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scala基础语法四（高级）

目录

  • 掌握样例类、模式匹配、偏函数、正则表达式的使用

  • 理解协变、逆变、非变和上下界

  • 掌握Actor并发编程模型

1、样例类

样例类是一种特殊类，用来快速定义一个用于保存数据的类（类似于Java POJO类）

  • scala编译器自动生成apply、toString、hashCode、copy方法

  • 在akka、spark、flink中会经常使用

1.1 、定义样例类

语法格式

case class 样例类名([var/val] 成员变量名1:类型1, 成员变量名2:类型2, 成员变量名3:类型3)

  • 如果要实现某个成员变量可以被修改，可以添加var

  • 默认为val，可以省略


示例 | 定义一个样例类

需求

  • 定义一个Person样例类，包含姓名和年龄成员变量

  • 创建样例类的对象实例（"张三"、20），并打印它

参考代码

object _34ObjectDemo {

  case class Person(var name:String,var age:Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val person = Person("张三",20)
    println(person)
  }
}

1.2、 样例类的方法

当我们定义一个样例类，编译器自动帮助我们实现了以下几个有用的方法：

  • apply方法

    apply方法可以让我们快速地使用类名来创建对象。参考以下代码：

    case class CasePerson(name:String, age:Int)

    object CaseClassDemo {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val lisi = CasePerson("李四", 21)
        println(lisi.toString)
      }
    }

  • toString方法

    toString返回样例类名称(成员变量1, 成员变量2, 成员变量3....)，我们可以更方面查看样例类的成员

    case class CasePerson(name:String, age:Int)

    object CaseClassDemo {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val lisi = CasePerson("李四", 21)
        println(lisi.toString)
        // 输出：CasePerson(李四,21)
      }
    }


  • equals方法

    样例类自动实现了equals方法，可以直接使用==比较两个样例类是否相等，即所有的成员变量是否相等

    示例

    • 创建一个样例类Person，包含姓名、年龄

    • 创建名字年龄分别为"李四", 21的两个对象

    • 比较它们是否相等

      val lisi1 = CasePerson("李四", 21)
      val lisi2 = CasePerson("李四", 21)
      println(lisi1 == lisi2)
      // 输出：true


  • hashCode方法

    样例类自动实现了hashCode方法，如果所有成员变量的值相同，则hash值相同，只要有一个不一样，则hash值不一样。

    示例

    • 创建名字年龄分别为"李四", 21的对象

    • 再创建一个名字年龄分别为"李四", 22的对象

    • 分别打印这两个对象的哈希值

      val lisi1 = CasePerson("李四", 21)
      val lisi2 = CasePerson("李四", 21)

      println(lisi1.hashCode())
      println(lisi2.hashCode())

  • copy方法

    样例类实现了copy方法，可以快速创建一个相同的实例对象，可以使用带名参数指定给成员进行重新赋值。

    示例

    • 创建名字年龄分别为"李四", 21的对象

    • 通过copy拷贝，名字为"王五"的对象

      val lisi1 = CasePerson("李四", 21)

      val wangwu = lisi1.copy(name="王五")
      println(wangwu)

1.3、样例对象

它主要用在两个地方：

  1. 定义枚举

  2. 作为没有任何参数的消息传递

定义

使用case object可以创建样例对象。样例对象是单例的，而且它没有主构造器

语法格式

case object 样例对象名


示例 | 定义枚举

需求说明

  • 定义一个性别Sex枚举，它只有两个实例（男性——Male、女性——Female）

  • 创建一个Person类，它有两个成员（姓名、性别）

  • 创建两个Person对象（"张三"、男性）、（"李四"、"女"）

参考代码

object _35ObjectDemo {

  trait Sex /*定义一个性别特质*/
  case object Male extends Sex  // 定义一个样例对象并实现了Sex特质
  case object Female extends Sex

  case class Person(name:String, sex:Sex)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val zhangsan = Person("张三", Male)
    val lisi = Person("李四", Female)
    println(zhangsan)
    println(lisi)
  }

}

2、模式匹配

scala中有一个非常强大的模式匹配机制，可以应用在很多场景：

  • switch语句

  • 类型查询

  • 使用模式匹配快速获取数据

2.1、简单模式匹配

在Java中，有switch关键字，可以简化if条件判断语句。在scala中，可以使用match表达式替代。

语法格式

变量 match {
    case "常量1" => 表达式1
    case "常量2" => 表达式2
    case "常量3" => 表达式3
    case _ => 表达式4  // 默认匹配
}

示例

需求说明

  1. 从控制台输入一个单词（使用StdIn.readLine方法）

  2. 判断该单词是否能够匹配以下单词，如果能匹配，返回一句话

  3. 打印这句话

object _36ObjectDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("请输入一个词：")
    val name = StdIn.readLine()
    val result = name match {
      case "hadoop" => "hadoop开发工程师"
      case "spark" => "spark开发工程师"
      case "java" => "java开发工程师"
      case _ => "未匹配"
    }
    println(result)
  }
}

