是实现IndirectActorProducer然后根据beanName去加载actor。但是actor是不能new的，需要给actor配置两个注解

然后用这种方式去加载actor

看完我有很多问号，既然spring不太适合帮我们管理actor，为什么还要费这么老大劲去做这件意义不大的事？

首先创建AkkaRemoteConfig.java

然后是PointChangeActor.java

然后是远端actor的工具类PointChangeRemote.java

用的是Props.create(PointChangeActor.class)方式创建actor。

point-change-notify是远端ActorSystem的名称，point-change-notify-actor是远端actor的名称。因为我是放在同一个服务器，这里使用的是akkaHost不是remoteHost，如果换ip了这里更换一下即可。

这里的PointChangeRemote更像是一个service，可以在里面做任何事情，如果你不需要remoteActor的回复，这里就不需要创建clientActor，如果别的地方需要用到这个actor可以重命名或者将单例抛出去。因为同名actor只能有一个

上面的Actor并没有被Spring管理，那么当然不能在其中Autowired一个想要调用的service

但是如果使用@Component类的注解，那么就会出现如下异常

根据刚开始的资料，得知，使用多例模式可以解决问题

Actor增加注解

那么问题结束了吗？

如果我想在createReceive()方法中调用service就可以了吗？显然是不行的。

因为多例模式下，容器启动时，不会帮你创建Bean，自然不会帮你注入想要使用的service。然而createReceive()是被直接调用的，并且Actor不能通过new的方式创建，所以这个Service是无法注入进来的。

所以到此为止，Actor还是一个注解都不需要添加的，就是一个单纯的Actor

那么这里定义一个ActorStarter

因为当前Actor想被remote调用的话，首先需要实例化这个Actor，类似于服务发现的概念，先让别的Acotr能查得到你才行。那么我们可以在这里实例化所有需要用到的Service，只要是静态方式即可。

在Actor中的使用：

有哪些Java web里的并发框架，都有哪些？

一、并发是一种需求，以下先介绍一下javaweb对于高并发的处理思路：

1、synchronized 关键字

可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。可能锁对象包括： this， 临界资源对象，Class 类对象

2、同步方法

同步方法锁定的是当前对象。当多线程通过同一个对象引用多次调用当前同步方法时， 需同步执行。

3、同步代码块

同步代码块的同步粒度更加细致，是商业开发中推荐的编程方式。可以定位到具体的同步位置，而不是简单的将方法整体实现同步逻辑。在效率上，相对更高。

A）锁定临界对象

同步代码块在执行时，是锁定 object 对象。当多个线程调用同一个方法时，锁定对象不变的情况下，需同步执行。

B）锁定当前对象

4、锁的底层实现

Java 虚拟机中的同步(Synchronization)基于进入和退出管程(Monitor)对象实现。同步方法 并不是由 monitor enter 和 monitor exit 指令来实现同步的，而是由方法调用指令读取运行时常量池中方法的 ACC_SYNCHRONIZED 标志来隐式实现的。

5、锁的种类

Java 中锁的种类大致分为偏向锁，自旋锁，轻量级锁，重量级锁。

锁的使用方式为：先提供偏向锁，如果不满足的时候，升级为轻量级锁，再不满足，升级为重量级锁。自旋锁是一个过渡的锁状态，不是一种实际的锁类型。

锁只能升级，不能降级。

6、volatile 关键字

变量的线程可见性。在 CPU 计算过程中，会将计算过程需要的数据加载到 CPU 计算缓存中，当 CPU 计算中断时，有可能刷新缓存，重新读取内存中的数据。在线程运行的过程中，如果某变量被其他线程修改，可能造成数据不一致的情况，从而导致结果错误。而 volatile 修饰的变量是线程可见的，当 JVM 解释 volatile 修饰的变量时，会通知 CPU，在计算过程中， 每次使用变量参与计算时，都会检查内存中的数据是否发生变化，而不是一直使用 CPU 缓存中的数据，可以保证计算结果的正确。

更多、此外还有很多细节需要通过学习去了解和完善，此处就不一一列举了。

二、并发框架

并发框架很多，如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等，具体选择哪个（或者都不选择）是根据项目需求选择的，框架本身的差异并不大，基本都是如下模式

如何将kettle 集成到java应用

在Java应用程序中调用Kettle的Transformation

package com.ggd543.kettle.trans

import org.pentaho.di.core.util.EnvUtil

import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment

import org.pentaho.di.trans.{Trans, TransMeta}

/**

*

* User: 刘永健

* Date: 12-3-8

* Time: 下午12:14

* To change this template use File | Settings | File Templates.

