我有一个场景，我需要处理包含设备中某些模拟数据的csv文件。每行是表示某个时间点的设备状态的输出。在处理每一行时，检查特定列的方差/异常。 如果存在异常，则必须将电子邮件发送给具有检测到的异常的一群人。然而，为了避免垃圾邮件（csv有时可能是几十万行），我必须保持X秒的阈值。如果从同一条件（来自正在模拟的同一设备）发送相同异常的邮件＆lt; X秒回来，我必须忽略发送邮件。
目前我使用的解决方案对我来说似乎很笨，
1）我使用异常检测时间保存邮件消息和设备ID。
2）创建一个＆＃34;警告＆＃34;每个电子邮件ID，带有创建时间戳，发送时间戳，消息ID（来自步骤1）和设备ID，状态为＆＃34;新＆＃34;。
3）在发送每封邮件之前，我会进行数据库阅读，以查看最后一封状态为＆＃39; SENT＆＃39;有一个超过要忽略的阈值的时间戳。 （现在 - 发送时间戳＆gt;阈值） 如果是，那么我使用message-id获取所有警报并将其发送出去并将其所有状态更新为SENT-否则忽略。
我从一个线程池执行器开始，并且一旦有多个线程试图发送电子邮件并更新发送时间戳，读取发送条件可能会失败。所以现在我已经将线程池大小设置为1 - 这超过了执行程序的目的。 （因为我使用Mongo作为支持db，所以我没有行级别锁定）。后备数据存储区必须是一个nosql存储区，因为字段可能会发生很大变化，并且不适合计算机的磁盘，因为更多的模拟设备会被传输。
应用程序是分布式的 - 因此任何随机节点都可以选择csv文件进行处理和通知。
Akka是否适合这种过程？任何有关实施此操作的经验的见解或经验教训都是受欢迎的（我必须坚持使用JVM）。
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你可以使用分布式Akka作为替代品（参见这里的好教程http://www.addthis.com/blog/2013/04/16/building-a-distributed-system-with-akka-remote-actors/#.U-HWzvmSzy4），但为什么呢？只是稍微更新已经有效的内容：
1）完全删除Executor，这里不需要，逐个发送电子邮件（我想你不是一次性发送数百万封邮件，对吗？）
2）应用程序上旧消息的清理数据库开始解决磁盘空间问题。
答案 1 :(得分：1)
但是，请注意，Akka基于actor编程模型，这很好但与java中的多线程程序完全不同。所以有一个学习曲线。如果您需要快速解决方案，它可能不是最佳匹配。如果你愿意花一些时间来了解Akka的意思，那可能是一个很好的匹配。