分布式系统中的并发计算模型:Actor模型及其影响力

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"Actors: A Model of Concurrent Computation in Distributed Systems" 是一篇具有里程碑意义的技术报告,由Gul Abdulnabi Agha撰写,发表于1985年6月,由美国海军研究办公室(Office of Naval Research)支持,作为Advanced Research Projects Agency(ARPA)的一部分。这份报告对并发理论领域产生了深远的影响,特别是在分布式系统中的并发计算模型设计。 报告的核心内容围绕着Actor模型展开,这是一种在分布式计算环境中处理并发任务的有效方式。Actor模型将计算视为一系列独立、自治且相互通信的实体,每个Actor拥有自己的状态和行为,并通过发送消息进行通信。这种模型强调了松散耦合、容错性和异步交互,使得系统能够并行处理多个任务,适应动态变化的网络环境。 在Actor模型中,重要概念包括: 1. **自主性**:每个Actor被视为一个独立的计算单元,负责处理接收到的消息并作出响应,而无需外部协调或管理。 2. **消息传递**:Actor之间的通信基于发送和接收消息,而不是共享数据,这有助于避免竞态条件和数据一致性问题。 3. **封装性**:Actor隐藏其内部状态和实现细节,仅暴露对外接口,使得它们之间可以安全地交互。 4. **不可变性和持久性**:Actor的状态是不可变的,更新是通过创建新的Actor实例完成,保证了系统的可靠性和安全性。 5. **同步与异步**:Actor模型支持异步通信,允许在等待其他Actor响应时继续执行,提高了系统的并发性能。 6. **命名空间和地址**:Actor通过唯一的名称标识,使得消息能够准确无误地发送到目标。 这份报告不仅提出了Actor模型的基本原理,还探讨了如何在分布式环境中实现和应用这种模型,以及它如何处理分布式系统中的复杂性,如故障恢复、容错机制和网络延迟。由于其在分布式计算领域的创新性和实用性,Actor模型成为了现代分布式系统设计中的核心概念之一,被广泛应用于大规模并行计算、微服务架构以及云计算等领域。
2023-06-02 上传

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

2023-06-01 上传