Scala：简单使用Actor的消息发送与接收求和

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从Scala的诸多介绍当中，就看到了不少特别指出Scala中的Actor能够实现并行编程的强大功能，它是基于事件模型的并发机制。或者说，Scala是运用消息（message）的发送、接收来实现多线程的。使用Scala能够更容易地实现多线程应用的开发。 

说到并行与消息发送、接收，我记起了上学期“并行计算”课程中的实验上机课中，在VC++6.0下使用的MPI机制就是基于消息的发送与接收来实现并行编程的。当初的实验是做得一塌糊涂啊，要不现在学习Scala的Actor基于消息的并行编程机制就不会那么难理解了。可惜… 

对于Java，我们都知道它的多线程实现需要对共享资源（变量、对象等）使用synchronized 关键字进行代码块同步、对象锁互斥等等。而且，常常一大块的try…catch语句块中加上wait方法、notify方法、notifyAll方法是让人很头疼的。原因就在于Java中多数使用的是可变状态的对象资源，对这些资源进行共享来实现多线程编程的话，控制好资源竞争与防止对象状态被意外修改是非常重要的，而对象状态的不变性也是较难以保证的。 

而在Scala中，我们可以通过复制不可变状态的资源（即对象，Scala中一切都是对象，连函数、方法也是）的一个副本，再基于Actor的消息发送、接收机制进行并行编程。 

下面是我刚刚学习到Actor并行编程知识所做的一个模拟程序，虽然相当简单甚至弱智（见怪不怪啊，呵呵…），但总算是自己尝试着理解了《Programming Scala 铅笔书》中的内容写出来的。

 

程序目的：给定一个Int整数number，使用Actor计算从1到number的总和。代码如下：

import scala.actors.Actor 
 
def calculateSum(number: Int) = { 
    val num = number 
    val caller = Actor.self // 获得当前线程的引用 
     
    for(i <- 1 to num){ 
        Actor.actor{ 
            caller ! {      // 调用！发送消息 
                println(i)  // 打印每次发送出去的i 
                i   // 发送i，下面receive中case的sumInSent类型为Int 
            } 
        }    
    } 
     
    // 下句的 /: 等效于List.foldLeft方法 
    val sum = (0 /: (1 to num)){         
        (partialSum, elem) => 
            Actor.receive{  // 接收并用case匹配传入的Int值 
                case sumInSent: Int => partialSum + elem    // 统计和 
            } 
    }        
    println("sum = " + sum) 
} 
 
calculateSum(100000) 

其中的 (0 /: (1 to num)) 等效于 List 中的foldLeft 方法，/: 只不过是foldLeft方法的一个简洁写法而已。说起来List中的这个foldLeft方法也是花了我好些时间来从试错中理解到的（就是还没习惯理解英文书的讲述，得加强锻炼），特别是foldLeft方法中接下来使用Curring技巧传入参数、函数文本所代表的含义等等。我感觉Scala的语法太简洁以至于有些难理解…+_+ 

代码中已有部分注释，不过应注意import进scala.actors.Actor 类，其中的self、!（感叹号，发送方法）和receive方法都是Actor类中的方法。我特地不用下划线“_”导入Actor类中的所有方法，而是用显式的Actor加点的形式进行调用。 

尝试了不同的输入，程序输出如下： 

1、故意给了个超大的整数，运行中内存堆溢出了，刚好被我发现并截图了，OutOfMemoryError：Java heap space 。有趣的是，程序继续在运行，接下来还有更加难理解的错误输出呢，输出太快来不及截图。 

 

这是“疯狂”的CPU和内存使用情况，天啊，我的内存才1 GB，它就耗掉了0.99GB，+_+… 

 

       2、这个是输入为100000的运行情况，正常。

 

       其实我还不清楚上面的输出是否正常，或者说我还不知道上面的代码是否合理，因为铅笔书的下一节才是“Message Passing（消息传递）”呢。看上面的输出，很明显并不是按照从 1 到100000顺序输出的，这是不是Scala消息传递或者说并行编程的效果呢？期待接下去的学习，哈哈…

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