2.2、匹配类型

除了像Java中的switch匹配数据之外，match表达式还可以进行类型匹配。如果我们要根据不同的数据类型，来执行不同的逻辑，也可以使用match表达式来实现。


定义

语法格式

变量 match {
    case 类型1变量名: 类型1 => 表达式1
    case 类型2变量名: 类型2 => 表达式2
    case 类型3变量名: 类型3 => 表达式3
    ...
    case _ => 表达式4
}


示例

需求说明

  • 定义一个变量为Any类型，然后分别给其赋值为"hadoop"、1、1.0

  • 定义模式匹配，然后分别打印类型的名称

参考代码

object _37ObjectDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val a:Any = "hadoop"

    val result = a match {
      case _:String => "String"
      case _:Int => "Int"
      case _:Double => "Double"
    }

    println(result)
  }
}


如果case表达式中无需使用到匹配到的变量，可以使用下划线代代替

2.3、匹配样例类

scala可以使用模式匹配来匹配样例类，从而可以快速获取样例类中的成员数据。

示例

需求说明

  • 创建两个样例类Customer、Order

    • Customer包含姓名、年龄字段

    • Order包含id字段

  • 分别定义两个案例类的对象，并指定为Any类型

  • 使用模式匹配这两个对象，并分别打印它们的成员变量值

参考代码

object _38ObjectDemo {

  case class Customer(var name: String, var age: Int)

  case class Order(var id: Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val customer: Any = Customer("zhangsan", 18)
    val order: Any = Order(1)
    // 3. 使用match...case表达式来进行模式匹配
    // 获取样例类中成员变量
    customer match {
      case Customer(name, age) => println(s"姓名：${name} 年龄：${age}")
      case Order(id) => println(s"ID为：${id}")
      case _ => println("未匹配")
    }
    order match {
      case Customer(name, age) => println(s"姓名：${name} 年龄：${age}")
      case Order(id) => println(s"ID为：${id}")
      case _ => println("未匹配")
    }
  }
}

2.4、匹配守卫

在Java中，只能简单地添加多个case标签，例如：要匹配0-7，就需要写出来8个case语句。例如：

object _39ObjectDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    var a = 0
    a match {
      case 0 =>
        a += 1
      case 1 =>
        a += 1
      case 2 =>
        a += 1
      case 3 =>
        a += 1
      case 4 =>
        a += 2
      case 5 =>
        a += 2
      case 6 =>
        a += 2
      case 7 =>
        a += 2
      case _ =>
        a = 0
    }
  }
}

在scala中，可以使用守卫来简化上述代码——也就是在case语句中添加if条件判断。

示例

需求说明

  • 从控制台读入一个数字a（使用StdIn.readInt）

  • 如果 a >= 0 而且 a <= 3，打印[0-3]

  • 如果 a >= 4 而且 a <= 8，打印[3,8]

  • 否则，打印未匹配

参考代码

object _40ObjectDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val a = StdIn.readInt()
    a match {
      case _ if a >= 0 && a <= 3 => println("[0-3]")
      case _ if a >= 3 && a <= 8 => println("[3-8]")
      case _ => println("未匹配")
    }
  }

}

2.5、匹配数据结构

匹配数组

示例说明

  • 依次修改代码定义以下三个数组

    Array(1,x,y)   // 以1开头，后续的两个元素不固定
    Array(0)    // 只匹配一个0元素的元素
    Array(0, ...)  // 可以任意数量，但是以0开头

  • 使用模式匹配上述数组

参考代码

val arr = Array(1, 3, 5)
arr match {
    case Array(1, x, y) => println(x + " " + y)
    case Array(0) => println("only 0")
    case Array(0, _*) => println("0 ...")
    case _ => println("something else")
}


匹配列表

示例说明

  • 依次修改代码定义以下三个列表

    List(0)    // 只保存0一个元素的列表
    List(0,...)     // 以0开头的列表，数量不固定
    List(x,y)      // 只包含两个元素的列表  

  • 使用模式匹配上述列表

参考代码

val list = List(0, 1, 2)

list match {
    case 0 :: Nil => println("只有0的列表")
    case 0 :: tail => println("0开头的列表")
    case x :: y :: Nil => println(s"只有另两个元素${x}, ${y}的列表")
    case _ => println("未匹配")
}


匹配元组

示例说明

  • 依次修改代码定义以下两个元组

    (1, x, y)  // 以1开头的、一共三个元素的元组
    (x, y, 5)   // 一共有三个元素，最后一个元素为5的元组

  • 使用模式匹配上述元素

参考代码

val tuple = (2, 2, 5)

tuple match {
    case (1, x, y) => println(s"三个元素，1开头的元组：1, ${x}, ${y}")
    case (x, y, 5) => println(s"三个元素，5结尾的元组：${x}, ${y}, 5")
    case _ => println("未匹配")
}

2.6、变量声明中的模式匹配

在定义变量的时候，可以使用模式匹配快速获取数据

示例 | 获取数组中的元素

需求说明

  • 生成包含0-10数字的数组，使用模式匹配分别获取第二个、第三个、第四个元素

参考代码

val array = (1 to 10).toArray
val Array(_, x, y, z, _*) = array

println(x, y, z)


