Scala 在集合中存储100万行，在参与者中更新

我有一个演员，在后台每小时下载一个大约100万行的CSV产品文件，然后它会在CSV中循环并改变一个集合

现在，在我的播放控制器中，我将向网站访问者显示这100万行中的一个子集

我将要求演员给我一份收藏的副本如果我按每页请求执行此操作，这是否会导致性能问题？还是说打下面这样的电话很接近任务？

val futProducts = myActor ? GetProducts

我的演员会有一系列的产品，每小时都会更新一次

var products: List[Product] = ...

更新

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我如何创建对这个

产品

变量的全局引用，我可以在我的游戏控制器中引用，然后也可以在我的演员中变异。我认为这是最好的方法，但不确定如何做到这一点。

我不会通过全局引用您的

产品

变量来解决这个问题，因为这意味着您拥有一个共享的可变状态。我将采用您的第一种方法，将产品列表封装到您的actor中，如下所示：

import DataActor.{Page, Update}
import akka.actor.Actor

/**
  * Created by d058837 on 19.06.17.
  */
class DataActor extends Actor {

  var data: Seq[Int] = 1 to 100000
  val pageSize = 100

  override def receive: Receive = {
    case Update =>
      updateData()
    case Page(page) =>
      sender() ! data.slice(pageSize * page, pageSize * page + pageSize)
  }

  def updateData() = {
    data = data.map(_ + 100)
  }

}

object DataActor {

  case object Update
  case class Page(page: Int = 0)
}

如本测试所示，您可以使用：

import akka.actor.{ActorSystem, Props}
import akka.pattern.ask
import akka.testkit.{ImplicitSender, TestKit}
import akka.util.Timeout
import org.scalatest.{Matchers, WordSpecLike}

import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration.DurationInt

class DataActorTest extends TestKit(ActorSystem("testSystem")) with WordSpecLike with Matchers with ImplicitSender {

  "actor with data should" should {
    "update data and return pages" in {
      implicit val timeout: Timeout = 3 seconds

      val dataActor = system.actorOf(Props[DataActor])

      val initialStateFuture = dataActor ? DataActor.Page(0)
      val initialState = Await.result(initialStateFuture, timeout.duration)
      initialState shouldBe (1 to 100)

      dataActor ! DataActor.Update

      val currentStateFuture = dataActor ? DataActor.Page(0)
      val currentState = Await.result(currentStateFuture, timeout.duration)
      currentState shouldBe (101 to 200)
    }
  }
}

我肯定会在这里使用分页的方法，这样您就不会一直在大量的产品列表中移动

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为了获得更高的性能，您可以在控制器中使用缓存，当DataActor更新其数据时，缓存将失效，因此，只有在请求新的/未知的页面时，您才能访问实际的data actor。

许多因素会影响性能。如果您正在执行多页请求，则可能需要为每个页面创建

n

参与者。