Akka是由各種角色和功能的Actor組成的，工作的主要原理是把一項大的計算任務分割成小環(huán)節(jié)，再按各環(huán)節(jié)的要求構建相應功能的Actor，然后把各環(huán)節(jié)的運算托付給相應的Actor去獨立完成。Akka是個工具庫（Tools-Library），不是一個軟件架構（Software-Framework），我們不需要按照Akka的框架格式去編寫程序，而是直接按需要構建Actor去異步運算一項完整的功能，這樣讓用戶在不知不覺中自然的實現(xiàn)了多線程并發(fā)軟件編程（concurrent programming）。按這樣的描述，Actor就是一種靠消息驅動（Message-driven）的運算器，我們可以直接調用它來運算一段程序。消息驅動模式的好處是可以實現(xiàn)高度的松散耦合（loosely-coupling）,因為系統(tǒng)部件之間不用軟件接口，而是通過消息來進行系統(tǒng)集成的。消息驅動模式支持了每個Actor的獨立運算環(huán)境，又可以在運行時按需要靈活的對系統(tǒng)Actor進行增減，伸縮自如，甚至可以在運行時（runtime）對系統(tǒng)部署進行調配。Akka的這些鮮明的特點都是通過消息驅動來實現(xiàn)的。
曾經看到一個關于Actor模式的觀點：認為Actor并不適合并發(fā)（concurrency）編程，更應該是維護內部狀態(tài)的運算工具。聽起來好像很無知，畢竟Actor模式本身就是并發(fā)模式，如果不適合并發(fā)編程，豈不與Akka的發(fā)明意愿相左。再仔細研究了一下這個觀點的論述后就完全認同了這種看法。在這里我們分析一下這種論述，先看看下面這段Actor用法偽代碼：
class QueryActor extends Actor { override def receive: Receive = { case GetResult(query) =>
val x = db.RunQuery(query)
val y = getValue(x)
sender() ! computeResult(x,y)
}
}
val result: Future[Any] = QueryActor ? GetResult(...)