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Roiocam / akka-learnning-notes

akka learnning notes
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Akka 持久化 #5

Closed Roiocam closed 2 years ago

Roiocam commented 2 years ago
Roiocam commented 2 years ago

整体架构

从整体架构上看，持久化的 Actor 内部使用了大量的 FSM 机制。由于需要和其他 Actor（事件存储Actor、快照存储 Actor）交互，因此在外层使用了一个 BehaviorInterceptor 用于转换消息.

def interceptor: BehaviorInterceptor[Any, InternalProtocol] = new BehaviorInterceptor[Any, InternalProtocol] {

  import BehaviorInterceptor._
  override def aroundReceive(
      ctx: typed.TypedActorContext[Any],
      msg: Any,
      target: ReceiveTarget[InternalProtocol]): Behavior[InternalProtocol] = {
    // 将消息转换为内部的包装.
    val innerMsg = msg match {
      case res: JournalProtocol.Response           => InternalProtocol.JournalResponse(res)
      case res: SnapshotProtocol.Response          => InternalProtocol.SnapshotterResponse(res)
      case RecoveryPermitter.RecoveryPermitGranted => InternalProtocol.RecoveryPermitGranted
      case internal: InternalProtocol              => internal // such as RecoveryTickEvent
      case cmd                                     => InternalProtocol.IncomingCommand(cmd.asInstanceOf[Command])
    }
    target(ctx, innerMsg)
  }
  }

  override def toString: String = "EventSourcedBehaviorInterceptor"
}

除此之外，在状态机的过程中，Actor 处于不同的状态时可能会接收到其他状态处理的消息，这部分消息需要 Stash 或者丢弃。

Akka 使用了 BehaviorSetup 存储持久化 Actor 所需的消息，包括一个 StashBuffer 用于暂存其他状态的消息，BehaviorSetup 会在多个状态之间传递，并在 Actor 外部生成，在外部的好处就是当持久化 Actor 在溯源失败时回滚时，仍然能保留 BehaviorSetup 的状态。

akka持久化

Roiocam commented 2 years ago

识别到的性能优化参数

akka.persistence.typed {
    # 持久化暂存溢出策略
    stash-overflow-strategy = drop / fail
    # 持久化暂存容量
    stash-capacity =  4096 
}
akka.persistence.journal.plugin {
     # 事件溯源恢复的时间
    recovery-event-timeout =  30s
}
akka.persistence {
   # 快照插件容错
   snapshot-store-plugin-fallback {
     snapshot-is-optional = false
   }
}

一些错误的原因

数据库瓶颈

如果是在溯源恢复 Actor 期间时数据库 OverLoad，Akka 在内部做了类似于断路的处理，在数据库过载时

Stash 瓶颈

从持久化 Actor 运行时图可以看到， 其运行时依赖两个内部的 Stash，分别是处理内部的 Stash 和用户的 Stash。

有两种情况会引发 Stash Full 的问题