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在产卵和查杀过程中，F＃真的比Erlang快吗？

更新：这个问题包含一个错误，使基准毫无意义。 我将尝试一个比较F＃和Erlang的基本并发function的更好的基准，并在另一个问题上询问结果。 我正在尝试去理解Erlang和F＃的性能特点。 我发现Erlang的并发模型非常吸引人，但是由于互操作性的原因，我倾向于使用F＃。 尽pipe开箱即用的F＃并没有提供像Erlang的并发原语这样的东西 – 从我所知道的asynchronous和MailboxProcessor只涵盖了Erlang很好的一小部分 – 我一直在试图理解F＃中可能的性能明智的。 在Joe Armstrong编程的Erlang书中，他指出在Erlang中进程非常便宜。 他使用（大致）下面的代码来certificate这个事实： -module(processes). -export([max/1]). %% max(N) %% Create N processes then destroy them %% See how much time this takes max(N) -> statistics(runtime), statistics(wall_clock), L = for(1, N, fun() -> spawn(fun() -> wait() end) end), {_, Time1} = statistics(runtime), {_, Time2} = statistics(wall_clock), lists:foreach(fun(Pid) -> […]

任何好的C＃演员的实现？

.net / c＃有没有很好的执行actor并发模型 ？ 我必须优化交stream＃例程，我认为演员模型完全适合我的问题的解决scheme。 不幸的是，我只有scala实现的经验。

演员模型：为什么是erlang特别的？ 或者，为什么你需要另一种语言呢？

我一直在研究学习erlang，因此，一直在阅读（好吧，略读）演员模型。 根据我的理解，actor模型只是一组函数（在erlang中称为“processes”的轻量级线程中运行），它们之间只能通过消息传递进行通信。 在C ++或其他语言中，这似乎相当简单： class BaseActor { std::queue<BaseMessage*> messages; CriticalSection messagecs; BaseMessage* Pop(); public: void Push(BaseMessage* message) { auto scopedlock = messagecs.AquireScopedLock(); messagecs.push(message); } virtual void ActorFn() = 0; virtual ~BaseActor() {} = 0; } 每个进程都是派生的BaseActor的一个实例。 参与者之间只能通过消息传递进行交stream。 （即推）。 行动者注册自己的初始化中央地图，允许其他行为者find他们，并允许中央function贯穿其中。 现在，我明白我错过了，或者更确切地说，在这里重要的一个问题，即：缺乏屈服意味着单个演员可以不公平地消耗过多的时间。 但是跨平台的协程是使C ++变得困难的主要原因吗？ （例如Windows有光纤。） 还有什么我失踪，或者是模型真的这是显而易见的？ 我绝对不是试图在这里开始一场激烈的战争，我只是想明白我错过了什么，因为这基本上是我已经做了一些有关并发代码的原因。

Actors与线程相比如何工作？

有什么好的和简短的解释演员如何工作相比线程？ 一个线程不能被视为一个演员，并发送消息到其他线程？ 我看到有些不同，但对我来说不是很清楚。 我可以通过不同的线程使用任何语言的Actor吗？

Node.js与Akka的actor模式有什么不同？

我已经和Node.js一起工作了一段时间，认为自己对Java很好。 但是我刚刚发现了Akka ，并立即对其演员模式感兴趣（据我所知）。 现在，假设我的JavaScript技能与我的Scala / Java技能相当，我想把重点放在两个系统的实用性上。 特别是在Web服务方面。 我的理解是，Node在处理许多并发操作方面非常出色。 我想象一下，一个好的Node资源pipe理系统的Web服务在处理很多用户同时提交更改（在一个大型的，大stream量的应用程序中）方面会很出色。 但是在阅读完Akka的演员之后，它会觉得它会在同样的事情上performance出色。 我喜欢把工作减less到一口大小的想法。 此外，多年前我涉足Erlang，并爱上了它所使用的消息传递系统。 我在处理复杂业务逻辑的许多应用程序上工作，我认为是时候跳入一个或另一个。 尤其是升级传统的Struts和C＃应用程序。 无论如何，避免圣战，这两个体系有什么根本的不同呢？ 看起来两者都是为了同一个目标。 也许Akka的“自我修复”架构具有优势。 编辑 看起来我正在接近选票。 请不要把这个问题当作“哪个更好，节点还是阿卡？”。 我正在寻找的是像Node这样的基于事件驱动的库和Akka等基于actor的基本差异。

LMAX的干扰模式如何工作？

我正试图了解干扰模式 。 我观看了InfoQ的video并试图阅读他们的论文。 我知道有一个环形缓冲区涉及，它被初始化为一个非常大的数组，以利用caching局部性，消除新内存的分配。 这听起来像是有一个或多个primefaces整数跟踪位置。 每个“事件”似乎都得到了一个唯一的ID，并且它的环中的位置是通过相对于环的大小等来查找其模数而find的。 不幸的是，我并没有直观的感觉。 我做了很多交易应用，研究了演员模型 ，看了SEDA等。 他们在介绍中提到，这种模式基本上是路由器如何工作的; 但是我还没有find路由器如何工作的任何好的描述。 有没有更好的解释指针？