示例 | 获取List中的数据

需求说明

  • 生成包含0-10数字的列表，使用模式匹配分别获取第一个、第二个元素

参考代码

val list = (1 to 10).toList
val x :: y :: tail = list

println(x, y)


2.7、Option类型

使用Option类型，可以用来有效避免空引用(null)异常。也就是说，将来我们返回某些数据时，可以返回一个Option类型来替代。

定义

scala中，Option类型来表示可选值。这种类型的数据有两种形式：

  • Some(x)：表示实际的值

  • None：表示没有值

  • 使用getOrElse方法，当值为None是可以指定一个默认值

示例一

示例说明

  • 定义一个两个数相除的方法，使用Option类型来封装结果

  • 然后使用模式匹配来打印结果

    • 不是除零，打印结果

    • 除零打印异常错误

参考代码

object _42ObjectDemo {

  def dvi(a: Double, b: Double): Option[Double] = {
    if (b!=0){
      Some(a/b)
    }
    else{
      None
    }
  }
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val result: Option[Double] = dvi(1.0,5)
    result match {
      case Some(x) =>println(x)
      case None =>println("除零异常！")
    }
  }
}

示例二

示例说明

  • 重写上述案例，使用getOrElse方法，当除零时，或者默认值为0

参考代码

def dvi(a:Double, b:Double) = {
    if(b != 0) {
        Some(a / b)
    }
    else {
        None
    }
}

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val result = dvi(1, 0).getOrElse(0)

    println(result)
}

2.8、偏函数

偏函数可以提供了简洁的语法，可以简化函数的定义。配合集合的函数式编程，可以让代码更加优雅。

定义

  • 偏函数被包在花括号内没有match的一组case语句是一个偏函数

  • 偏函数是PartialFunction[A, B]的一个实例

    • A代表输入参数类型

    • B代表返回结果类型

示例一

示例说明

定义一个偏函数，根据以下方式返回

输入 返回值
1 一
2 二
3 三
其他 其他

参考代码

object _43ObjectDemo extends App {

  val func1:PartialFunction[Int,String]={
    case 1 => "一"
    case 2 => "二"
    case 3 => "三"
    case _ => "其他"
  }
  println(func1(1))
}

示例二

示例说明

  • 定义一个列表，包含1-10的数字

  • 请将1-3的数字都转换为[1-3]

  • 请将4-8的数字都转换为[4-8]

  • 将其他的数字转换为(8-*]

参考代码

val list = (1 to 10).toList

val list2 = list.map{
    case x if x >= 1 && x <= 3 => "[1-3]"
    case x if x >= 4 && x <= 8 => "[4-8]"
    case x if x > 8 => "(8-*]"
}

println(list2)

2.9、正则表达式

在scala中，可以很方便地使用正则表达式来匹配数据。

scala中提供了Regex类来定义正则表达式，要构造一个RegEx对象，直接使用String类的r方法即可。

建议使用三个双引号来表示正则表达式，不然就得对正则中的反斜杠来进行转义。

val regEx = """正则表达式""".r


示例：检测是否匹配正则表达式

val emailRE = """.+@(.+)\..+""".r

val emailList = List("[email protected]", "[email protected]", "[email protected]", "123afadff.com")

// 检查邮箱是否匹配正则
val size = emailRE.findAllMatchIn(emailList(0)).size
// 如果匹配size为1，否则size为0
println(size)


示例：找出列表中的所有不合法的邮箱

// 找出列表中不合法的邮箱格式
println("不合法的邮箱为：")
emailList.filter{
    eml => emailRE.findAllIn(eml).size < 1
}.foreach {
    println(_)
}

println("------")


示例：使用正则表达式进行模式匹配，获取正则中匹配的分组

// 找到所有邮箱运营公司
println("邮箱的运营公司为")
emailList.foreach {
    case email @ emailRE(company) => println(s"$email => ${company}")
    case _ => println("未知")
}

2.10、异常处理

来看看下面一段代码。

  def main(args: Array[String]): Unit = {
   val i = 10 / 0
    
    println("你好！")
  }

Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero
 at ForDemo$.main(ForDemo.scala:3)
 at ForDemo.main(ForDemo.scala)

执行程序，可以看到scala抛出了异常，而且没有打印出来"你好"。说明程序出现错误后就终止了。

那怎么解决该问题呢？

捕获异常

在scala中，可以使用异常处理来解决这个问题。以下为scala中try...catch异常处理的语法格式：

try {
    // 代码
}
catch {
    case ex:异常类型1 => // 代码
    case ex:异常类型2 => // 代码
}
finally {
    // 代码
}

  • try中的代码是我们编写的业务处理代码

  • 在catch中表示当出现某个异常时，需要执行的代码

  • 在finally中，是不管是否出现异常都会执行的代码

示例：

object _45ObjectDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    try {
      val i = 10 / 0
      println("你好！")
    }
    catch {
      case ex: Exception => println(ex.getMessage)
    }
    finally {
      println("我始终都会执行!")
    }
  }
}

抛出异常

我们也可以在一个方法中，抛出异常。语法格式和Java类似，使用throw new Exception...

