Actor之间进行通信时，通常都会立即发送消息，然后即刻返回，不会阻塞。但是，AKKA也支持我们对Actor设置Scheduler，用以控制发送消息的次数和时间。
Scheduler由ActorSystem提供，可以对Actor的消息发送进行调度。可以通过ActorContext获得当前的ActorSystem，进而获得Scheduler。如下方法是定期在5秒后执行一次：
import scala.concurrent.ExecutionContext
import scala.concurrent.duration._
import context.dispatcher
context.system.scheduler.scheduleOnce(5 seconds, targetActorRef, RequestMessage)
AKKA还支持消息的定期重复执行，方法为schedule()。例如设置在2秒后，间隔5秒重复执行：
import context.dispatcher
context.system.scheduler.schedule(2 seconds, 5 seconds, targetActorRef, RequestMessage)
如果传入schedule函数的第一个参数为0 seconds，则表示消息会及时发送，然后每隔5秒钟再重复发送。
注意，在上述的两段代码中，调用schedule()或scheduleOnce()方法之前都必须导入context.dispatcher，因为这两个方法都定义了类型为ExecutionContext的隐式参数，如下为AKKA中schedule函数的定义：
final def schedule(
initialDelay: FiniteDuration,
interval: FiniteDuration,
receiver: ActorRef,
message: Any)(implicit executor: ExecutionContext,
sender: ActorRef = Actor.noSender): Cancellable =
schedule(initialDelay, interval, new Runnable {
def run = {
receiver ! message
if (receiver.isTerminated)
throw new SchedulerException("timer active for terminated actor")
}
})
如果调用schedule()方法，只要不终止context或者actor，消息就会一直被发送。如果希望指定发送消息的条数，就无能为力了。例如，我希望每5秒钟发送一次消息，一共发送100次，然后终止receiver。期望的调用为：
context.system.scheduler.schedule(0 seconds, 5 seconds, 100, targetActorRef, RequestMessage)
好在AKKA已经将基本的调度工作完成了，我们可以自定义这样的接口，在重用现有schedule()方法的基础上，引入执行次数。为了让接口更加自然，我们可以通过引入隐式转换为Scheduler类增加这个新的方法，实现代码如下：
implicit class SchedulerWrapper(scheduler: Scheduler) {
def schedule(initialDelay: FiniteDuration,
interval: FiniteDuration,
repeatTimes: Int,
receiver: ActorRef,
message: Any)(implicit executor: ExecutionContext,
sender: ActorRef = Actor.noSender): Cancellable = {
var count = 0
var repeatScheduler: Option[Cancellable] = None
repeatScheduler = Some(
scheduler.schedule(initialDelay, interval) {
receiver ! message
count += 1
if (receiver.isTerminated && count < repeatTimes)
throw new Exception("timer active for terminated actor")
if (count >= repeatTimes) {
repeatScheduler.foreach(_.cancel())
}
})
repeatScheduler.get
}
}
一旦发送消息的次数超过指定的repeatTimes，schedule的过程就会被取消。
即使与Actor无关，也可以利用Scheduler来执行一些需要反复重试的工作。例如，在Spark中，AppClient中的ClientActor需要与Master这个Remote Actor通信，从而注册所有的Spark Master。由于注册过程中牵涉到远程通信，可能会因为网络原因导致通信错误，因此需要引入重试的机会。代码实现为：
private val REGISTRATION_TIMEOUT = 20.seconds
private val REGISTRATION_RETRIES = 3
def tryRegisterAllMasters() {
for (masterAkkaUrl <- masterAkkaUrls) {
logInfo("Connecting to master " + masterAkkaUrl + "...")
val actor = context.actorSelection(masterAkkaUrl)
actor ! RegisterApplication(appDescription)
}
}
def registerWithMaster() {
tryRegisterAllMasters()
import context.dispatcher
var retries = 0
registrationRetryTimer = Some {
context.system.scheduler.schedule(REGISTRATION_TIMEOUT, REGISTRATION_TIMEOUT) {
Utils.tryOrExit {
retries += 1
if (registered) {
registrationRetryTimer.foreach(_.cancel())
} else if (retries >= REGISTRATION_RETRIES) {
markDead("All masters are unresponsive! Giving up.")
} else {
tryRegisterAllMasters()
}
}
}
}
}
tryRegisterAllMasters()方法会通过masterAkkUrl获得remote actor（即Master），然后发送RegisterApplication消息。Master收到该消息后，会进行注册工作，具体代码如下：
case RegisterApplication(description) => {
if (state == RecoveryState.STANDBY) {
// ignore, don't send response
} else {
logInfo("Registering app " + description.name)
val app = createApplication(description, sender)
registerApplication(app)
logInfo("Registered app " + description.name + " with ID " + app.id)
persistenceEngine.addApplication(app)
sender ! RegisteredApplication(app.id, masterUrl)
schedule()
}
}
Master中的sender实际就是ClientActor，在注册成功后，通过sender发送RegisteredApplication消息。在ClientActor中的实现为：
override def receiveWithLogging: PartialFunction[Any, Unit] = {
case RegisteredApplication(appId_, masterUrl) =>
appId = appId_
registered = true
changeMaster(masterUrl)
listener.connected(appId)
//其他代码
}
收到RegisteredApplicaition消息即意味着注册成功，则标志变量registered就设置为true。在结合前面代码中的registerWithMaster()方法。如果registered为true，就会取消。对应代码为：
registrationRetryTimer.foreach(_.cancel())
schedule()返回的类型的类型为Cancellable，因此，registrationRetryTimer类型就为Some[Cancellable]。如果registered为false，就继续尝试去注册，直到注册成功或者重试次数超过指定次数。
