scalaAkka并发编程定时任务简易通信框架

　　1. Akka并发编程框架简介1.1 Akka概述
　　Akka是一个用于构建高并发、分布式和可扩展的基于事件驱动的应用工具包。Akka是使用scala开发的库，同时可以使用scala和Java语言来开发基于Akka的应用程序。 1.2 Akka特性提供基于异步非阻塞、高性能的事件驱动编程模型 内置容错机制，允许Actor在出错时进行恢复或者重置操作 超级轻量级的事件处理（每GB堆内存几百万Actor） 使用Akka可以在单机上构建高并发程序，也可以在网络中构建分布式程序。 1.3 Akka通信过程
　　以下图片说明了Akka Actor的并发编程模型的基本流程： 学生创建一个ActorSystem 通过ActorSystem来创建一个ActorRef（老师的引用），并将消息发送给ActorRef ActorRef将消息发送给Message Dispatcher（消息分发器） Message Dispatcher将消息按照顺序保存到目标Actor的MailBox中 Message Dispatcher将MailBox放到一个线程中 MailBox按照顺序取出消息，最终将它递给TeacherActor接受的方法中 2. 创建Actor
　　Akka中，也是基于Actor来进行编程的。类似于之前学习过的Actor。但是Akka的Actor的编写、创建方法和之前有一些不一样。 2.1 API介绍ActorSystem: 它负责创建和监督Actor 1.  在Akka中，ActorSystem是一个重量级的结构，它需要分配多个线程. 2.  在实际应用中, ActorSystem通常是一个单例对象, 可以使用它创建很多Actor. 3.  直接使用`context.system`就可以获取到管理该Actor的ActorSystem的引用实现Actor类 1. 定义类或者单例对象继承Actor（注意：要导入akka.actor包下的Actor） 2. 实现receive方法，receive方法中直接处理消息**即可，不需要添加loop和react方法调用. Akka会自动调用receive来接收消息. 3. 【可选】还可以实现preStart()方法, 该方法在Actor对象构建后执行，在Actor生命周期中仅执行一次.加载Actor 1. 要创建Akka的Actor，必须要先获取创建一个ActorSystem。需要给ActorSystem指定一个名称，并可以去加载一些配置项（后面会使用到） 2. 调用ActorSystem.actorOf(Props(Actor对象), ＂Actor名字＂)来加载Actor.2.2 Actor Path
　　每一个Actor都有一个Path，这个路径可以被外部引用。路径的格式如下：
　　Actor类型
　　路径
　　示例
　　本地Actor
　　akka://actorSystem名称/user/Actor名称
　　akka://SimpleAkkaDemo/user/senderActor
　　远程Actor
　　akka.tcp://my-sys@ip地址:port/user/Actor名称
　　akka.tcp://192.168.10.17:5678/user/service-b 2.3 入门案例2.3.1 需求
　　基于Akka创建两个Actor，Actor之间可以互相发送消息。 2.3.2 实现步骤创建Maven模块 创建并加载Actor 发送/接收消息 2.3.3 创建Maven模块
　　使用Akka需要导入Akka库，这里我们使用Maven来管理项目, 具体步骤如下: 创建Maven模块. 打开pom.xml文件，导入akka Maven依赖和插件.                       org.scala-lang             scala-library             ${scala.version}                                com.typesafe.akka             akka-actor_2.11             2.3.14                                com.typesafe.akka             akka-remote_2.11             2.3.14                                com.itheima             spark-demo-common             1.0-SNAPSHOT                              src/main/scala         src/test/scala                                       net.alchim31.maven                 scala-maven-plugin                 3.2.2                                                                                            compile                             testCompile                                                                                                                -dependencyfile                                 ${project.build.directory}/.scala_dependencies                                                                                                                                        org.apache.maven.plugins                 maven-shade-plugin                 2.4.3                                                               package                                                      shade                                                                                                                                                     *:*                                                                              META-INF/*.SF                                         META-INF/*.DSA                                         META-INF/*.RSA                                                                                                                                                                                                      reference.conf                                                                                                                                                                                                                                                                2.3.4 创建并加载Actor
　　到这, 我们已经把Maven项目创建起来了, 后续我们都会采用Maven来管理我们的项目. 接下来, 我们来实现:
　　创建并加载Actor, 这里, 我们要创建两个Actor: SenderActor：用来发送消息 ReceiverActor：用来接收，回复消息
　　具体步骤在src/main/scala文件夹下创建包: com.itheima.akka.demo 在该包下创建两个Actor(注意: 用object修饰的单例对象).SenderActor: 表示发送消息的Actor对象.ReceiverActor: 表示接收消息的Actor对象. 在该包下创建单例对象Entrance, 并封装main方法, 表示整个程序的入口. 把程序启动起来, 如果不报错, 说明代码是没有问题的.
