http://www.infoq.com/cn/news/2009/01/actor-in-groovy
性能是所有程序开发人员无法回避的问题，性能糟糕的程序只会将客户拒之门外，让开发商的声誉受损，让投资人的金钱打水漂。然而优秀的性能表现并非能免费获得，即便在当今的多核时代，一个单线程程序也不会因部署到多核机器上而使性能自动提升。不错，在众多提升性能的手段中，使程序并行化是其中最容易想到且最有效的手段之一。然而对于大多数主流编程语言来讲，“说来容易，做起来难”这句老话在多线程编程上可谓体现得淋漓尽致。以Java这一无所不在的语言为例，死锁、资源分配、状态共享、调试、异步调用无一例外都是在多线程编程过程中的拦路虎。这一点想必有过Java多线程编程经验的开发者都有体会。而随着并行需求的越来越高，另一门有着悠久历史的语言也重新得到了主流世界的关注，它就是Erlang。
Erlang以其对并行编程天生的支持而闻名。在其他语言看来棘手的并行编程问题，对Erlang来说则显得是轻而易举。由于无共享、基于消息等特点，使得死锁、状态共享、异步调用等困扰多线程编程的问题在Erlang中不复存在。正是因为使用它编写并行程序容易，使得这些年来国内技术社区对Erlang的关注在不断地升温。当然，任何一门成功语言的背后都离不开坚实的理论基础。Erlang也不例外。支撑其对并行编程有着良好支持的幕后功臣要归功于Actor模型。
Actor模型并非什么新鲜事物，它由Carl Hewitt于上世纪70年代早期提出，目的是为了解决分布式编程中一系列的编程问题。其特点如下（摘自这个幻灯片）：
幸运的是，Erlang并非是实现了Actor模型的唯一语言。在Java平台上，开发者还能够选择Scala。对于那些坚守“纯”Java语言的开发者，他们则可以选择以下的框架：
关于这些框架的比较，可以参见这个帖子。
- send，发送消息
- receive，接收消息
- start，启动Actor
- act，该方法是protected类型的，它由Actor的线程周期调用，直到Actor上的stop被调用为止。GParallelizer提供了一种“即发即弃”的Actor：OneshotActor，它的stop方法会在首次执行act之后自动被调用。
- stop，停止Actor
Actor上的生命周期方法有：
- afterStart
- beforeStop
- afterStop
Vaclav Pech并在其博客对Actor的主要使用进行了说明。
def actor = Actors.actor {
println receive()
}
启动并发送消息。
actor.start()
actor.send('Message')
扩展Actor。
class CustomActor extends BoundedActor {
@Override protected void act() {
println receive()
}
}
def actor=new CustomActor()
除了这些入门的例子，Vaclav Pech还列举了相对实用的两个例子：计算器和并行归并排序。关于这些例子的详情可以从其博客了解一二。
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