如何利用Actor模型解决并发事务问题？

搞面向对象语言的都知道一句话－－－万物皆对象，而Actor模型的设计理念也有相类似的一句话－－－万物皆Actor！

在高并发环境下，不加锁几乎肯定会有数据错误的隐患，而加锁有很大可能引起死锁，致使服务处于假死状态，而且加锁会极大的影响高并发性能！

Actor模型是什么？

每个任务处理中心可被认为是一个Actor，而Actor内部的状态都由本身自己维护，只有接受到消息的时候才能触发行为改变，其实Actor就是一个行为消息系统，通过消息传递来通知Actor改变数据(比如说，一个status＝2的数据，需要改成status＝3，在一般的线程模型里，需要加悲观锁，乐观锁啥的进行控制，但是使用Actor模型，Actor1做完数据处理(status＝2)之后，发消息给Actor2，把数据状态改为3！这个过程中Actor1和Actor2并没有共享数据，所以没有数据安全问题)！

Actor模型通常使用基于事件的调用方式，只有在消息过来的时候才使用线程进行任务处理，如果是有共享资源的使用(存在性能安全问题)，则Actor会维护一份有顺序的消息队列，来顺序性的处理消息！

怎么使用Actor模型处理高并发事务呢？

每个线程相当于一个Actor，彼此之间不会共享内存，线程(Actor)之间的数据通信都是用消息传递的方式！

比如两个事务操作A，B表的数据，传统方式应该是对事务加锁，避免被不同方法调用时候的数据安全情况，但是这样加锁很容易发生死锁的，原因参考另一篇回答(https://www.wukong.com/question/6543175644845441293/)，如果使用Actor模型，将A，B的数据更改分为两个行为，并发送消息给同一个Actor，因为消息队列是FIFO的，处理具有顺序性，不会有锁表的风险存在！

actor模型可以说是分布式系统处理的很好的模型了，其中MapReduce和Akka都是基于这种模型，Erlang和go中也有大量的实现！还是值得关注的，更多的技术分享，敬请关注。。。