　　参考代码object SenderActor extends Actor {     /*     细节:          在Actor并发编程模型中, 需要实现act方法, 想要持续接收消息, 可通过loop + react实现.         在Akka编程模型中, 需要实现receive方法, 直接在receive方法中编写偏函数处理消息即可.     */     //重写receive()方法     override def receive: Receive = {         case x => println(x)     } }   object ReceiverActor extends Actor{     //重写receive()方法     override def receive: Receive = {         case x => println(x)     } }  object Entrance {        def main(args:Array[String]) = {         //1. 实现一个Actor Trait, 其实就是创建两个Actor对象(上述步骤已经实现).          //2. 创建ActorSystem         //两个参数的意思分别是:ActorSystem的名字, 加载配置文件(此处先不设置)         val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂,ConfigFactory.load())          //3. 加载Actor         //actorOf方法的两个参数意思是: 1. 具体的Actor对象. 2.该Actor对象的名字         val senderActor = actorSystem.actorOf(Props(SenderActor), ＂senderActor＂)         val receiverActor = actorSystem.actorOf(Props(ReceiverActor), ＂receiverActor＂)     } }2.3.5 发送/接收消息
　　思路分析使用样例类封装消息SubmitTaskMessage——提交任务消息SuccessSubmitTaskMessage——任务提交成功消息 使用!发送异步无返回消息.
　　参考代码MessagePackage.scala文件中的代码 /**   * 记录发送消息的 样例类.   * @param msg  具体的要发送的信息.   */ case class SubmitTaskMessage(msg:String)  /**   * 记录 回执信息的 样例类.   * @param msg  具体的回执信息.   */ case class SuccessSubmitTaskMessage(msg:String)Entrance.scala文件中的代码 //程序主入口. object Entrance {   def main(args: Array[String]): Unit = {     //1. 创建ActorSystem, 用来管理所有用户自定义的Actor.     val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂, ConfigFactory.load())     //2. 通过ActorSystem, 来管理我们自定义的Actor(SenderActor, ReceiverActor)     val senderActor = actorSystem.actorOf(Props(SenderActor), ＂senderActor＂)     val receiverActor = actorSystem.actorOf(Props(ReceiverActor), ＂receiverActor＂)       //3. 由ActorSystem给 SenderActor发送一句话＂start＂.     senderActor ! ＂start＂   } }SenderActor.scala文件中的代码 object SenderActor extends Actor{   override def receive: Receive = {    //1. 接收Entrance发送过来的: start     case ＂start＂ => {       //2. 打印接收到的数据.       println(＂SenderActor接收到: Entrance发送过来的 start 信息.＂)        //3. 获取ReceiverActor的具体路径.       //参数: 要获取的Actor的具体路径.       //格式: akka://actorSystem的名字/user/要获取的Actor的名字.       val receiverActor = context.actorSelection(＂akka://actorSystem/user/receiverActor＂)        //4. 给ReceiverActor发送消息: 采用样例类SubmitTaskMessage       receiverActor ! SubmitTaskMessage(＂我是SenderActor, 我在给你发消息!...＂)     }        //5. 接收ReceiverActor发送过来的回执信息.     case SuccessSubmitTaskMessage(msg) => println(s＂SenderActor接收到回执信息: ${msg} ＂)   } }ReceiverActor.scala文件中的代码 object ReceiverActor extends Actor {   override def receive: Receive = {     //1. 接收SenderActor发送过来的消息.     case SubmitTaskMessage(msg) => {       //2. 打印接收到的消息.       println(s＂ReceiverActor接收到: ${msg}＂)        //3. 给出回执信息.       sender ! SuccessSubmitTaskMessage(＂接收任务成功!. 我是ReceiverActor＂)     }   } }
