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== Agent和Actor:异步更新 == 除了用于协调同步的Ref,独立同步的Ref,还有一类非常常见的需求:你可能希望状态的更新是异步,你通常不关心更新的结果,这时候你可以考虑下使用Agent。 *创建agent: <pre> user=> (def counter (agent 0)) #'user/counter user=> counter #<Agent@9444d1: 0> </pre> 通过agent函数你就可以创建一个agent,指向一个不可变的初始状态。 *取agent的值,这跟Ref和Atom没啥两样,都是通过deref或者@宏: <pre> user=> @counter 0 user=> (deref counter) 0 </pre> *更新agent,通过send或者send-off函数给agent发送任务去更新agent: <pre> user=> (send counter inc) #<Agent@9444d1: 0> </pre> send返回agent对象,内部的值仍然是0,而非inc递增之后的1,这是因为send是异步发送,更新是在另一个线程执行,两个线程(REPL主线程和更新任务的线程)的执行顺序没有同步,显示什么取决于两者谁更快。更新肯定是发生了,查看counter的值: user=> @counter 1 果然更新到了1了。send的方法签名: (send a f & args) 其中f是更新的函数,它的定义如下: (f state-of-agent & args) 也就是它会在第一个参数接收当前agent的状态,而args是send附带的参数。 还有个方法,send-off,它的作用于send类似: <pre> user=> (send-off counter inc) #<Agent@9444d1: 1> user=> @counter 2 </pre> send和send-off的区别在于,send是将任务交给一个固定大小的线程池执行 final public static ExecutorService pooledExecutor = Executors.newFixedThreadPool(2 + Runtime.getRuntime().availableProcessors()); 默认线程池大小是CPU核数加上2。因此send执行的任务最好不要有阻塞的操作。而send-off则使用没有大小限制(取决于内存)的线程池: final public static ExecutorService soloExecutor = Executors.newCachedThreadPool(); 因此,send-off比较适合任务有阻塞的操作,如IO读写之类。请注意,所有的agent是共用这些线程池,这从这些线程池的定义看出来,都是静态变量。 *异步转同步,刚才提到send和send-off都是异步将任务提交给线程池去处理,如果你希望同步等待结果返回,那么可以使用await函数: (do (send counter inc) (await counter) (println @counter)) send一个任务之后,调用await等待agent所有派发的更新任务结束,然后打印agent的值。await是阻塞当前线程,直到至今为止所有任务派发执行完毕才返回。await没有超时,会一直等待直到条件满足,await-for则可以接受等待的超时时间,如果超过指定时间没有返回,则返回nil,否则返回结果。 (do (send counter inc) (await-for 100 counter) (println @counter)) await-for接受的单位是毫秒。 *错误处理 agent也可以跟Ref和Atom一样设置validator,用于约束验证。由于agent的更新是异步的,你不知道更新的时候agent是否发生异常,只有等到你去取值或者更新的时候才能发现: user=> (def counter (agent 0 :validator number?)) #'user/counter user=> (send counter (fn[_] "foo")) #<clojure.lang.Agent@4de8ce62: 0> 强制要求counter的值是数值类型,第二个表达式我们给counter发送了一个更新任务,想将状态更新为字符串"foo",由于是异步更新,返回的结果可能没有显示异常,当你取值的时候,问题出现了: user=> @counter java.lang.Exception: Agent has errors (NO_SOURCE_FILE:0) 告诉你agent处于不正常的状态,如果你想获取详细信息,可以通过agent-errors函数: user=> (.printStackTrace (agent-errors counter)) java.lang.IllegalArgumentException: No matching field found: printStackTrace for class clojure.lang.PersistentList (NO_SOURCE_FILE:0) 你可以恢复agent到前一个正常的状态,通过clear-agent-errors函数: <pre> user=> (clear-agent-errors counter) nil user=> @counter 0 </pre> *加入事务 agent跟atom不一样,agent可以加入事务,在事务里调用send发送一个任务,当事务成功的时候该任务将只会被发送一次,最多最少都一次。利用这个特性,我们可以实现在事务操作的时候写文件,达到ACID中的D——持久性的目的: <pre> (def backup-agent (agent "output/messages-backup.clj" )) (def messages (ref [])) (use '[clojure.contrib.duck-streams :only (spit)]) (defn add-message-with-backup [msg] (dosync (let [snapshot (commute messages conj msg)] (send-off backup-agent (fn [filename] (spit filename snapshot) filename)) snapshot))) </pre> 定义了一个backup-agent用于保存消息,add-message-with-backup函数首先将状态保存到messages,这是个普通的Ref,然后调用send-off给backup-agent一个任务: <pre> (fn [filename] (spit filename snapshot) filename) </pre> 这个任务是一个匿名函数,它利用spit打开文件,写入当前的快照,并且关闭文件,文件名来自backup-agent的状态值。