我有以下任务，对此我有Java/Executors解决方案运行良好，但我想在Akka中实现相同的功能并寻找最佳实践建议。问题:从多个URL中并行获取/解析数据，阻塞直到所有数据被获取并返回聚合结果。应该重试错误(IOException等)达到一定次数。到目前为止，我的实现非常简单——创建知道应该获取哪些URL的Fetcheractor，它创建一堆Workeractor并向它们发送URL，每条消息一个。完成特定URLWorker后，将消息连同结果发送回Fetcher。Fetcher保持结果状态，Workers无状态。下面是简化的代码。getter:classFetcherextendsU
我正在尝试运行我已经在各种条件下成功运行了几个月的东西。我在运行Java7的Java应用程序中使用akka-actor_2.112.3.4和scala-library2.11.7。就像我说的，相同的代码已经工作了几个月。在最近的情况下，我得到以下信息:java.lang.ClassCastException:interfaceakka.actor.Schedulerisnotassignablefromclassakka.actor.LightArrayRevolverScheduleratakka.actor.ReflectiveDynamicAccess$$anonfun$getC
我目前正在研究Akka(Java版)中的容错和主管策略。在...http://doc.akka.io/docs/akka/2.3.2/java/fault-tolerance.html和http://doc.akka.io/docs/akka/2.3.2/general/supervision.html#supervision几个问题:1)当我们知道期望什么样的异常时，我们应该在Actor中使用try/catch块吗？为什么或者为什么不？如果不是，我们是否应该依靠监督者策略来有效处理child可能抛出的异常？2)默认情况下，如果在父actor中没有显式配置任何super用户，则看起来任
我开始通过将现有的JavaSE应用程序迁移到Akka来学习它。我正在使用Akka2.0.3。有一次我需要通过消息队列发送一个PoisonPill来停止actors。我的Actor是这样实例化的:ActorRefmyActor=actorSystem.actorOf(newProps(MyActor.class),"myActor");我尝试向其发送PoisonPill:myActor.tell(PoisonPill.getInstance());但我得到以下编译器错误:'tell(java.lang.Object)'in'akka.actor.ActorRef'cannotbeappl
你能给我解释一下之间的区别吗context.actorOf和system.actorOf? 最佳答案 这个问题的答案很容易在Akka文档中找到:AnactorsystemistypicallystartedbycreatingactorsbeneaththeguardianactorusingtheActorSystem.actorOfmethodandthenusingActorContext.actorOffromwithinthecreatedactorstospawntheactortree.使用System.actorOf
我正在研究akkaactors(JAVA)，最近了解到有3种方法(可能更多)可以了解actor的存在。发送身份信息:ActorSelectionsel=actorSystem.actorSelection("akka://test/user/TestActor");AskableActorSelectionasker=newAskableActorSelection(sel);Futurefuture=asker.ask(newIdentify(1),newTimeout(5,TimeUnit.SECONDS));ActorIdentityidentity=(ActorIdentity
我正在尝试设置Akkaactor来处理游戏中的网络套接字。我已经定义了一个简单的actor来通过网络套接字发送消息:packageactors;importakka.actor.*;publicclassMyWebSocketActorextendsUntypedActor{publicstaticPropsprops(ActorRefout){returnProps.create(MyWebSocketActor.class,out);}privatefinalActorRefout;publicMyWebSocketActor(ActorRefout){this.out=out;}
我想在集群上部署一个用akka制作的远程actor软件。该系统由多个工作节点和一个主节点组成。问题是我无法提前知道集群节点的IP地址(但我知道它们都属于同一子网)。因此，我需要一种在启动后发现每个人的IP地址的好方法，以便在每个节点上创建正确的actor引用。我正在寻找在任何自由软件许可下分发的轻量级解决方案(我只需要它进行初始设置)。 最佳答案 前一段时间我创建了一个prototype旨在解决您的问题(请随意重用代码和/或做出贡献)。简单介绍一下它是如何工作的。它为每个参与者注册表(=节点)启动一个远程参与者。RegistryAc
前言tokio是Rust中使用最广泛的异步Runtime，它性能高、功能丰富、便于使用，是使用Rust实现高并发不可不学的一个框架Actor背后的基本思想是产生一个独立的任务，该任务独立于程序的其他部分执行某些工作。通常，这些参与者通过使用消息传递信道与程序的其余部分进行通信。由于每个Actor独立运行，因此使用它们设计的程序自然是并行的。Actor的一个常见用法是为Actor分配你要共享的某些资源的专有所有权，然后让其他任务通过与Actor通信来间接访问彼此的资源。例如，如果要实现聊天服务器，则可以为每个连接生成一个任务，并在其他任务之间路由一个聊天消息的主任务。十分有用，因为主任务可以避免
参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计，与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的，这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差，但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差，这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优，策略梯度方法并不保证全局最优解，因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂，存在多个局部最优点，因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间：对于离散动作空间，采样的效率可能会受到限制，因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动