　　输出结果SenderActor接收到: Entrance发送过来的 start 信息. ReceiverActor接收到: 我是SenderActor, 我在给你发消息!... SenderActor接收到回执信息: 接收任务成功!. 我是ReceiverActor3. Akka定时任务
　　需求: 如果我们想要使用Akka框架定时的执行一些任务，该如何处理呢？
　　答: 在Akka中，提供了一个 scheduler对象来实现定时调度功能。使用ActorSystem.scheduler.schedule()方法，就可以启动一个定时任务。3.1 schedule()方法的格式方式一: 采用发送消息的形式实现. def schedule(     initialDelay: FiniteDuration,		// 延迟多久后启动定时任务     interval: FiniteDuration,			// 每隔多久执行一次     receiver: ActorRef,					// 给哪个Actor发送消息     message: Any)						// 要发送的消息 (implicit executor: ExecutionContext)	// 隐式参数：需要手动导入方式二: 采用自定义方式实现. def schedule(     initialDelay: FiniteDuration,			// 延迟多久后启动定时任务     interval: FiniteDuration				// 每隔多久执行一次 )(f:   Unit)								// 定期要执行的函数，可以将逻辑写在这里 (implicit executor: ExecutionContext)		// 隐式参数：需要手动导入注意: 不管使用上述的哪种方式实现定时器, 都需要导入隐式转换和隐式参数, 具体如下:
　　//导入隐式转换, 用来支持 定时器.
　　import actorSystem.dispatcher
　　//导入隐式参数, 用来给定时器设置默认参数.
　　import scala.concurrent.duration._3.2 案例
　　需求定义一个ReceiverActor, 用来循环接收消息, 并打印接收到的内容. 创建一个ActorSystem, 用来管理所有用户自定义的Actor. 关联ActorSystem和ReceiverActor. 导入隐式转换和隐式参数. 通过定时器, 定时(间隔1秒)给ReceiverActor发送一句话.方式一: 采用发送消息的形式实现.方式二: 采用自定义方式实现.
　　参考代码//案例: 演示Akka中的定时器. object MainActor {   //1. 定义一个Actor, 用来循环接收消息, 并打印.   object ReceiverActor extends Actor {     override def receive: Receive = {       case x => println(x)      //不管接收到的是什么, 都打印.     }   }    def main(args: Array[String]): Unit = {     //2. 创建一个ActorSystem, 用来管理所有用户自定义的Actor.     val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂, ConfigFactory.load())     //3. 关联ActorSystem和ReceiverActor.     val receiverActor = actorSystem.actorOf(Props(ReceiverActor), ＂receiverActor＂)      //4. 导入隐式转换和隐式参数.     //导入隐式转换, 用来支持 定时器.     import actorSystem.dispatcher     //导入隐式参数, 用来给定时器设置默认参数.     import scala.concurrent.duration._      //5. 通过定时器, 定时(间隔1秒)给ReceiverActor发送一句话.     //方式一: 通过定时器的第一种方式实现, 传入四个参数.     //actorSystem.scheduler.schedule(3.seconds, 2.seconds, receiverActor, ＂你好, 我是种哥, 我有种子你买吗?...＂)      //方式二: 通过定时器的第二种方式实现, 传入两个时间, 和一个函数.     //actorSystem.scheduler.schedule(0 seconds, 2 seconds)(receiverActor ! ＂新上的种子哟, 你没见过! 嘿嘿嘿...＂)      //实际开发写法     actorSystem.scheduler.schedule(0 seconds, 2 seconds){       receiverActor ! ＂新上的种子哟, 你没见过! 嘿嘿嘿...＂     }   } }4. 实现两个进程之间的通信4.1 案例介绍
　　基于Akka实现在两个 进程间发送、接收消息。WorkerActor启动后去连接MasterActor，并发送消息给MasterActor. MasterActor接收到消息后，再回复消息给WorkerActor。
　　4.2 Worker实现
　　步骤创建一个Maven模块，导入依赖和配置文件.创建Maven模块 创建启动WorkerActor.在src/main/scala文件夹下创建包，在该包下创建 WorkerActor(单例对象的形式创建).在该包下创建Entrance单例对象, 里边定义main方法 发送＂setup＂消息给WorkerActor，WorkerActor接收打印消息. 启动测试.
