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本文来源：极客时间vip课程笔记

一、前提

• 对 RabbitMQ 有所了解的同学都知道，RabbitMQ 使用的开发语言是一种相对小众且“古老”的 Erlang 语言。Erlang 语言采用了一种和其他编程语言都很不一样的 Actor 模型。此外，在大数据领域被广泛使用的 Apache Flink 和 Apache Spark 也都采用了基于 Actor 模型构建的 Akka 分布式框架来实现。
• 我在实现一些较复杂的多线程并发场景时，尝试使用 Actor 模型，也感受到了这种编程模型的魅力。它可以更简单地解决并发编程所遇到的一系列共享资源访问冲突、时序控制和一致性的难题。
• 更重要的是，Actor 模型更加安全，不需要开发者有丰富的并发编程经验，就很容易写出健壮的代码。

二、共享内存模型面临哪些挑战？

• 为了理解 Actor 模型，我们先来看看在不使用 Actor 模型时，如何处理多线程并发问题。
• 当我们使用面向对象语言开发时，一个类可以包含一些属性，通俗地说就是对象的字段，比如一个用户类，它的属性可以有用户名、手机号等等。当类实例化成一个一个对象时，每个对象的属性就保存了这个对象的状态。正是这些状态，才使得每个对象都独一无二。
• 按照面向对象的封装原则，对象的状态理论上不应对外暴露，但在实际开发中，很多类的属性都需要通过 getter 和 setter 方法暴露出来供外部访问。
• 在多线程并发场景下，有些对象需要供多个线程来并发访问，比如，一切全局的单例对象、全局的配置数据、内存中的缓存数据等等，都面临多线程并发访问的问题。
• 因为在运行时，每个对象和它的状态都占用特定的一块儿内存区域，所以这种我们习以为常的编程模型也被称为“共享内存模型”。
• 有过多线程开发经验的同学都知道，并发访问共享对象，在开发调试过程中会面临很多的挑战。

2.1、比如并发读写的线程安全问题

• 对大部分集合和复杂对象来说，读写都不是原子性的，多个线程并发访问的时候，会破坏数据的完整性。
• 像多个线程同时更新一个对象时，你写这一部分，我写那一部分，结果是把整个数据结构写坏了；或者，一个线程在这一点儿一点儿地读数据，另外一个线程在更新这个数据，那个读的线程读到数据可能是一部分新的，一部分旧的，读到的结果是新旧内容参半的错误数据。

2.2、比如竞争条件下的数据一致性问题。

• 在更新一个共享对象之前，通常都需要先读取对象，计算后再更新对象的某些属性。如果同时有另外一个线程也在更新这个对象，就会发生互相覆盖更新。先更新的数据被后更新的数据给覆盖掉，导致先更新的那部分内容失效。
• 如果这种覆盖更新并非我们所预期，那恭喜你喜提一枚 Bug。
• 理论上，这两个问题都可以通过锁、信号量或屏障等类似的同步机制来解决。这些同步机制本质上是将对共享内存的并行访问变成串行访问，在共享内存之前设置一道门，每次只能进入一个线程，当共享内存被占用时，其他需要访问的线程只能在门口等待。

2.3、同步机制可以解决