注意到,我们是用send-off,send-off利用cache线程池,哪怕阻塞也没关系。 利用事务加上一个backup-agent可以实现类似数据库的ACID,但是还是不同的,'''主要区别在于backup-agent的更新是异步,并不保证一定写入文件,因此持久性也没办法得到保证'''。 *关闭线程池: 前面提到agent的更新都是交给线程池去处理,在系统关闭的时候你需要关闭这两个线程吃,通过shutdown-agents方法,你再添加任务将被拒绝: <pre> user=> (shutdown-agents) nil user=> (send counter inc) java.util.concurrent.RejectedExecutionException (NO_SOURCE_FILE:0) user=> (def counter (agent 0)) #'user/counter user=> (send counter inc) java.util.concurrent.RejectedExecutionException (NO_SOURCE_FILE:0) </pre> 哪怕我重新创建了counter,提交任务仍然被拒绝,进一步证明这些线程池是全局共享的。 *原理浅析 前文其实已经将agent的实现原理大体都说了,agent本身只是个普通的java对象,它的内部维持一个状态和一个队列: volatile Object state; AtomicReference<IPersistentStack> q = new AtomicReference(PersistentQueue.EMPTY); 任务提交的时候,是封装成Action对象,添加到此队列 public Object dispatch(IFn fn, ISeq args, boolean solo) { if (errors != null) { throw new RuntimeException("Agent has errors", (Exception) RT.first(errors)); } //封装成action对象 Action action = new Action(this, fn, args, solo); dispatchAction(action); return this; } static void dispatchAction(Action action) { LockingTransaction trans = LockingTransaction.getRunning(); // 有事务,加入事务 if (trans != null) trans.enqueue(action); else if (nested.get() != null) { nested.set(nested.get().cons(action)); } else { // 入队 action.agent.enqueue(action); } } send和send-off都是调用Agent的dispatch方法,只是两者的参数不一样,dispatch的第二个参数 solo决定了是使用哪个线程池处理action: <pre> (defn send [#^clojure.lang.Agent a f & args] (. a (dispatch f args false))) (defn send-off [#^clojure.lang.Agent a f & args] (. a (dispatch f args true))) </pre> send-off将solo设置为true,当为true的时候使用cache线程池: final public static ExecutorService soloExecutor = Executors.newCachedThreadPool(); final static ThreadLocal<IPersistentVector> nested = new ThreadLocal<IPersistentVector>(); void execute() { if (solo) soloExecutor.execute(this); else pooledExecutor.execute(this); } 执行的时候调用更新函数并设置新的状态: <pre> try { Object oldval = action.agent.state; Object newval = action.fn.applyTo(RT.cons(action.agent.state, action.args)); action.agent.setState(newval); action.agent.notifyWatches(oldval, newval); } catch (Throwable e) { // todo report/callback action.agent.errors = RT.cons(e, action.agent.errors); hadError = true; } </pre> *跟actor的比较: Agent跟Actor有一个显著的不同,agent的action来自于别人发送的任务附带的更新函数,而actor的action则是自身逻辑的一部分。因此,如果想用agent实现actor模型还是相当困难的,下面是我的一个尝试: <pre> (ns actor) (defn receive [& args] (apply hash-map args)) (defn self [] *agent*) (defn spawn [recv-map] (agent recv-map)) (defn ! [actor msg] (send actor #(apply (get %1 %2) (vector %2)) msg)) ;;启动一个actor (def actor (spawn (receive :hello #(println "receive "%)))) ;;发送消息 hello (! actor :hello) </pre> 利用spawn启动一个actor,其实本质上是一个agent,而发送通过感叹号!,给agent发送一个更新任务,它从recv-map中查找消息对应的处理函数并将消息作为参数来执行。难点在于消息匹配,匹配这种简单类型的消息没有问题,但是如果匹配用到变量,暂时没有想到好的思路实现,例如实现两个actor的ping/pong。
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