　　参考代码WorkerActor.scala文件中的代码 //1. 创建WorkActor, 用来接收和发送消息. object WorkerActor extends Actor{     override def receive: Receive = {         //2. 接收消息.         case x => println(x)     } }Entrance.scala文件中的代码 //程序入口. //当前ActorSystem对象的路径  akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:9999 object Entrance {     def main(args: Array[String]): Unit = {         //1. 创建ActorSystem.         val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂, ConfigFactory.load())         //2. 通过ActorSystem, 加载自定义的WorkActor.         val workerActor = actorSystem.actorOf(Props(WorkerActor), ＂workerActor＂)         //3. 给WorkActor发送一句话.         workerActor ! ＂setup＂     } }	  //启动测试: 右键, 执行, 如果打印结果出现＂setup＂, 说明程序执行没有问题.4.3 Master实现
　　步骤创建一个Maven模块，导入依赖和配置文件.创建Maven模块. 创建启动MasterActor.在src/main/scala文件夹下创建包，在该包下创建 MasterActor(单例对象的形式创建).在该包下创建Entrance单例对象, 里边定义main方法 WorkerActor发送＂connect＂消息给MasterActor MasterActor回复＂success＂消息给WorkerActor WorkerActor接收并打印接收到的消息 启动Master、Worker测试
　　参考代码MasterActor.scala文件中的代码 //MasterActor: 用来接收WorkerActor发送的数据, 并给其返回 回执信息. //负责管理MasterActor的ActorSystem的地址:  akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:8888 object MasterActor extends Actor{   override def receive: Receive = {     //1. 接收WorkerActor发送的数据     case ＂connect＂ => {       println(＂MasterActor接收到: connect!...＂)        //2. 给WorkerActor回执一句话.       sender ! ＂success＂     }   } }Entrance.scala文件中的代码 //Master模块的主入口 object Entrance {   def main(args: Array[String]): Unit = {     //1. 创建ActorSystem, 用来管理用户所有的自定义Actor.     val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂, ConfigFactory.load())     //2. 关联ActorSystem和MasterActor.     val masterActor = actorSystem.actorOf(Props(MasterActor), ＂masterActor＂)     //3. 给masterActor发送一句话: 测试数据, 用来测试.     //masterActor ! ＂测试数据＂   } }WorkerActor.scala文件中的代码(就修改了第3步) //WorkerActor: 用来接收ActorSystem发送的消息, 并发送消息给MasterActor, 然后接收MasterActor的回执信息. //负责管理WorkerActor的ActorSystem的地址:  akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:9999 object WorkerActor extends Actor{   override def receive: Receive = {     //1. 接收Entrance发送过来的: setup.     case ＂setup＂ => {       println(＂WorkerActor接收到: Entrance发送过来的指令 setup!.＂)        //2. 获取MasterActor的引用.       val masterActor = context.system.actorSelection(＂akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:8888/user/masterActor＂)        //3. 给MasterActor发送一句话.       masterActor ! ＂connect＂     }        //4. 接收MasterActor的回执信息.     case ＂success＂ => println(＂WorkerActor接收到: success!＂)   } }5. 案例: 简易版spark通信框架5.1 案例介绍
　　模拟Spark的Master与Worker通信. 一个Master管理多个Worker 若干个Worker（Worker可以按需添加）向Master发送注册信息向Master定时发送心跳信息 5.2 实现思路构建Master、Worker阶段构建Master ActorSystem、Actor构建Worker ActorSystem、Actor Worker注册阶段Worker进程向Master注册（将自己的ID、CPU核数、内存大小(M)发送给Master） Worker定时发送心跳阶段Worker定期向Master发送心跳消息 Master定时心跳检测阶段Master定期检查Worker心跳，将一些超时的Worker移除，并对Worker按照内存进行倒序排序 多个Worker测试阶段启动多个Worker，查看是否能够注册成功，并停止某个Worker查看是否能够正确移除 5.3 工程搭建
　　需求
　　本项目使用Maven搭建工程.
