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正文
在Actor模型中，actor是一个并发原语，简单的说，一个actor就是一个工人，与进程或线程一样都能够工作或处理任务。其实这还有点不好理解，我们可以把它想象成面向对象编程语言中的一个对象实例。在OOP中一个对象可以访问或修改另一个对象的属性，也可以直接调用另一个对象的方法。例如下图，person1给person2发送了一个消息，直接调用方法就行了。深入底层执行逻辑的话，结果就是JVM转到sayHello的代码区，一步步执行。
sayHello在一个线程中执行基本没有问题，但是多个线程执行时，就可能出问题了，因为在执行sayHello的时候person2的name值可能被其他线程修改。这是一个name字段，意外修改没有关系，但如果是一个金额字段呢？
actor和对象的不同之处在于，actor的状态不能直接读取、修改，actor的方法不能直接调用。actor只能通过消息传递的方式与外界通信。
每个对象都有一个this指针，代表对象的地址，可以通过该地址调用方法或存取状态；
与此类似，actor也有一个代表本身的地址，但只能向该地址发送消息。
简单点说，actor通过消息传递的方式与外界通信。消息传递是异步的。每个actor都有一个邮箱，该邮箱接收并缓存其他actor发过来的消息，actor一次只能同步处理一个消息，处理消息过程中，除了可以接收消息，不能做任何其他操作。这就是actor模型的本质。
Actor模型的另一个好处就是可以消除共享状态，因为它每次只能处理一条消息，所以actor内部可以安全的处理状态，而不用考虑锁机制。
说白了如果是个普通对象，它内部是异步的，你获取到的属性，可能已经是修改过后的，这样不线程安全。
但是akka模型中，每个actor的属性、状态等都不能直接修改，他只能接收message，有个mailbox来专门存储接收message，可以异步接收这个message然后存储进来，但是只能一条一条（同步）处理这些信息，这样就安全。
Flink内部节点之间的通信是用Akka，比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
Flink通过Akka进行的分布式通信的实现，在0.9版中采用。使用Akka，所有远程过程调用现在都实现为异步消息。这主要影响组件JobManager，TaskManager 和JobClient。将来，甚至有可能将更多的组件转换为参与者，从而允许它们发送和处理异步消息。
RPC框架是Flink任务运行的基础，Flink整个RPC框架基于Akka实现，并对Akka中的ActorSystem、Actor进行了封装和使用，Flink整个通信框架的组件主要由RpcEndpoint、RpcService、RpcServer、AkkaInvocationHandler、AkkaRpcActor等构成。RpcEndpoint定义了一个Actor的路径；RpcService提供了启动RpcServer、执行代码体等方法；RpcServer/AkkaInvocationHandler提供了与Actor通信的接口；AkkaRpcActor为Flink封装的Actor。
**一、**Akka与Actor模型
Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现，和Erlang的并发模型很像。在Actor模型中，所有的实体被认为是独立的actors。actors和其他actors通过发送异步消息通信。Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应，这使得可以执行同步操作。但是，强烈不建议同步消息，因为它们限制了系统的伸缩性。每个actor有一个邮箱(mailbox)，它收到的消息存储在里面。另外，每一个actor维护自身单独的状态。一个Actors网络如下所示：
每个actor是一个单一的线程，它不断地从其邮箱中poll(拉取)消息，并且连续不断地处理。对于已经处理过的消息的结果，actor可以改变它自身的内部状态或者发送一个新消息或者孵化一个新的actor。
1、 Actor系统
一个Actor系统包含了所有存活的actors。它提供的共享服务包括调度、配置和日志等。Actor系统同时包含一个线程池，所有actor从这里获取线程。
多个Actor系统可以在一台机器上共存。如果一个Actor系统通过RemoteActorRefProvider启动，它就可以被其他机器上的Actor系统发现。Actor系统能够自动识别消息是发送给本地机器还是远程机器的Actor系统。在本地通信的情况下，消息通过共享存储器高效的传输。在远程通信的情况下，消息通过网络栈发送。
所有Actors都是继承来组织的。每个新创建的actor将其创建的actor视作父actor。继承被用来监督。每个父actor对自己的子actor负责监督。如果在一个子actor发生错误，父actor将会收到通知。如果这个父actor可以解决这个问题，它就重新启动这个子actor。如果这个错误父actor无法处理，它可以把这个错误传递给自己的父actor。
第一个actor通过系统创建，由/user 这个actor负责监督。详细的Actor的继承制度可以参考https://doc.akka.io//docs/akka/snapshot/general/supervision.html。
2、 Flink中的Actor