示例：

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    throw new Exception("抛出异常！！！")
  }

Exception in thread "main" java.lang.Exception: 抛出异常！！！
 at practice.类和对象._46ObjectDemo$.main(_46ObjectDemo.scala:6)
 at practice.类和对象._46ObjectDemo.main(_46ObjectDemo.scala)

我们可以看到，scala不需要再main方法上声明要抛出的异常，它已经解决了再Java中被认为是设计失败的检查型异常。下面是Java代码


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        throw new Exception("抛出异常！");
    }


scala异常处理语法要比Java简洁、易用。


  1. scala中也是使用try...catch...finally处理异常

  2. 所有异常处理都是在catch语句中，每一个异常处理写成

    case ex1:异常类型1 => 异常处理代码
    case ex2:异常类型1 => 异常处理代码
    case ex3:异常类型1 => 异常处理代码

  3. 抛出异常使用throw

  4. scala中方法抛出异常不需要像Java一样编写异常声明

2.11、提取器(Extractor)

我们之前已经使用过scala中非常强大的模式匹配功能了，通过模式匹配，我们可以快速匹配样例类中的成员变量。例如：

object _47ObjectDemo {


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 定义样例类
    case class SubmitTask(id: String, name: String)
    case class HeartBeat(time: Long)
    case object CheckTimeOutTask

    val msg1 = SubmitTask("001", "task-001")
    val msg2 = HeartBeat(1000)
    val msg3 = CheckTimeOutTask

    val list = List(msg1, msg2, msg3)

    list(2) match {
      case SubmitTask(id,name) =>println(s"id=$id,name=$name")
      case HeartBeat(time) => println(s"time=$time")
      case CheckTimeOutTask => println("检查超时")
    }
  }
}

定义提取器

之前我们学习过了，实现一个类的伴生对象中的apply方法，可以用类名来快速构建一个对象。伴生对象中，还有一个unapply方法。与apply相反，unapply是将该类的对象，拆解为一个个的元素。

scala基础语法四（高级）

要实现一个类的提取器，只需要在该类的伴生对象中实现一个unapply方法即可。

示例：实现一个类的解构器，并使用match表达式进行模式匹配，提取类中的字段。

object _48ObjectDemo {

  class Student {
    var name: String = _
    var age: Int = _

    // 实现一个辅助构造器
    def this(name: String, age: Int) = {
      this()
      this.name = name
      this.age = age
    }
  }

  object Student {
    def apply(name: String, age: Int): Student = new Student(name, age)

    // 实现一个解构器
    def unapply(arg: Student): Option[(String, Int)] = Some((arg.name, arg.age))
  }

  object extractor_DEMO {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val zhangsan = Student("张三", 20)
      zhangsan match {
        case Student(name, age) => println(s"姓名：$name,年龄：$age")
        case _ => println("未匹配")
      }
    }
  }
}

样例类自动实现了apply、unapply方法（可以使用scalap反编译一个样例类的字节码）

3、泛型

scala和Java一样，类和特质、方法都可以支持泛型。我们在学习集合的时候，一般都会涉及到泛型。

scala> val list1:List[String] = List("1", "2", "3")
list1: List[String] = List(1, 2, 3)


3.1、定义一个泛型方法

在scala中，使用方括号来定义类型参数。

语法格式

def 方法名[泛型名称](..) = {
    //...
}

示例

示例说明

  • 用一个方法来获取任意类型数组的中间的元素

    • 不考虑泛型直接实现（基于Array[Int]实现）

    • 加入泛型支持

参考代码

不考虑泛型的实现

  def getMiddle(arr:Array[Int]) = arr(arr.length / 2)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val arr1 = Array(1,2,3,4,5)

    println(getMiddle(arr1))
  }

加入泛型支持

def getMiddleElement[T](array:Array[T]) =
array(array.length / 2)

def main(args: Array[String]): Unit = {
    println(getMiddleElement(Array(1, 2, 3, 4, 5)))
    println(getMiddleElement(Array("a", "b", "c", "d", "e")))
}

3.2、泛型类

scala的类也可以定义泛型。接下来，我们来学习如何定义scala的泛型类

定义

语法格式

class 类[T](val 变量名: T)

  • 定义一个泛型类，直接在类名后面加上方括号，指定要使用的泛型参数

  • 指定类对应的泛型参数后，就使用这些类型参数来定义变量了

示例

示例说明

  • 实现一个Pair泛型类

  • Pair类包含两个字段，而且两个字段的类型不固定

  • 创建不同类型泛型类对象，并打印

参考代码

case class Pair[T](var a:T, var b:T)

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val pairList = List(
        Pair("Hadoop", "Storm"),
        Pair("Hadoop", 2008),
        Pair(1.0, 2.0),
        Pair("Hadoop", Some(1.9))
    )

    println(pairList)
}

3.3、上下界

需求：

我们在定义方法/类的泛型时，限定必须从哪个类继承、或者必须是哪个类的父类。此时，就需要使用到上下界。

上界定义

使用<: 类型名表示给类型添加一个上界，表示泛型参数必须要从该类（或本身）继承

语法格式

[T <: 类型]

