远程调用与消息传递
在 Monarch 中，调用 Actor 的方法不是函数调用，而是一次消息传递。官方把 call、broadcast 这些调用方式称为"副词"（adverb）——它们修饰 endpoint 结果的处理方式。
1. call_one：调用单个 Actor
python
from monarch.actor import Future
# 假设 counter 是上一章在 this_proc() 里启动的单个 Actor
fut: Future[int] = counter.get_value.call_one()
value: int = fut.get()
print(f"Counter value: {value}")- 消息异步发送，立即返回
Future[int]，发送者可以继续做别的事； fut.get()阻塞等待结果；在 asyncio 上下文中也可以await；call_one断言你明确知道目标只有一个 Actor。
2. broadcast：广播给整个 Mesh
当你持有的是一组 Actor（ActorMesh）时，一条消息就能发给所有成员：
python
# 通知 8 个 Counter 全部 +1，不等待响应
counters.increment.broadcast()broadcast 是"发射后不管"（fire-and-forget）：它不返回可等待的 Future。但所有消息（包括广播）都保证按发送顺序送达。
3. call：广播并收集全部响应
想拿到所有 Actor 的返回值，用 call：
python
# 8 个 Actor 各自返回当前值，聚合成一个列表
results = counters.get_value.call().get()
print(results) # [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]事实上 call_one 就是 call 的特例——当你确定只有一个 Actor 被寻址时使用。
4. 流式响应与随机选择
stream() 让你边到边处理，不必等全部响应凑齐：
python
for future in counters.get_value.stream():
result = future.get()
print(f"Got result: {result}")
process(result)choose() 则从 Mesh 中随机挑一个 Actor 来响应，适合无状态、可互换的服务型 Actor：
python
# 每次调用独立均匀随机选择一个 Actor
result = workers.compute.choose(data).get()⚠️
choose不感知负载，只在大量调用下近似均衡；需要精确控制某个 rank 时，应该切片后用call_one。
5. 消息顺序保证
Monarch 保证 FIFO（先进先出）消息顺序：
- Actor A 先后发给 Actor B 消息 M0、M1，则 B 一定先收到 M0 再收到 M1；
- 发给 mesh 的批量消息，等效于逐个送达每个目标；
- 每个 Actor 串行处理自己的消息：处理完当前消息才会处理下一条；
- 同一进程内不同 Actor 并发处理各自的消息。
python
actor.method1.call_one(arg1) # 消息 M1
actor.method2.call_one(arg2) # 消息 M2
actor.method3.call_one(arg3) # 消息 M3
# Actor 严格按 M1 → M2 → M3 的顺序处理6. 为什么是异步的？
异步设计是高性能分布式的关键：
- 隐藏延迟：网络传输需要时间，异步让 CPU 在等待网络 IO 时继续工作；
- 流水线并行：连续发送多个请求（例如多个 mini-batch），让 GPU 保持忙碌，不必每步停下来同步。
python
futures = []
for i in range(5):
# 连续派发 5 个任务，几乎瞬间完成
futures.append(counters.increment.call())
# 统一收集结果
for i, fut in enumerate(futures):
fut.get()副词速查表
| 副词 | 目标 | 返回 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
call_one() | 单个 Actor | Future[Result] | 点对点调用 |
call() | 全部 Actor | Future[List[Result]] | 广播 + 收集响应 |
broadcast() | 全部 Actor | 无（不等响应） | 触发副作用、最高吞吐 |
choose() | 随机一个 | Future[Result] | 无状态服务均衡 |
stream() | 全部 Actor | Iterator[Future] | 响应边到边处理 |
rref() | 全部 Actor | 分布式张量引用 | 张量计算（见中级教程） |
接下来，让我们把视角从单个 Actor 拉远，看看 Monarch 最核心的抽象：Mesh。