背景知识加油站

• Reactor：像快递站的分拣系统（基于响应式编程），主要处理无状态的流数据（如Spring WebFlux的核心）
• Akka：像邮局的独立邮递员网络（基于Actor模型），擅长处理有状态的分布式任务（早期用于电信系统）

一、处理模型差异（比喻版）

1. Reactor的工作方式 → 共享快递员

   • 所有包裹（请求）由几个快递员（线程）轮流处理
   • 快递员会记住每个包裹的进度（通过上下文对象）
   • 示例场景：快餐店仅有的3个服务员同时处理点餐、送餐、收银

2. Akka的工作方式 → 专属邮递员

   • 每个客户（Actor）都有专属邮递员（线程）
   • 邮递员之间用信封（Mailbox）传递消息
   • 示例场景：银行每个VIP客户都有专属理财经理

// Reactor典型代码（线程共享）
Flux.range(1, 100)
    .parallel()
    .runOn(Schedulers.parallel())
    .subscribe(i -> process(i));

// Akka典型代码（状态隔离）
class GameActor extends AbstractActor {
    private Position position; // 每个Actor独立状态
    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
            .match(MoveCommand.class, this::handleMove)
            .build();
    }
}

二、通信机制对比（快递 vs 邮局）

实例说明：订单处理系统

• Reactor做法：下单→支付→发货形成处理链（可能阻塞）
• Akka做法：下单Actor、支付Actor、发货Actor通过消息队列通信

三、选型指南（含真实案例）

1. 选Reactor当：

   • 需要榨干单机性能（如：秒杀系统）
   • 处理无状态HTTP请求（如：API网关）
   • 案例：某短视频平台用Reactor处理每秒50万+的点赞消息

2. 选Akka当：

   • 业务对象需要独立生命周期（如：物联网设备管理）
   • 避免共享状态导致的锁竞争（如：游戏服务器）
   • 案例：某知名MMO游戏用Akka管理10w+在线玩家的状态

四、性能对比真相

反常识点：Akka的线程切换损耗可通过"线程亲和性调度"优化

五、现代架构中的融合应用

实际案例：某电商平台混合架构

• 前端用Reactor处理海量请求（订单创建）
• 后端用Akka集群处理复杂业务（库存管理、分布式事务）
• 两者通过Kafka消息队列桥接

结语：模式没有优劣，只有适用场景

就像选择用卡车还是无人机送货，关键看你要运的是什么货物，类比选择数据库时的CAP定理权衡：

• Reactor是并发领域的"CP系统"：保证单机资源的最大化利用
• Akka则是"AP系统"：追求分布式场景的最终一致性

技术选型的本质，是对业务特征与数据模型的透彻理解。