[论文解读] Actor Model of Computation: Scalable Robust Information Systems

Carl Hewitt|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2010

Distributed systems and fault tolerance参考文献 78被引用 88

一句话总结

本文提出计算的Actor模型作为构建可扩展、健壮的信息系统的基础框架，能够处理大规模并发和异构、不一致的数据。该模型受物理定律和并发编程原则的启发，支持持久性、并发性、准交换性、赞助机制、多元性及溯源追踪，从而在分布式和云环境中实现弹性信息集成。

ABSTRACT

The Actor model is a mathematical theory that treats "Actors" as the universal primitives of concurrent digital computation. The model has been used both as a framework for a theoretical understanding of concurrency, and as the theoretical basis for several practical implementations of concurrent systems. Unlike previous models of computation, the Actor model was inspired by physical laws. It was also influenced by the programming languages Lisp, Simula 67 and Smalltalk-72, as well as ideas for Petri Nets, capability-based systems and packet switching. The advent of massive concurrency through client-cloud computing and many-core computer architectures has galvanized interest in the Actor model. Actor technology will see significant application for integrating all kinds of digital information for individuals, groups, and organizations so their information usefully links together. Information integration needs to make use of the following information system principles: * Persistence. Information is collected and indexed. * Concurrency: Work proceeds interactively and concurrently, overlapping in time. * Quasi-commutativity: Information can be used regardless of whether it initiates new work or become relevant to ongoing work. * Sponsorship: Sponsors provide resources for computation, i.e., processing, storage, and communications. * Pluralism: Information is heterogeneous, overlapping and often inconsistent. * Provenance: The provenance of information is carefully tracked and recorded The Actor Model is intended to provide a foundation for inconsistency robust information integration

研究动机与目标

• 将Actor模型确立为并发数字系统中的通用计算原语。
• 解决现代信息系统中的一致性、异构性和可扩展性挑战。
• 为在客户端-云和多核架构中整合多样化数据源提供理论与实践基础。
• 通过溯源追踪、赞助机制和准交换性等原则，支持健壮的信息集成。
• 实现对不一致性和动态工作负载具有弹性的并发系统实际部署。

提出的方法

• 使用Actor作为独立的并发实体，通过异步消息传递进行通信，对计算进行建模。
• 通过基于物理定律和计算原理的数学公理化方法形式化系统行为。
• 将Lisp、Simula 67、Smalltalk-72、Petri网、基于能力的系统以及分组交换技术的概念整合到该模型中。
• 通过在分布式Actor之间维护状态和索引信息，强制实现持久性。
• 通过非阻塞的消息传递交互支持并发性，从而在时间上实现计算的重叠。
• 嵌入溯源追踪和赞助机制，以确保在分布式系统中实现信任、问责制和资源分配。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种计算模型，使其在支持大规模并发的同时，仍能对不一致和异构数据保持稳健？
• RQ2 哪些原则是实现在分布式系统间可扩展且可靠的信息集成所必需的？
• RQ3 如何将Actor模型建立在物理定律基础上，以确保行为的可预测性和可扩展性？
• RQ4 溯源和赞助机制在哪些方面可提升并发系统中的信任度和资源管理能力？
• RQ5 Actor模型如何实现准交换性，使得信息无论在何时或何种上下文下发生成用？

主要发现

• Actor模型为并发计算提供了数学上严谨的基础，既可扩展又对不一致性具有鲁棒性。
• 该模型支持持久、并发和异构的信息处理，实现跨多样化数据源的集成。
• 准交换性使得信息即使在触发新工作或影响正在进行的进程时，也能被有效利用。
• 赞助机制支持计算资源的动态分配，有助于构建长期运行且可扩展的系统。
• 溯源追踪确保信息血缘关系得以保留，从而增强分布式系统中的信任度和可审计性。
• 该模型在物理定律上的理论基础，以及对现有编程语言和网络范式实践的启发，使其在云环境和多核计算中具备实际适用性。