示例

示例说明

  • 定义一个Person类

  • 定义一个Student类，继承Person类

  • 定义一个demo泛型方法，该方法接收一个Array参数，

  • 限定demo方法的Array元素类型只能是Person或者Person的子类

  • 测试调用demo，传入不同元素类型的Array

参考代码

class Person
class Student extends Person

def demo[T <: Person](a:Array[T]) = println(a)

def main(args: Array[String]): Unit = {
    demo(Array(new Person))
    demo(Array(new Student))
    // 编译出错，必须是Person的子类
    // demo(Array("hadoop"))
}

下界

上界是要求必须是某个类的子类，或者必须从某个类继承，而下界是必须是某个类的父类（或本身）

语法格式

[T >: 类型]

[!NOTE]

如果类既有上界、又有下界。下界写在前面，上界写在后面

示例

示例说明

  • 定义一个Person类

  • 定义一个Policeman类，继承Person类

  • 定义一个Superman类，继承Policeman类

  • 定义一个demo泛型方法，该方法接收一个Array参数，

  • 限定demo方法的Array元素类型只能是Person、Policeman

  • 测试调用demo，传入不同元素类型的Array

参考代码

class Person
class Policeman extends Person
class Superman extends Policeman

def demo[T >: Policeman](array:Array[T]) = println(array)

def main(args: Array[String]): Unit = {
    demo(Array(new Person))
    demo(Array(new Policeman))
    // 编译出错：Superman是Policeman的子类
    // demo(Array(new Superman))
}

3.4、协变、逆变、非变

来看一个类型转换的问题：

class Pair[T]

object Pair {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val p1 = Pair("hello")
    // 编译报错，无法将p1转换为p2
    val p2:Pair[AnyRef] = p1

    println(p2)
  }
}

如何让带有泛型的类支持类型转换呢？

非变

语法格式

class Pair[T]{}

  • 默认泛型类是非变的

  • 类型B是A的子类型，Pair[A]和Pair[B]没有任何从属关系

  • Java是一样的

scala基础语法四（高级）

协变

语法格式

class Pair[+T]

  • 类型B是A的子类型，Pair[B]可以认为是Pair[A]的子类型

  • 参数化类型的方向和类型的方向是一致的。


逆变

语法格式

class Pair[-T]

  • 类型B是A的子类型，Pair[A]反过来可以认为是Pair[B]的子类型

  • 参数化类型的方向和类型的方向是相反的


示例

示例说明

  • 定义一个Super类、以及一个Sub类继承自Super类

  • 使用协变、逆变、非变分别定义三个泛型类

  • 分别创建泛型类来演示协变、逆变、非变

参考代码

class Super
class Sub extends Super

class Temp1[T]
class Temp2[+T]
class Temp3[-T]

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val a:Temp1[Sub] = new Temp1[Sub]
    // 编译报错
    // 非变
    //val b:Temp1[Super] = a

    // 协变
    val c: Temp2[Sub] = new Temp2[Sub]
    val d: Temp2[Super] = c

    // 逆变
    val e: Temp3[Super] = new Temp3[Super]
    val f: Temp3[Sub] = e
}

4、Actor介绍

scala的Actor并发编程模型可以用来开发比Java线程效率更高的并发程序。我们学习scala Actor的目的主要是为后续学习Akka做准备。

4.1、Java并发编程的问题

在Java并发编程中，每个对象都有一个逻辑监视器（monitor），可以用来控制对象的多线程访问。我们添加sychronized关键字来标记，需要进行同步加锁访问。这样，通过加锁的机制来确保同一时间只有一个线程访问共享数据。但这种方式存在资源争夺、以及死锁问题，程序越大问题越麻烦。

scala基础语法四（高级）

线程死锁

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4.2、Actor并发编程模型

Actor并发编程模型，是scala提供给程序员的一种与Java并发编程完全不一样的并发编程模型，是一种基于事件模型的并发机制。Actor并发编程模型是一种不共享数据，依赖消息传递的一种并发编程模式，有效避免资源争夺、死锁等情况。

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4.3、Java并发编程对比Actor并发编程

Java内置线程模型 scala Actor模型
"共享数据-锁"模型 (share data and lock) share nothing
每个object有一个monitor，监视线程对共享数据的访问 不共享数据，Actor之间通过Message通讯
加锁代码使用synchronized标识
死锁问题
每个线程内部是顺序执行的 每个Actor内部是顺序执行的

[!NOTE]

scala在2.11.x版本中加入了Akka并发编程框架，老版本已经废弃。Actor的编程模型和Akka很像，我们这里学习Actor的目的是为学习Akka做准备。


5、创建Actor

创建Actor的方式和Java中创建线程很类似，也是通过继承来创建。

方式

  1. 定义class或object继承Actor特质

  2. 重写act方法

  3. 调用Actor的start方法执行Actor

[!NOTE]