　　步骤分别搭建以下几个项目, Group ID统一都为: com.yueda, 具体工程名如下:
　　工程名
　　说明
　　spark-demo-common
　　存放公共的消息、实体类
　　spark-demo-master
　　Akka Master节点
　　spark-demo-worker
　　Akka Worker节点 导入依赖   分别在三个项目下的src/main, src/test下, 创建scala目录. 导入配置文件(资料包中的application.conf) 修改Master的端口为7000 修改Worker的端口为8000 5.4 构建Master和Worker
　　需求
　　分别构建Master和Worker，并启动测试
　　步骤创建并加载Master Actor 创建并加载Worker Actor 测试是否能够启动成功
　　参考代码完成master模块中的代码, 即: 在src/main/scala下创建包: com.itheima.spark.master, 包中代码如下: MasterActor.scala文件中的代码 //Master: 用来管理多个Worker的. //MasterActor的路径: akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:7000 object MasterActor extends Actor{     override def receive: Receive = {         case x => println(x)     } }Master.scala文件中的代码 //程序入口: 相当于我们以前写的MainActor object Master {     def main(args: Array[String]): Unit = {         //1. 创建ActorSystem.         val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂, ConfigFactory.load())         //2. 通过ActorSystem, 关联MasterActor.         val masterActor = actorSystem.actorOf(Props(MasterActor), ＂masterActor＂)         //3. 启动程序, 如果不报错, 说明代码没有问题.     } }
　　完成worker模块中的代码, 即: 在src/main/scala下创建包: com.itheima.spark.worker, 包中代码如下: WorkerActor.scala文件中的代码 //WorkerActor的地址: akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:7100 object WorkerActor extends Actor{     override def receive: Receive = {         case x => println(x)     } }
　　Worker.scala文件中的代码 //程序入口 object Worker {     def main(args: Array[String]): Unit = {         //1. 创建ActorSystem.         val actorSystem = ActorSystem(＂actorSystem＂, ConfigFactory.load())         //2. 通过ActorSystem, 关联MasterActor.         val workerActor = actorSystem.actorOf(Props(WorkerActor), ＂workerActor＂)         //3. 启动程序, 如果不报错, 说明代码没有问题.         workerActor ! ＂hello＂     } }5.5 Worker注册阶段实现
　　需求
　　在Worker启动时，发送注册消息给Master.
　　思路分析Worker向Master发送注册消息（workerid、cpu核数、内存大小）随机生成CPU核（1、2、3、4、6、8）随机生成内存大小（512、1024、2048、4096）（单位M） Master保存Worker信息，并给Worker回复注册成功消息 启动测试
　　具体步骤在spark-demo-common项目的src/main/scala文件夹下创建包 在WorkerActor单例对象中定义一些成员变量, 分别表示:masterActorRef: 表示MasterActor的引用.workerid: 表示当前WorkerActor对象的id.cpu: 表示当前WorkerActor对象的CPU核数.mem: 表示当前WorkerActor对象的内存大小.cup_list: 表示当前WorkerActor对象的CPU核心数的取值范围.mem_list: 表示当前WorkerActor对象的内存大小的取值范围. 在WorkerActor的preStart()方法中, 封装注册信息, 并发送给MasterActor. 在MasterActor中接收WorkerActor提交的注册信息, 并保存到双列集合中.. MasterActor给WorkerActor发送回执信息(注册成功信息.). 在WorkerActor中接收MasterActor回复的 注册成功信息.
