月份：2018年1月

在前面的章节我们提到服务的单点以及吞吐量问题，为此我们需要引入分布式 Cluster。
在此之前我们需要做一些配置

  actor {
        provider = "akka.cluster.ClusterActorRefProvider"
        serializers {
            kryo = "com.twitter.chill.akka.AkkaSerializer"
            proto = "akka.remote.serialization.ProtobufSerializer"
        }   

        serialization-bindings {
            #"scala.Product" = kryo
            "com.google.protobuf.Message" = proto
            "java.io.Serializable" = kryo
        }
    }
    remote {
      log-remote-lifecycle-events = off
      netty.tcp {
        hostname = "127.0.0.1"
        port = 8000
      }
    }

    cluster {
      seed-nodes = [
        "akka.tcp://AkkaTaskProcessing@127.0.0.1:8000",
        "akka.tcp://AkkaTaskProcessing@127.0.0.1:8001"]

      # Disable legacy metrics in akka-cluster.
      metrics.enabled=off
    }

我们启动两个服务，分别开启8000和8001端口。第一个配置8000，另一个服务中的port配置为8001。
我们来看一下代码

public class SimpleClusterListenerActor extends UntypedAbstractActor {
   Cluster cluster = Cluster.get(getContext().system());
    @Override
    public void preStart() {
              cluster.subscribe(getSelf(), ClusterEvent.initialStateAsEvents(), MemberEvent.class, UnreachableMember.class);      
    }

    @Override
    public void postStop() {
        cluster.unsubscribe(getSelf());
    }

    @Override
    public void onReceive(Object message) {
        if (message instanceof MemberUp) {
            MemberUp mUp = (MemberUp) message;
            log.info("上线: {}", mUp.member());

        } else if (message instanceof UnreachableMember) {
            UnreachableMember mUnreachable = (UnreachableMember) message;
            log.info("检测不到: {}", mUnreachable.member());

        } else if (message instanceof MemberRemoved) {
            MemberRemoved mRemoved = (MemberRemoved) message;
            log.info("移除: {}", mRemoved.member());

        } else if (message instanceof MemberEvent) {

        } else {
            unhandled(message);
        }

    }
}

我们还是集成actor，实现onReceive方法。我们在启动时开启集群消息订阅，结束时关闭订阅。
同时在onReceive方法中判断消息类型，不同的消息这里仅给出打印日志，具体日志具体处理。
通过实验，我们会发现启动一台服务后，在启动另一台，会打印出上线信息，关闭其中一台，也会发现打印下线信息。而且还会自动进行负载均衡。

总结

至此，Akka的系列笔记结束了，akka的强大功能其远远不止笔记上说的这些内容，实际应用还是需要多探索，多学习。