Scala实现Akka的并发与分布式

Akka的功能是分布式环境下的高并发与高可用，spark底层的设计与实现也是基于Akka的方式。首先看看Akka的基本架构，画个图，如下图所示:

ActorSystem负责创建并监听下面的Actor,就好比一个公司里面，ActorSystem作为老板管理下面的各个部门(Actor),而各个部分Actor再负责具体任务的下发。

然而，再整个集群中，一个ActorSystem还需要跟其他的ActorSystem进行通信。那么，通过scala来实现模拟这个过程，如下:

1. master节点启动后便启动一个定时器，定时检测集群中超时的worker,并将超时的worker从集群中移除;

2. worker节点启动后向master节点进行注册（包括运行所需的内存，cpu资源等）;

3. master收到worker注册的消息后将其持久化保存起来;

4. master向worker发送注册成功的消息

5. worker接收到注册成功消息后，启动定时器，定时向master汇总自己的心跳，确保自己的存活;

6. master接收到worker的汇报心跳信息后,更新worker最近一次的汇报时间。

在idea中建立scala项目来实现上面的流程,这里建立了一个master类，一个worker类，remotemessage类作为消息通信的序列化，workinfo类用来封装启动的配置信息。

当启动master节点后，会一直监听是否有存活的worker节点，这时我再启动一个worker节点，可以看到master可以监听到有一个存活的worker节点。