我们所处的世界本质上是以并行方式运作的。每一棵树、每一株植物，乃至每一个人都在独立地运行和变化，偶尔通过相互作用来影响彼此的状态。因此，我们天生就具备理解并行程序运作的心智模型：在一个具备同步机制的基础设施之上，各自独立封装的行为实体通过某种方式进行交互。
这一理念启发了 Carl Hewitt 于 1973 年提出 Actor 模型（Actor Model）。该模型将程序拆分为多个能够执行以下三种基本行为的“actor”
每个 actor 都拥有一个类似电子邮件地址的唯一标识符，它只能与自己已知地址的 actor 进行通信。这些地址通常通过接收消息或创建新 actor 的过程获得。
Actor 模型的一个核心优势在于 —— 它将通信机制与业务逻辑进行了清晰的解耦。这种设计使得开发者无需直接操作线程原语，就能编写出高度并发且可扩展的程序。
在 C++ 社区中，最成熟和稳定的 Actor 模型实现是 CAF（C++ Actor Framework）(https://www.actor-framework.org/)。近年来也出现了新的实现方案，例如阿里巴巴开源的 Hiactor：(https://github.com/alibaba/hiactor)。不过，最广为人知的 Actor 实现来自 Java 生态系统，那就是 Akka 工具包：(https://akka.io/)。
为了展示 Actor 模型的实际应用，来看一个使用 CAF 实现两个 actor 之间简单聊天的示例。在这个例子中，我们将 actor 的行为定义为 Lambda 表达式，实例化两个用于聊天的 actor，并在它们之间发送消息。每个 actor 在接收到消息后会将其内容输出到控制台：
behavior chatter(event_based_actor* self, const string& name) {
return {
[=] (const string& msg) {
cout << name << " received: " << msg << endl;
}
};
}
void caf_main(actor_system& system) {
auto alice = system.spawn(chatter, "Alice");
auto bob = system.spawn(chatter, "Bob");
scoped_actor self{system};
self->send(alice, "Hello Alice!");
self->send(bob, "Hello Bob!");
self->send(alice, "How are you?");
self->send(bob, "I'm good, thanks!");
sleep_for(seconds(1));
}
CAF_MAIN()运行这段代码会产生不同的输出。最理想的结果正是我们所预期的：
Bob received: Hello Bob!
Alice received: Hello Alice!
Alice received: How are you?
Bob received: I'm good, thanks!但反复运行这段代码会产生不同的结果，如下所示：
Bob received: Hello Bob!
Bob received: I'm good, thanks!
Alice received: Hello Alice!
Alice received: How are you?还可能得到更糟糕的输出结果：
Alice received: Hello Alice!
BobAlice received: How are you? received: Hello Bob!
Bob received: I'm good, thanks!
这些结果清楚地表明，actor 是真正并行运行的。同时，它们也揭示了一个现实：尽管框架在底层做了大量封装，并行编程的复杂性终究无法被完全隐藏。我们仍然需要理解消息传递、状态同步以及潜在的并发问题，只是这些问题现在以更高层次的形式呈现出来。
不过，Actor 模型为我们提供了一种强大的抽象方式 —— 它让我们将并行编程看作是一组独立对象对请求做出响应的过程。这种模型不仅更贴近现实世界的运作方式，还允许我们根据系统需求灵活选择 actor 的类型和通信机制。前面的例子展示了一个基于事件、接收异步消息的 actor，但许多框架（如 CAF）同样支持阻塞式消息传递，以及具有不同生命周期的 actor 类型。
Actor 模型的一大优势在于其天然的可扩展性。我们可以轻松地将 actor 分布在不同的计算节点上，从而构建出分布式系统。这意味着，从第一行代码开始，我们的程序就具备了横向扩展的能力。当然，这也意味着我们立刻面对分布式系统的典型挑战，例如网络延迟、节点故障、数据一致性等问题。
至此，我们已经了解了现代 C++ 标准库所提供的并发支持，以及经过实践验证的 Actor 模型所能实现的功能。然而，在面对日益复杂的软件需求时，我们仍会遇到一些当前语言和标准尚未原生支持的场景。那么，到底还有哪些能力是我们目前无法轻易实现的？这正是下一节要探讨的重点。