*/

object TransDemo extends App {

execTrans(args(0)) // ktr文件的全路径

def execTrans(fileName: String) {

KettleEnvironment.init()

EnvUtil.environmentInit();

val transMeta = new TransMeta(fileName)

val trans = new Trans(transMeta)

trans.execute(null) // you can pass arguments instead of null

trans.waitUntilFinished();

if (trans.getErrors 0) {

throw new RuntimeException("There were errors during transformation execution")

}

}

}

?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?

project xmlns=""

xmlns:xsi=""

xsi:schemaLocation=" "

modelVersion4.0.0/modelVersion

groupIdkettledemo/groupId

artifactIdkettledemo/artifactId

version1.0/version

dependencies

!-- Test --

dependency

groupIdjunit/groupId

artifactIdjunit/artifactId

version4.8.1/version

scopetest/scope

/dependency

dependency

groupIdorg.scala-tools.testing/groupId

artifactIdspecs_2.9.1/artifactId

version1.6.9/version

scopetest/scope

/dependency

dependency

groupIdorg.scalatest/groupId

artifactIdscalatest_2.9.1/artifactId

version1.6.1/version

scopetest/scope

/dependency

dependency

groupIdcom.typesafe.akka/groupId

artifactIdakka-actor/artifactId

version2.0/version

/dependency

dependency

groupIdcom.typesafe.akka/groupId

artifactIdakka-testkit/artifactId

version2.0/version

/dependency

/dependencies

build

plugins

plugin

groupIdorg.apache.maven.plugins/groupId

artifactIdmaven-compiler-plugin/artifactId

configuration

source1.6/source

target1.6/target

encodingUTF-8/encoding

/configuration

/plugin

/plugins

/build

profiles

profile

idpentaho/id

activation

activeByDefaulttrue/activeByDefault

/activation

properties

pentaho.kettle.version4.2.1.1/pentaho.kettle.version

/properties

dependencies

dependency

groupIdpentaho-kettle/groupId

artifactIdkettle-core/artifactId

version${pentaho.kettle.version}/version

/dependency

dependency

groupIdpentaho-kettle/groupId

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/dependency

dependency

groupIdpentaho-kettle/groupId

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groupIdpentaho/groupId

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groupIdlog4j/groupId

artifactIdlog4j/artifactId

version1.2.16/version

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groupIdpentaho-kettle/groupId

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repositories

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namePentaho Repository/name

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profile

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activation

activeByDefaulttrue/activeByDefault

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repositories

repository

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nameTypesafe Repository/name

url;/url

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/repositories

dependencies

dependency

groupIdorg.scala-lang/groupId

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version${scala.version}/version

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dependency

groupIdorg.scala-lang/groupId

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version${scala.version}/version

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dependency

groupIdorg.scala-lang/groupId

artifactIdscala-swing/artifactId

version${scala.version}/version

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build

plugins

plugin

groupIdorg.scala-tools/groupId

artifactIdmaven-scala-plugin/artifactId

executions

execution

goals

goalcompile/goal

goaltestCompile/goal

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/execution

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/plugins

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/profiles

/project

Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

Scala到底是什么?在目前众多的JVM语言当中，Scala无疑是最引人注意的语言之一。Scala是一个静态语言，更适合大型工程项目，Scala直接编译成Java字节码，性能接近Java。Scala是一个多范式的语言，你可以混合使用函数式和面向对象编程，混合使用可变类和不变类，混合使用Actor和传统的Java并发库。

短短一个月的时间，Scala于本月冲进了TIOBE的前五十名。一个 Twitter 的开发人员说过，Scala 将会成为现代 Web2.0 的发起语言。LinkedIn 也用这种语言。同样许多其他大的公司如 Sony Picture, EDF, SAP 也开始使用这种语言。为什么Scala发展这么迅猛，可以获得如此热烈的社区支持。

曾冠东还表示，Scala不是Java的杀手，它无法取代Java的地位，也突破不了JVM的限制、Java实现不了的功能它也实现不了。我们可以将Scala形象的理解成大量语法糖的Java。

Scala 开发团队发布了最新的2.9.2稳定版本，Scala 语言的特性有许多，例如高阶函数和对象、抽象类型绑定，actor 使得函数在 Scala 中能是一个子类成为可能，Scala 中的设计模式使得面向对象和函数编程无缝结合。Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。Spark 是一种可扩展的数据分析平台，它整合了内存计算的基元，因此，相对于 Hadoop 的集群存储方法，它在性能方面更具优势。Spark 是在 Scala 语言中实现的，并且利用了该语言，为数据处理提供了独一无二的环境。Scala 编译器可以生成字节码，直接运行在使用JVM上。该语言(它实际上代表了可扩展语言)被定义为可直接集成到语言中的简单扩展。

Scala作为一门静态语言，它的主要特性有哪些?

