Carl Hewitt 在1973年对Actor模型进行了如下定义："Actor模型是一个把'Actor'作为并发计算的通用原语". Actor是异步驱动，可以并行和分布式部署及运行的最小颗粒。也就是说，它可以被分配，分布，调度到不同的CPU，不同的节点，乃至不同的时间片上运行，而不影响最终的结果。因此Actor在空间（分布式）和时间（异步驱动）上解耦的。而Akka是Lightbend（前身是Typesafe）公司在JVM上的Actor模型的实现。我们在了解actor模型之前，首先来了解actor模型主要是为了解决什么样的问题。

Why modern systems need a new programming model

在akka系统的官网上主要介绍了现代并发编程模型所遇到的问题，里面主要提到了三个点
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1） 在面向对象的语言中一个显著的特点是封装，然后通过对象提供的一些方法来操作其状态，但是共享内存的模型下，多线程对共享对象的并发访问会造成并发安全问题。一般会采用加锁的方式去解决

加锁会带来一些问题

• 加锁的开销很大，线程上下文切换的开销大
• 加锁导致线程block，无法去执行其他的工作，被block无法执行的线程，其实也是占据了一种系统资源
• 加锁在编程语言层面无法防止隐藏的死锁问题

2）我们知道Java中并发模型是通过共享内存来实现。而cpu中会利用局部cache来加速主存的访问，为了解决多线程间缓存不一致的问题，在java中一般会通过使用volatile或者Atmoic来标记变量，通过Jmm的happens before机制来保障多线程间共享变量的可见性。因此从某种意义上来说是没有共享内存的，而是通过cpu将cache line的数据刷新到主存的方式来实现可见。
因此与其去通过标记共享变量或者加锁的方式，依赖cpu缓存更新，倒不如每个并发实例之间只保存local的变量，而在不同的实例之间通过message来传递。
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3）call stack的问题
当我们编程模型异步化之后，还有一个比较大的问题是调用栈转移的问题，如下图中主线程提交了一个异步任务到队列中，Worker thread 从队列提取任务执行，调用栈就变成了workthread发起的，当任务出现异常时，处理和排查就变得困难。

How the Actor Model Meets the Needs of Modern Distributed Systems

那么akka 的actor的模型是怎样处理这些问题的，actor模型中的抽象主体变为了actor，

• actor之间可以互相发送message。
• actor在收到message之后会将其存入其绑定的Mailbox中。
• Actor从Mailbox中提取消息，执行内部方法，修改内部状态。
• 继续给其他actor发送message。

可以看到下图，actor内部的执行流程是顺序的，同一时刻只有一个message在进行处理，也就是actor的内部逻辑可以实现无锁化的编程。actor和线程数解耦，可以创建很多actor绑定一个线程池来进行处理，no lock，no block的方式能减少资源开销，并提升并发的性能
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actor编程样例

下面简单来看一个actor的样例

依赖

    com.typesafe.akka
    akka-actor_2.11
    2.4.20

Main

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final ActorSystem actorSystem = ActorSystem.create("actor-system");

        final ActorRef actorRef = actorSystem.actorOf(Props.create(BankActor.class), "bank-actor");

        CountDownLatch addCount = new CountDownLatch(20);
        CountDownLatch minusCount = new CountDownLatch(10);

        Thread addCountT = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                while (addCount.getCount() > 0) {
                    actorRef.tell(Command.ADD, null);
                    addCount.countDown();
                }
            }
        });

        Thread minusCountT = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                while (minusCount.getCount() > 0) {
                    actorRef.tell(Command.MINUS, null);
                    minusCount.countDown();
                }
            }
        });

        minusCountT.start();
        addCountT.start();
        minusCount.await();
        addCount.await();

        Future