1 前置知識儲備
自分散式計算出現以來，業界已經開始廣泛研究基於訊息傳遞程式設計模型的解決方案。關於訊息傳遞，Wikipedia 描述其廣泛定義主要包括：遠端過程呼叫（Remote Procedure Calls, RPC） 和 訊息傳遞介面（Message Passing Interface, MPI）。但是，如今我們所談到的訊息傳遞，通常是指 actor 模型（Actor Model）。作為一種通用的訊息傳遞程式設計模型，其起源於 20 世紀 70 年代，如今被廣泛用於構建大規模可伸縮分散式系統。
Actor 模型
一個 actor 定義為一個計算單元。所謂麻雀雖小，五臟俱全，每個 Actor 包含了儲存、通訊、計算等能力。在分散式系統中，通常包含了非常多的伺服器叢集，每一臺伺服器又包含了大量 actor 例項，它們共同構成了強大的平行計算能力。
Actor 的核心思想是 獨立維護隔離狀態，並基於訊息傳遞實現非同步通訊。圍繞其進行實現，actor 通常包含以下特徵：
每個 actor 持有一個郵箱（mailbox），本質上是一個佇列，用於儲存訊息。
每個 actor 可以傳送訊息至任何 actor。
每個 actor 可以透過處理訊息來更新內部狀態，對於外部而言，actor 的狀態是隔離的狀態（isolated state）。
為了便於通訊，actor 模型使用 非同步 訊息傳遞。訊息傳遞不使用任何中間實體，如：通道（channel）。由於 actor 模型的訊息是非同步傳遞的，中間可能會經過很長時間，甚至丟失，因此無法保證訊息到達目標 actor 時的順序。每個 actor 都完全獨立於任何其他例項，actor 之間的互動完全基於非同步訊息，因此能夠在很大程度上避免共享記憶體的存在問題。
任務排程
Actor 模型根據任務排程的方式可以分為兩種，分別是：
（1）基於執行緒（thread-based）的 actor 模型
基於執行緒的 actor 模型，其本質是為每一個 actor 分配一個獨立的“執行緒”。這裡的“執行緒”並不是嚴格意義的作業系統執行緒，而是廣泛意義的執行過程，它可以是執行緒、協程或虛擬機器執行緒。
在基於執行緒的 actor 模型中，每個 actor 獨佔一個執行緒，如果當前 actor 的郵箱為空，actor 會阻塞當前執行緒，等待接收新的訊息。在實現中，一般使用 receive 原語。
這種 actor 模型實現起來比較簡單，但是缺點也非常明顯，由於執行緒數量受到系統的限制，因此 actor 的數量也會受到限制。現階段，只有少部分 actor 模型採用基於執行緒的實現方式，如：Erlang、Scala Actor、Cloud Haskell。
（2）事件驅動（event-driven）的 actor 模型
在事件驅動的 actor 模型，actor 並不直接與執行緒耦合，只有在事件觸發（即接收訊息）時，才為 actor 的任務分配執行緒並執行。這種方式使用續體閉包（Continuation Closure）來封裝 actor 及其狀態。當事件處理完畢，即退出執行緒。透過這種方式，我們可以使用很少的執行緒來執行大量 actor 產生的任務。在實現中，一般使用 react 原語。
事件驅動的 actor 模型在訊息觸發時，會自動建立並分配執行緒。在這種過程中，一般的最佳化是將 actor 執行建立在底層的執行緒池之上，這些執行緒可以是執行緒、協程或虛擬機器執行緒。從概念上講，這種實現與 run loop、event loop 機制非常相似。
2 LabVIEW的AF示例
假設有學生和老師這兩個actor，學生有個“向老師交了一份兒作業”的方法；老師有“給學生的作業打分。”這個方法；
先來設計學生這個actor：
（1）新建一個空白的Project，並命名儲存為“AF_student_teacher.lvproj”：
（2）右鍵新建操作者Actor——Student：
student這個類我們還定義一個“姓名”的私有私有（私有欄位）；並寫一個其“寫入”的方法：
（3）新建 靜態模板方法——交作業
“交作業”方法體程式碼：
（4）為“交作業”方法建立 訊息：
（5）測試“Student”Actor：
點選vi執行按鈕：
