问题
用户A的操作
（1）开始事务
（2）操作资源1
（3）操作资源2
（4）提交事务
用户B的操作
（1）开始事务
（2）操作资源2
（3）操作资源1
（4）提交事务
如果用户A和用户B的两个事务同时发生，A锁住了资源1，B锁住了资源2，互相等待，陷入死锁
如果采用同步锁synchronized，可能会出现破坏逻辑一致性的问题
这个问题的根本原因：数据是被动的被处理
在读多写少，较少涉及事务机制的场景下，这个问题不明显，否则就面临此问题
Actor模型
Actor模型就是用来解决事务并发问题的
Actor模型 = 数据 + 行为 + 消息
上面的问题是因为数据是被动的，那么Actor模型就让数据有了自己的行为意识，不让别人处理自己的数据，别人只能通过消息的发送，激发行为处理数据，保证Actor内部数据只能被自己修改
传递消息是Actor模型的基础，这个过程类似收发邮件
（1）用户A给用户B发送了一封邮件
（2）用户B在合适的时候去检查邮箱，收到邮件，进行处理
（3）处理后给用户A发送一封确认结果的邮件
（4）用户A也会在合适的时候去检查邮箱，接收邮件
邮件就是消息，处理邮件就是对自己的数据执行相应的行为，用户A并不处理用户B的数据，只是发送消息告诉用户B处理
对于并发的情况也一样，因为每个参与者都有自己的邮箱，每封邮件都会按照它们到达的顺序被处理
所以，Actor模型固有了处理并发的特性
Actor模型的口号是：一切皆Actor，这和面向对象的‘一切皆对象’很相似，但面向对象是顺序性的，而Actor模型固有并发的特质
Actor是一个个独立的实体，他们之间毫无关联，只有发送消息这一种通信方式，消息让Actor之间解耦，消息传递形式简化了并行程序的开发
消息的类型、内容是任意的，有点像webservice，只传递消息，不必了解是如何实现的
Erlang，Go，Scala等语言都是支持Actor模型的