类似于Java线程，这里的每个Actor是并行执行的

示例

示例说明

创建两个Actor，一个Actor打印1-10，另一个Actor打印11-20

  • 使用class继承Actor创建（如果需要在程序中创建多个相同的Actor）

  • 使用object继承Actor创建（如果在程序中只创建一个Actor）

参考代码

使用class继承Actor创建

object _05ActorDemo {
  class Actor1 extends Actor {
    override def act(): Unit = (1 to 10).foreach(println(_))
  }

  class Actor2 extends Actor {
    override def act(): Unit = (11 to 20).foreach(println(_))
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    new Actor1().start()
    new Actor2().start()
  }
}

使用object继承Actor创建

  object Actor1 extends Actor {
    override def act(): Unit =
      for(i <- 1 to 10) {
        println(i)
      }
  }

  object Actor2 extends Actor {
    override def act(): Unit =
      for(i <- 11 to 20) {
        println(i)
      }
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Actor1.start()
    Actor2.start()
  }


Actor程序运行流程

  1. 调用start()方法启动Actor

  2. 自动执行act()方法

  3. 向Actor发送消息

  4. act方法执行完成后，程序会调用exit()方法

6、发送消息/接收消息

我们之前介绍Actor的时候，说过Actor是基于事件（消息）的并发编程模型，那么Actor是如何发送消息和接收消息的呢？


使用方式

发送消息

我们可以使用三种方式来发送消息：

！ 发送异步消息，没有返回值
!? 发送同步消息，等待返回值
!! 发送异步消息，返回值是Future[Any]

例如：

要给actor1发送一个异步字符串消息，使用以下代码：

actor1 ! "你好!"


接收消息

Actor中使用receive方法来接收消息，需要给receive方法传入一个偏函数

{
    case 变量名1:消息类型1 => 业务处理1,
    case 变量名2:消息类型2 => 业务处理2,
    ...
}

[!NOTE]

receive方法只接收一次消息，接收完后继续执行act方法

示例

示例说明

  • 创建两个Actor（ActorSender、ActorReceiver）

  • ActorSender发送一个异步字符串消息给ActorReceiver

  • ActorReceive接收到该消息后，打印出来

scala基础语法四（高级）

参考代码

  object ActorSender extends Actor {
    override def act(): Unit = {
      // 发送消息
      while(true) {
        ActorReceiver ! "hello!"
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3)
      }
    }
  }

  object ActorReceiver extends Actor {
    override def act(): Unit = {
      // 持续接收消息
      while(true) {
        receive {
          case msg:String => println("接收到消息：" + msg)
        }
      }
    }
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    ActorReceiver.start()
    ActorSender.start()
  }

7、持续接收消息

通过上一个案例，ActorReceiver调用receive来接收消息，但接收一次后，Actor就退出了。

object ActorSender extends Actor {
  override def act(): Unit = {
    // 发送字符串消息给Actor2
    val msg =  "你好，ActorSender"
    println(s"ActorSender: 发送消息$msg")
    
    ActorReceiver ! msg
    // 再次发送一条消息，ActorReceiver无法接收到
    ActorReceiver ! "你叫什么名字？"
  }
}

object ActorReceiver extends Actor {
  override def act(): Unit =
    receive {
      case msg: String => println(s"接收Actor: 接收到$msg")
    }

}

object ActorMsgDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    ActorSender.start()
    ActorReceiver.start()
  }
}

上述代码，ActorReceiver无法接收到ActorSender发送的第二条消息。


我们希望ActorReceiver能够一直接收消息，怎么实现呢？

——我们只需要使用一个while(true)循环，不停地调用receive来接收消息就可以啦。

示例

示例说明

  • 在上一个案例的基础上，让ActorReceiver能够一直接收消息

  object ActorSender extends Actor {
    override def act(): Unit = {
      // 发送消息
      while(true) {
        ActorReceiver ! "hello!"
        TimeUnit.SECONDS.sleep(3)
      }
    }
  }

  object ActorReceiver extends Actor {
    override def act(): Unit = {
      // 持续接收消息
      while(true) {
        receive {
          case msg:String => println("接收到消息：" + msg)
        }
      }
    }
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    ActorReceiver.start()
    ActorSender.start()
  }


使用loop和react优化接收消息

上述代码，使用while循环来不断接收消息。

  • 如果当前Actor没有接收到消息，线程就会处于阻塞状态

  • 如果有很多的Actor，就有可能会导致很多线程都是处于阻塞状态

  • 每次有新的消息来时，重新创建线程来处理

  • 频繁的线程创建、销毁和切换，会影响运行效率

在scala中，可以使用loop + react来复用线程。比while + receive更高效

示例

示例说明

使用loop + react重写上述案例

参考代码

// 持续接收消息
loop {
    react {
        case msg:String => println("接收到消息：" + msg)
    }
}

