Stream 如何使akka流源队列FIFO？

我正在使用akka开发一个股票交易系统。 我向TradeQueue提供订单簿，如下所示：

val tradeQueue = Source.queue[TradeTask](1, OverflowStrategy.backpressure)
.map(task=>{
  println("TradeTask Start："+task)
  task
})
.via(ProcessA)
.via(ProcessC)
.via(ProcessC)
.toMat(Sink.foreach(task => {
     log.info("TradeTask finish："+task)
 }))(Keep.left).run()


 for (item <- 1 to 100) {
    val task = TradeTask(item)
    tradeQueue.offer(task)
 }   

val tradeQueue=Source.queue[TradeTask]（1，OverflowStrategy.backpressure）
.map（任务=>{
println（“交易任务开始：+任务）
任务
})
.via（过程A）
.via（过程C）
.via（过程C）
.toMat（Sink.foreach）（任务=>{
log.info（“交易任务完成：+任务”）
}))（Keep.left）。run（）
对于（项目）已经是先进先出的

您的问题已经证明队列是“（F）irst（I）n（F）irst（O）ut”。如输出所示，进入流的第一个元素，
TradeTask（1）
，是
接收器处理的第一个元素：

TradeTask Start：TradeTask(1)    // <-- FIRST IN

TradeTask Start：TradeTask(2)

TradeTask finish：TradeTask(1)   // <-- FIRST OUT

TradeTask finish：TradeTask(2)

类似地，您可以使用函数合成和简化迭代：

val compositeFunction : Int => Unit = 
  TradeTask.apply andThen functionA andThen functionB andThen functionC andThen logTask

(1 to 100) foreach compositeFunction

我有一些处理器编写为akka actor，在akka流中，我可以方便地通过我的actor进行如下处理：tradeQueue.ask[TradeTask]（pickMatchOrderBookHandler）。ask[TradeTask]（calculateHandler）没有akka strem，它将给我们带来巨大的变化。有没有办法让akka steam实现这一点？@liaolunhui我不理解你的评论。
tradeQueue
没有
ask
方法。你可以将数据发送到
源
，但是
发送方
信息不会被保存，因此
的ink
无法对提交的
参与者作出响应。我认为您的设计应该重新评估。akka streams确保第一条消息将首先在每个步骤中进行处理（除非您使用
mapAsyncUnordered
）.这与您的提问模式示例中的情况相同，因此不确定为什么您的问题是海豚。
val compositeFunction : Int => Unit = 
  TradeTask.apply andThen functionA andThen functionB andThen functionC andThen logTask

(1 to 100) foreach compositeFunction