　　参考代码WorkerActor.scala文件中的代码 //WorkerActor的地址: akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:7100 object WorkerActor extends Actor {     //1 定义成员变量, 记录MasterActor的引用, 以及WorkerActor提交的注册参数信息.     private var masterActorRef: ActorSelection = _    //表示MasterActor的引用.     private var workerid:String = _                   //表示WorkerActor的id     private var cpu:Int = _                           //表示WorkerActor的CPU核数     private var mem:Int = _                           //表示WorkerActor的内存大小.     private val cpu_list = List(1, 2, 3, 4, 6, 8)  //CPU核心数的取值范围     private val mem_list = List(512, 1024, 2048, 4096) //内存大小取值范围       //2. 重写preStart()方法, 里边的内容: 在Actor启动之前就会执行.     override def preStart(): Unit = {         //3. 获取Master的引用.         masterActorRef = context.actorSelection(＂akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:7000/usre/masterActor＂)          //4. 构建注册消息.         workerid = UUID.randomUUID().toString     //设置workerActor的id         val r = new Random()         cpu = cpu_list(r.nextInt(cpu_list.length))         mem = mem_list(r.nextInt(mem_list.length))         //5. 将WorkerActor的提交信息封装成 WorkerRegisterMessage对象.         var registerMessage = WorkerRegisterMessage(workerid, cpu, mem)         //6. 发送消息给MasterActor.         masterActorRef ! registerMessage     }      override def receive: Receive = {         case x => println(x)     } }MasterActor.scala文件中的代码 //Master: 用来管理多个Worker的. //MasterActor的路径: akka.tcp://actorSystem@127.0.0.1:7000 object MasterActor extends Actor{     //1. 定义一个可变的Map集合, 用来保存注册成功好的Worker信息.     private val regWorkerMap = collection.mutable.Map[String, WorkerInfo]()      override def receive: Receive = {         case WorkerRegisterMessage(workId, cpu, mem) => {             //2. 打印接收到的注册信息             println(s＂MasterActor: 接收到worker注册信息, ${workId}, ${cpu}, ${mem}＂)              //3. 把注册成功后的保存信息保存到: workInfo中.             regWorkerMap +=  workId -> WorkerInfo(workId, cpu, mem)              //4. 回复一个注册成功的消息.             sender ! RegisterSuccessMessage         }     } }修改WorkerActor.scala文件中receive()方法的代码 override def receive: Receive = {     case RegisterSuccessMessage => println(＂WorkerActor: 注册成功!＂) }5.6 Worker定时发送心跳阶段
　　需求
　　Worker接收到Master返回的注册成功信息后，定时给Master发送心跳消息。而Master收到Worker发送的心跳消息后，需要更新对应Worker的最后心跳时间。
　　思路分析编写工具类读取心跳发送时间间隔 创建心跳消息 Worker接收到注册成功后，定时发送心跳消息 Master收到心跳消息，更新Worker最后心跳时间 启动测试
　　具体步骤在worker的src/main/resources文件夹下的 application.conf文件中添加一个配置. worker.heartbeat.interval = 5 //配置worker发送心跳的周期(单位是 s) 在worker项目的com.itheima.spark.work包下创建一个新的单例对象: ConfigUtils, 用来读取配置文件信息. 在WorkerActor的receive()方法中, 定时给MasterActor发送心跳信息. Master接收到心跳消息, 更新Worker最后心跳时间. .
　　参考代码worker项目的ConfigUtils.scala文件中的代码 object ConfigUtils {     //1. 获取配置信息对象.     private val config = ConfigFactory.load()     //2. 获取worker心跳的具体周期     val `worker.heartbeat.interval` = config.getInt(＂worker.heartbeat.interval＂) }修改WorkerActor.scala文件的receive()方法中的代码 override def receive: Receive = {     case RegisterSuccessMessage => {         //1. 打印接收到的 注册成功消息         println(＂WorkerActor: 接收到注册成功消息!＂)         //2. 导入时间单位隐式转换 和 隐式参数         import scala.concurrent.duration._         import context.dispatcher            //3. 定时给Master发送心跳消息.         context.system.scheduler.schedule(0 seconds, ConfigUtil.`worker.heartbeat.interval` seconds){             //3.1 采用自定义的消息的形式发送 心跳信息.             masterActorRef ! WorkerHeartBeatMessage(workerId, cpu, mem)         }     } }MasterActor.scala文件中的代码 object MasterActor extends Actor {     //1. 