[Akka]发送一条消息的内部流程

本想通过了解一下Akka-actor工程中主要的类的概念，来看下Akka内部运作的机制。无奈里边的类的确太多，注释中对每个类的功能也没有足够的解释。所以还是通过debug的方式，找个入手点，看一下互相之间调用的关系。

最初的选择是看一下ActorSystem的实始化过程，但发现难度挺大，因为这个初始化工作是为以后的行为做准备，所以仅根据初始化的动作，难以了解其目的是什么。所以就试着从消息发送的过程了解起，发现这个逻辑更好理解。

下面来看一下其执行过程吧。代码如下，使用默认的配置。

object Main extends App{
  val system = ActorSystem("football")
  val actor = system.actorOf(Props[PrintActor])
  actor ! "hello"
}

想要了解的是actor ! "hello"的执行过程。

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首先，actor的类型是ActorRef，在默认的配置下，这个ActorRef的具体类型为RepointableActorRef。

它的!方法的定义为

def !(message: Any)(implicit sender: ActorRef = Actor.noSender) = underlying.sendMessage(message, sender)

underlying的定义为

def underlying: Cell = Unsafe.instance.getObjectVolatile(this, cellOffset).asInstanceOf[Cell]

Cell是ActorCell混入的一个特质，后者是Actor的实体部分(相对于ActorRef)。

对于underlying.sendMessage的调用，会调用ActorCell的sendMessage方法，这个方法实现于Dispatch这个trait。

def sendMessage(msg: Envelope): Unit =
    try {
      if (system.settings.SerializeAllMessages) {
        val unwrapped = (msg.message match {
          case DeadLetter(wrapped, _, _) ⇒ wrapped
          case other                     ⇒ other
        }).asInstanceOf[AnyRef]
        if (!unwrapped.isInstanceOf[NoSerializationVerificationNeeded]) {
          val s = SerializationExtension(system)
          s.deserialize(s.serialize(unwrapped).get, unwrapped.getClass).get
        }
      }
      dispatcher.dispatch(this, msg)
    } catch handleException

虽然有些怪怪的，但是handleException是一个PartialFunction，所以语法是没问题的。

在if (system.settings.SerializeAllMessages)里的部分是根据需要把消息序列化后又反序列化了一遍，可能是为了副作用，因为这个流程中没有改变msg。

下面就走到了dispatcher.dispatch(this,msg)。

默认的Dispathcer实现是akka.dispatch.Dispatcher。其dispatch方法的实现为：

  protected[akka] def dispatch(receiver: ActorCell, invocation: Envelope): Unit = {
    val mbox = receiver.mailbox
    mbox.enqueue(receiver.self, invocation)
    registerForExecution(mbox, true, false)
  }

它把消息加入到receiver的mailbox中，然后调用registerForExecution。

  protected[akka] override def registerForExecution(mbox: Mailbox, hasMessageHint: Boolean, hasSystemMessageHint: Boolean): Boolean = {
    if (mbox.canBeScheduledForExecution(hasMessageHint, hasSystemMessageHint)) { //This needs to be here to ensure thread safety and no races
      if (mbox.setAsScheduled()) {
        try {
          executorService execute mbox
          true
        } catch {
          case e: RejectedExecutionException ⇒
            try {
              executorService execute mbox
              true
            } catch { //Retry once
              case e: RejectedExecutionException ⇒
                mbox.setAsIdle()
                eventStream.publish(Error(e, getClass.getName, getClass, "registerForExecution was rejected twice!"))
                throw e
            }
        }
      } else false
    } else false
  }

registerForExecution这个名字起得很到位，因为它的确只是"register"，并不实际执行它。实际执行execution的是一个线程池，所以这个方法会调用executorService.execute(mbox)。

为什么能够执行mailbox呢？因为mailbox实现了Runnable方法。

  override final def run(): Unit = {
    try {
      if (!isClosed) { //Volatile read, needed here
        processAllSystemMessages() //First, deal with any system messages
        processMailbox() //Then deal with messages
      }
    } finally {
      setAsIdle() //Volatile write, needed here
      dispatcher.registerForExecution(this, false, false)
    }
  }

在上篇文章中，俺认为在设计Akka时，应该考虑提交给线程池的任务的粒度，在这个run方法中，实现上决定了这个粒度:ProcessAllSystemMessages以及processMailbox。

  @tailrec private final def processMailbox(
    left: Int = java.lang.Math.max(dispatcher.throughput, 1),
    deadlineNs: Long = if (dispatcher.isThroughputDeadlineTimeDefined == true) System.nanoTime + dispatcher.throughputDeadlineTime.toNanos else 0L): Unit =
    if (shouldProcessMessage) {
      val next = dequeue()
      if (next ne null) {
        if (Mailbox.debug) println(actor.self + " processing message " + next)
        actor invoke next
        if (Thread.interrupted())
          throw new InterruptedException("Interrupted while processing actor messages")
        processAllSystemMessages()
        if ((left > 1) && ((dispatcher.isThroughputDeadlineTimeDefined == false) || (System.nanoTime - deadlineNs) < 0))
          processMailbox(left - 1, deadlineNs)
      }
    }

这个方法会调用actor.invoke(next)来处理消息。

  final def invoke(messageHandle: Envelope): Unit = try {
    currentMessage = messageHandle
    cancelReceiveTimeout() // FIXME: leave this here???
    messageHandle.message match {
      case msg: AutoReceivedMessage ⇒ autoReceiveMessage(messageHandle)
      case msg                      ⇒ receiveMessage(msg)
    }
    currentMessage = null // reset current message after successful invocation
  } catch handleNonFatalOrInterruptedException { e ⇒
    handleInvokeFailure(Nil, e)
  } finally {
    checkReceiveTimeout // Reschedule receive timeout
  }

对于AutoReceivedMessage会走autoRecieveMessage这条路，其它的走receiveMessage(msg)这条路。

final def receiveMessage(msg: Any): Unit = actor.aroundReceive(behaviorStack.head, msg)

protected[akka] def aroundReceive(receive: Actor.Receive, msg: Any): Unit = receive.applyOrElse(msg, unhandled)

至此，可以看到我们在actor中定义的receive方法返回的Actor.Receive这个PartialFunction被应用于msg。也就是说，至此，我们定义的处理消息的逻辑被执行。

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可见，Akka处理消息的过程，实际上是就是把消息加入了actor的mailbox中，然后生成一个任务(即Mailbox的run方法中的动作)提交给线程池。

当然这其中的很多细节决定了Akka的正确工作。比如每次调用processMailbox处理多少消息；比如equeue一个消息到mailbox的动作是否阻塞，阻塞多久；比如，在Mailbox的receiveMessage方法中，behaviorStack的行为。