8、发送和接收自定义消息

我们前面发送的消息是字符串类型，Actor中也支持发送自定义消息，常见的如：使用样例类封装消息，然后进行发送处理。

示例一

示例说明

  • 创建一个MsgActor，并向它发送一个同步消息，该消息包含两个字段（id、message）

  • MsgActor回复一个消息，该消息包含两个字段（message、name）

  • 打印回复消息

[!TIP]

  • 使用!?来发送同步消息

  • 在Actor的act方法中，可以使用sender获取发送者的Actor引用

参考代码

  case class Message(id:Int, msg:String)
  case class ReplyMessage(msg:String, name:String)

  object MsgActor extends Actor {
    override def act(): Unit = {
      loop {
        react {
          case Message(id, msg) => {
            println(s"接收到消息:${id}/${msg}")
            sender ! ReplyMessage("不太好", "Tom")
          }
        }
      }
    }
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    MsgActor.start()

    val replyMessage: Any = MsgActor !? Message(1, "你好")
    println("回复消息:" + replyMessage.asInstanceOf[ReplyMessage])
  }

示例二

示例说明

  • 创建一个MsgActor，并向它发送一个异步无返回消息，该消息包含两个字段（message, company）


[!TIP]

使用!发送异步无返回消息


参考代码

case class Mesasge(message:String, company:String)

object MsgActor extends Actor {
    override def act(): Unit = {
        loop {
            react {
                case Mesasge(message, company) =>
                println(s"MsgActor接收到消息:${message}/${company}")
            }
        }
    }
}

def main(args: Array[String]): Unit = {
    MsgActor.start()

    MsgActor ! Mesasge("中国联通", "大爷，快交话费！")
}

示例三

示例说明

  • 创建一个MsgActor，并向它发送一个异步有返回消息，该消息包含两个字段（id、message）

  • MsgActor回复一个消息，该消息包含两个字段（message、name）

  • 打印回复消息


[!TIP]

  • 使用!!发送异步有返回消息

  • 发送后，返回类型为Future[Any]的对象

  • Future表示异步返回数据的封装，虽获取到Future的返回值，但不一定有值，可能在将来某一时刻才会返回消息

  • Future的isSet()可检查是否已经收到返回消息，apply()方法可获取返回数据

参考代码

case class Message(id:Int, message:String)
case class ReplyMessage(message:String, name:String)

object MsgActor extends Actor {
    override def act(): Unit = {
        loop {
            react {
                case Message(id, message) =>
                println(s"MsgActor接收到消息：${id}/${message}")
                sender ! ReplyMessage("收到消息！", "JIm")
            }
        }
    }
}

def main(args: Array[String]): Unit = {
    MsgActor.start()

    val future: Future[Any] = MsgActor !! Message(1, "你好！")

    while(!future.isSet) {}

    val replyMessage = future.apply().asInstanceOf[ReplyMessage]
    println(replyMessage)
}

9、WordCount案例

接下来，我们要使用Actor并发编程模型实现多文件的单词统计。

案例介绍

给定几个文本文件（文本文件都是以空格分隔的），使用Actor并发编程来统计单词的数量

思路分析

实现思路

  1. MainActor获取要进行单词统计的文件

  2. 根据文件数量创建对应的WordCountActor

  3. 将文件名封装为消息发送给WordCountActor

  4. WordCountActor接收消息，并统计单个文件的单词计数

  5. 将单词计数结果发送给MainActor

  6. MainActor等待所有的WordCountActor都已经成功返回消息，然后进行结果合并

步骤1 | 获取文件列表

实现思路

在main方法中读取指定目录(${project_root_dir}/data/)下的所有文件，并打印所有的文件名


实现步骤

  1. 创建用于测试的数据文件

  2. 加载工程根目录，获取到所有文件

  3. 将每一个文件名，添加目录路径

  4. 打印所有文件名


参考代码

// 1. MainActor获取要进行单词统计的文件
val DIR_PATH = "./data/"
val dataDir = new File(DIR_PATH)

// 读取所有data目录下的所有文件
println("对以下文件进行单词统计:")
// 构建文件列表
val fileList = dataDir.list().toList.map(DIR_PATH + _)
println(fileList)

步骤2 | 创建WordCountActor

实现思路

根据文件数量创建WordCountActor，为了方便后续发送消息给Actor，将每个Actor与文件名关联在一起

实现步骤

  1. 创建WordCountActor

  2. 将文件列表转换为WordCountActor

  3. 为了后续方便发送消息给Actor，将Actor列表和文件列表拉链到一起

  4. 打印测试

参考代码

MainActor.scala

// 2. 根据文件数量创建对应的WordCountActor
val actorList = fileList.map {
    x => new WordCountActor
}

// 将Actor和文件名列表建立为元组
val actorWithFileList: List[(WordCountActor, String)] = actorList.zip(fileList)

WordCountActor.scala

class WordCountActor extends Actor{
  override def act(): Unit = {
  }
}

步骤3 | 启动Actor/发送/接收任务消息

实现思路

启动所有WordCountActor，并发送单词统计任务消息给每个WordCountActor

[!NOTE]