定义一个可变的Map集合, 用来保存注册成功好的Worker信息.     private val regWorkerMap = collection.mutable.Map[String, WorkerInfo]()      override def receive: Receive = {         //接收注册信息.         case WorkerRegisterMessage(workId, cpu, mem) => {             //2. 打印接收到的注册信息             println(s＂MasterActor: 接收到worker注册信息, ${workId}, ${cpu}, ${mem}＂)              //3. 把注册成功后的保存信息保存到: workInfo中.             regWorkerMap += workId -> WorkerInfo(workId, cpu, mem, new Date().getTime)              //4. 回复一个注册成功的消息.             sender ! RegisterSuccessMessage         }          //接收心跳消息         case WorkerHeartBeatMessage(workId, cpu, mem) => {             //1. 打印接收到的心跳消息.             println(s＂MasterActor: 接收到${workId}的心跳信息＂)              //2. 更新指定Worker的最后一次心跳时间.             regWorkerMap += workId -> WorkerInfo(workId, cpu, mem, new Date().getTime)             //3. 为了测试代码逻辑是否OK, 我们可以打印下 regWorkerMap的信息             println(regWorkerMap)         }     } }5.7 Master定时心跳检测阶段
　　需求
　　如果某个worker超过一段时间没有发送心跳，Master需要将该worker从当前的Worker集合中移除。可以通过Akka的定时任务，来实现心跳超时检查。
　　思路分析编写工具类，读取检查心跳间隔时间间隔、超时时间 定时检查心跳，过滤出来大于超时时间的Worker 移除超时的Worker 对现有Worker按照内存进行降序排序，打印可用Worker
　　具体步骤修改Master的application.conf配置文件, 添加两个配置 #配置检查Worker心跳的时间周期(单位: 秒) master.check.heartbeat.interval = 6 master.check.heartbeat.timeout = 15  在Master项目的com.itheima.spark.master包下创建: ConfigUtils工具类(单例对象), 用来读取配置文件信息. 在MasterActor中开始检查心跳(即: 修改MasterActor#preStart中的代码.). 开启Master, 然后开启Worker, 进行测试.
　　参考代码Master项目的ConfigUtils.scala文件中的代码 //针对Master的工具类. object ConfigUtil {     //1. 获取到配置文件对象.     private val config: Config = ConfigFactory.load()     //2. 获取检查Worker心跳的时间周期(单位: 秒)     val `master.check.heartbeat.interval` = config.getInt(＂master.check.heartbeat.interval＂)     //3. 获取worker心跳超时的时间(秒)     val `master.check.heartbeat.timeout` = config.getInt(＂master.check.heartbeat.timeout＂) }MasterActor.scala文件的preStart()方法中的代码 //5. 定时检查worker的心跳信息 override def preStart(): Unit = {     //5.1 导入时间转换隐式类型 和 定时任务隐式变量     import scala.concurrent.duration._     import context.dispatcher      //5.2 启动定时任务.     context.system.scheduler.schedule(0 seconds, ConfigUtil.`master.check.heartbeat.interval` seconds) {         //5.3 过滤大于超时时间的Worker.         val timeOutWorkerMap = regWorkerMap.filter {             keyval =>             //5.3.1 获取最后一次心跳更新时间.             val lastHeatBeatTime = keyval._2.lastHeartBeatTime             //5.3.2 超时公式: 当前系统时间 - 最后一次心跳时间 > 超时时间(配置文件信息 * 1000)             if (new Date().getTime - lastHeatBeatTime > ConfigUtil.`master.check.heartbeat.timeout` * 1000) true else false         }         //5.4 移除超时的Worker         if(!timeOutWorkerMap.isEmpty) {             //如果要被移除的Worker集合不为空, 则移除此 timeOutWorkerMap             //注意: 双列集合是根据键移除元素的, 所以最后的 _._1是在获取键.             regWorkerMap --= timeOutWorkerMap.map(_._1)         }         //5.5 对worker按照内存大小进行降序排序, 打印Worker         //_._2 获取所有的WorkInfo对象.         val workerList = regWorkerMap.map(_._2).toList         //5.6 按照内存进行降序排序.         val sortedWorkerList = workerList.sortBy(_.mem).reverse         //5.7 打印结果         println(＂按照内存的大小降序排列的Worker列表: ＂)         println(sortedWorkerList)     } }5.8 多个Worker测试阶段
　　需求
　　修改配置文件，启动多个worker进行测试。
　　大白话: 启动一个Worker, 就修改一次Worker项目下的application.conf文件中记录的端口号, 然后重新开启Worker即可.
　　步骤测试启动新的Worker是否能够注册成功 停止Worker，测试是否能够从现有列表删除