Actor是一个包含状态和行为的容器。actor线程顺序处理收到的消息。这样就让用户摆脱锁和线程管理的管理，因为一次只有一个线程对一个actor有效。但是，必须确保只有这个actor线程可以处理其内部状态。Actor的行为由receive函数定义，该函数包含收到的消息的处理逻辑。
Flink系统由3个分布式组件构成：JobClient，JobManager和TaskManager。JobClient从用户处得到Flink Job，并提交给JobManager。JobManager策划这个job的执行。首先，它分配所需的资源，主要就是TaskManagers上要执行的slot。
在资源分配之后，JobManager部署单独的任务到响应的TaskManager上。一旦收到一个任务，TaskManager产生一个线程用来执行这个任务。状态的改变，比如开始计算或者完成计算，将被发送回JobManager。基于这些状态的更新，JobManager将引导这个job的执行直到完成。一旦一个job被执行完，其结果将会被发送回JobClient。Job的执行图如下所示：
3、 异步VS同步消息
在任何地方，Flink尝试使用异步消息和通过futures来处理响应。Futures和很少的几个阻塞调用有一个超时时间，以防操作失败。这是为了防止死锁，当消息丢失或者分布式足觉crash。但是，如果在一个大集群或者慢网络的情况下，超时可能会使得情况更糟。因此，操作的超时时间可以通过“akka.timeout.timeout”来配置。
在两个actor可以通信之前，需要获取一个ActorRef。这个操作的查找同样需要一个超时。为了使得系统尽可能快速的失败，如果一个actor还没开始，超时时间需要被设置的比较小。为了以防经历查询超时，可以通过“akka.lookup.timeout”配置增加查询时间。
Akka的另一个特点是限制发送的最大消息大小。原因是它保留了同样数据大小的序列化buffer和不想浪费空间。如果你曾经遇到过传输失败，因为消息超过了最大大小，你可以增加“akka.framesize”配置来增加大小。
下面分别是JobManager和TaskManager的概念图：
其中Dispatcher、ResourceManager、JobMaster是JobManager进程中的Rpc服务，TaskExecutor是TaskManager进程中的Rpc服务，MetricQueryService在JobManager和TaskManager进程中都有。
RpcGateway
- 用于定义RPC协议，是客户端和服务端沟通的桥梁。
- 服务端实现了RPC协议，即实现了接口中定义的方法，做具体的业务逻辑处理。
- 客户端实现了RPC协议，客户端是Proxy生成的代理对象，将对RpcGateway接口方法的调用转为Akka的消息发送。
RpcEndpoint
- RPC服务端的抽象，实现了该接口即为Rpc服务端，是Akka中Actor的封装。
- Actor收到ActorRef发送的消息(消息被封装为RpcInvocation对象)，会通过RpcInvocation对象中的方法、参数等信息以反射的方式调用RpcGateway接口对应的方法。
RpcService
- 是 RpcEndpoint 的运行时环境，是Akka中ActorSystem的封装。
- 一个ActorSystem系统中有多个Actor，同样在Flink中一个RpcService中有多个RpcEndpoint，即多个Rpc服务。
- Flink中RpcService也有多套，JobManager和TaskManager进程中都有两套RpcService。
- RpcService 提供了启动Rpc服务(startServer)、停止Rpc服务(stopServer)、连接远端Rpc服务等方法。
- 实现类是AkkaRpcService，内有属性ActorSystem actorSystem，Map<ActorRef, RpcEndpoint> actors。
RpcServer
是Rpc服务端自身的代理对象，设计上是供服务端调用自身非Rpc方法。
**二、**使用Akka
Akka系统的核心ActorSystem和Actor，若需构建一个Akka系统，首先需要创建ActorSystem，创建完ActorSystem后，可通过其创建Actor（注意：Akka不允许直接new一个Actor，只能通过 Akka 提供的某些 API 才能创建或查找 Actor，一般会通过 ActorSystem#actorOf和ActorContext#actorOf来创建 Actor），另外，我们只能通过ActorRef（Actor的引用，其对原生的 Actor 实例做了良好的封装，外界不能随意修改其内部状态）来与Actor进行通信。如下代码展示了如何配置一个Akka系统。
1、 Actor路径
在Akka中，创建的每个Actor都有自己的路径，该路径遵循ActorSystem 的层级结构，大致如下：
1）本地路径
在上面代码中，本地Actor路径为 akka://sys/user/helloActor
含义如下：
- sys，创建的ActorSystem的名字；
- user，通过ActorSystem#actorOf和ActorContext#actorOf 方法创建的 Actor 都属于/user下，与/user对应的是/system， 其是系统层面创建的，与系统整体行为有关，在开发阶段并不需要对其过多关注
- helloActor，我们创建的HelloActor
2）远程路径
在上面代码中，远程Actor路径为 akka.tcp://sys@l27.0.0.1:2020/user/remoteActor
含义如下：
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