1.
い ま さ ら A K K A S T R E A M
C Y B E R Z Y U T O S U Z U K I

2.
W H O ?
• Yuto Suzuki
• F.O.X Lead Engineer

3.
D O Y O U K N O W A K K A ?

4.
D O Y O U K N O W A K K A
S T R E A M ?

5.
A K K A S T R E A M と は ？
Reactive StreamのAkka実装

6.
– H T T P : / / W W W . R E A C T I V E - S T R E A M S . O R G /
“Reactive Stream is an initiative to provide a
standard for asynchronous stream processing with
non-blocking back pressure.”

7.
– H T T P : / / W W W . R E A C T I V E - S T R E A M S . O R G /
“Reactive Streamはノンブロッキングなバックプ
レッシャーの非同期ストリーム処理のための標準
を提供するための第一歩”

8.
聞 き 慣 れ な い 単 語 が 。

9.
ノ ン ブ ロ ッ キ ン グ I / O
あるリソースを複数のスレッドが利用する際に
そのリソースを相互に排他的に保護して
無期限に実行を延期できるアルゴリズム
ノンブロッキングにできるのは
I/Oのみ
気になる人はI/Oの多重化とか調べてみると

10.
2
process
CPUtask
I/O
1
task

11.
2
process
CPU
I/O
1
task
waiting

12.
B A C K P R E S S U R E
受信側が送信制御を行う方式

13.
sender receiver
タスクｎ個受けれる
ｎ個流すわ

14.
A K K A S T R E A M と は
“ノンブロッキングなバックプレッシャーの
非同期ストリーム処理のためのライブラリ”

15.
U S E C A S E S

16.
U S E C A S E S
• STREAM処理
• 流量制限が必要
• 処理が複雑（重いなど）

17.
H O W T O I M P L E M E N T

18.
送信側
受信側
途中処理

19.
こ れ ら を つ な ぎ 合 わ せ る だ け ！

20.
def main(args: Array[String]): Unit = {
val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 100)
source.runForeach(println)
}
ただ単に1 ~ 100を吐くだけ

21.
def main(args: Array[String]): Unit = {
val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 100)
val flow: source.Repr[Int] = source
.throttle(1, 1.second, 0, ThrottleMode.shaping)
flow.runForeach(println)
}
1秒の流量制限を入れる

22.
def main(args: Array[String]): Unit = {
val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 100)
val flow: source.Repr[Int] = source
.buffer(10, OverflowStrategy.dropHead)
flow.runForeach(println)
}
bufferに10以上溜まったら捨てる

23.
def main(args: Array[String]): Unit = {
val source: Source[Int, NotUsed] = Source(1 to 100)
val flow: source.Repr[Int] = source
.mapAsync(2)(f =>
Future { Thread.sleep(1000); f + 1 }
)
flow.runForeach(println)
}
処理を2スレッドで実行する

24.
デ モ

25.
T H A N K Y O U F O R L I S T E N I N G !