此处应发送异步有返回消息

实现步骤

  1. 创建一个WordCountTask样例类消息，封装要进行单词计数的文件名

  2. 启动所有WordCountTask，并发送异步有返回消息

  3. 获取到所有的WordCount中获取到的消息（封装到一个Future列表中）

  4. 在WordCountActor中接收并打印消息

参考代码

MainActor.scala

// 3. 将文件名封装为消息发送给WordCountActor，并获取到异步返回结果
val futureList = actorWithFileList.map {
    // tuple为Actor和文件名
    tuple =>
    // 启动actor
    tuple._1.start()
    // 发送任务消息
    tuple._1 !! WordCountTask(tuple._2)
}

MessagePackage.scala

/**
  * 单词统计任务消息
  * @param fileName 文件名
  */
case class WordCountTask(fileName:String)

WordCountActor.scala

loop {
    receive {
        // 接收单词统计任务消息
        case WordCountTask(fileName) => {
            println("接收到消息:" + fileName)
        }
    }
}

步骤4 | 消息统计文件单词计数

实现思路

读取文件文本，并统计出来单词的数量。例如：

(hadoop, 3), (spark, 1)...

实现步骤

  1. 读取文件内容，并转换为列表

  2. 按照空格切割文本，并转换为一个一个的单词

  3. 为了方便进行计数，将单词转换为元组

  4. 按照单词进行分组，然后再进行聚合统计

  5. 打印聚合统计结果

参考代码

WordCountActor.scala

// 4. 统计单个文件的单词计数
val iter: Iterator[String] = Source.fromFile(fileName).getLines()
// [第一行] hadoop hadoop
// [第二行] hadoop spark
val lineList = iter.toList
// [单词列表] hadoop, hadoop, hadoop, spark
val wordList: List[String] = lineList.flatMap(_.split(" "))
// 将单词转换为元组
// [元组列表] (hadoop, 1), (hadoop, 1), (hadoop, 1), (spark, 1)
val tupleList = wordList.map(_ -> 1)
// 按照单词进行分组
// [单词分组] = {hadoop->List(hadoop->1, hadoop->1, hadoop->1), spark->List(spark ->1)}
val grouped: Map[String, List[(String, Int)]] = tupleList.groupBy(_._1)
// 将分组内的数据进行聚合
// [单词计数] = (hadoop, 3), (spark, 1)
val wordCount: Map[String, Int] = grouped.map {
    tuple =>
    // 单词
    val word = tuple._1
    // 进行计数
    // 获取到所有的单词数量，然后进行累加
    val total = tuple._2.map(_._2).sum
    word -> total
}
println(wordCount)

步骤5 | 封装单词计数结果回复给MainActor

实现思路

  • 将单词计数的结果封装为一个样例类消息，并发送给MainActor

  • MainActor等待所有WordCount均已返回后获取到每个WordCountActor单词计算后的结果

实现步骤

  1. 定义一个样例类封装单词计数结果

  2. 将单词计数结果发送给MainActor

  3. MainActor中检测所有WordActor是否均已返回，如果均已返回，则获取并转换结果

  4. 打印结果

参考代码

MessagePackage.scala

/**
  * 单词统计结果
  * @param wordCount 单词计数
  */
case class WordCountResult(wordCount: Map[String, Int])

WordCountActor.scala

// 5. 将单词计数结果回复给MainActor
sender ! WordCountResult(wordCount)

MainActor.scala

// 等待所有Actor都已经返回
while(futureList.filter(_.isSet).size != fileList.size){}
// MainActor等待所有的WordCountActor都已经成功返回消息，然后进行结果合并
val resultList: List[Map[String, Int]] = futureList.map(_.apply.asInstanceOf[WordCountResult].wordCount)
println("接收到所有统计结果：" + resultList)

步骤6 | 结果合并

实现思路

对接收到的所有单词计数进行合并。因为该部分已经在WordCountActor已经编写过，所以抽取这部分一样的代码到一个工具类中，再调用合并得到最终结果

实现步骤

  1. 创建一个用于单词合并的工具类

  2. 抽取重复代码为一个方法

  3. 在MainActor调用该合并方法，计算得到最终结果，并打印

参考代码

WordCountUtil.scala

  /**
    * 单词分组统计
    * @param wordCountList 单词计数列表
    * @return 分组聚合结果
    */
  def reduce(wordCountList:List[(String, Int)]) = {
    // 按照单词进行分组
    // [单词分组] = {hadoop->List(hadoop->1, hadoop->1, hadoop->1), spark->List(spark ->1)}
    val grouped: Map[String, List[(String, Int)]] = wordCountList.groupBy(_._1)
    // 将分组内的数据进行聚合
    // [单词计数] = (hadoop, 3), (spark, 1)
    val wordCount: Map[String, Int] = grouped.map {
      tuple =>
        // 单词
        val word = tuple._1
        // 进行计数
        // 获取到所有的单词数量，然后进行累加
        val total = tuple._2.map(_._2).sum
        word -> total
    }
    wordCount
  }

MainActor.scala

// 扁平化后再聚合计算
val result: Map[String, Int] = WordCountUtil.reduce(resultList.flatten)

println("最终结果:" + result)





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