· Scala是面向对象的

Scala是一个纯面向对象语言，在某种意义上来讲所有数值都是对象。对象的类型和行为是由class和trait来描述的。Class的抽象可由子类化和一种灵活的基于mixin的组合机制(它可作为多重继承的简单替代方案)来扩展。

· Scala是函数式的

Scala还是一个函数式语言，在某种意义上来讲所有函数都是数值。Scala为定义匿名函数提供了一种轻量级的语法，它支持高阶(higher-order)函数、允许函数嵌套、支持局部套用(currying)。Scala的case类及其内置支持的模式匹配模型代数类型在许多函数式编程语言中都被使用。

· Scala是静态类型的

Scala配备了一套富有表现力的类型系统，该抽象概念以一种安全的和一致的方式被使用。

· Scala是可扩展的

Scala的设计承认了实践事实，领域特定应用开发通常需要领域特定语言扩展。Scala提供了一个独特的语言组合机制，这可以更加容易地以类库的形式增加新的语言结构：

任何方式可以被用作中缀(infix)或后缀(postfix)操作符闭包按照所期望的类型(目标类型)自动地被构造

两者结合使用可方便地定义新语句，无需扩展语法，也无需使用类似宏的元编程工具。

· Scala可与Java和.NET进行互操作

Scala设计时就考虑了与流行编程环境良好交互，如Java 2运行时环境(JRE)和 .NET框架(CLR)。特别是与主流面向对象语言，如Java和C#尽量无缝交互。Scala有像Java和C#一样的编译模型(独立编译，动态装载类)，允许访问成千上万的高质量类库。

在并发性方面，与 Scala 在 .NET 领域中的姐妹语言 F# 相似，Scala 是针对 “并发性问题” 的解决方案之一，让开发人员能够更加轻松地专注于问题的实质，而不用考虑并发编程的低级细节。Actor 编程模式让高度并行应用程序的开发更加简单。Scala把Erlang风格的基于actor的并发带进了JVM。我们可以利用Scala的actor模型在JVM上设计具伸缩性的并发应用程序，以自动获得多核心处理器带来的优势，而不必依照复杂的Java线程模型来编写程序。Scala 为并发性提供了两种级别的支持，这与其他与 Java 相关的主题极为类似：

首先，对底层库的完全访问(比如说 java.util.concurrent)以及对 “传统” Java 并发性语义的支持(比如说监控程序和wait()/notifyAll())。其次，这些基本机制上面有一个抽象层

Scala 提供了在稳定的高性能平台(Java 虚拟机)上生成的能力同时也是一门敏捷性语言。这一类型的语言也有其他的选择，例如 Jython, JRuby, Groovy 和 Clojure, 但是这些都是运行在 JVM 上的动态类型语言。Open Class 的效果让大家会觉得Scala是动态语言，但它是选择隐式转换来实现的，这也正好证明了Scala是静态语言。隐式转换(Implicit conversion)使 Scala 具有类型安全性，正如扩展方法(extension method)之于 C#，开放类(open class)之于 ruby。即：向未曾定义的类型添加方法(如字符串、列表、整数)。这是使得 Scala 符合 DSL(特定领域语言)模型的特性之一。

Scala结合了面向对象和函数编程的优势，函数编程的一个好处就是你能够像运用一个数据那样运用函数，可以用来定义真正高层级的库，或者去定义新的领域特殊语言(DSL)。

在谈及Java与Scala的对比时，曾冠东表示，Scala能调用绝大部分的Java，而Java调用Scala独有的东西会比较难。Java 拥有非常强的概念规范，因此任何一个 Java 程序之间具有非常多的相似之处，并且这样能够方便的进行程序员交替。但是 Scala 并没有这样的统一性，因为这是一门很有表现力的语言。现场曾冠东为我们演示了实际案例，如下图所示：

正所谓，金无足赤，人无完人。Scala对二进制不兼容，语法也越来越复杂，不能突破Bytecode的限制、编译速度有所缓慢。当它被广泛用于单元测试、开发工具、Socket开发、以及面对多核挑战的并发应用。总而言之，Scala是一种函数式面向对象语言，它融汇了许多前所未有的特性，而同时又运行于JVM之上。正如JRuby 创建者之一Charles Nutter 所宣称的那样Scala就是 Java 王位的合法继承人。随着开发者对Scala的兴趣日增，以及越来越多的工具支持，无疑Scala语言将成为广大软件工程师手上一件必不可少的工具。

分享名称：akkajava代码,Akkadu
标题来源：http://myzitong.com/article/hdhedp.html