Disruptor入门
一、什么是 Disruptor
Disruptor是一个高性能的异步处理框架,或者可以认为是最快的消息框架(轻量的JMS),也可以认为是一个观察者模式实现,或者事件-监听模式的实现,直接称disruptor模式。disruptor最大特点是高性能,其LMAX架构可以获得每秒6百万订单,用1微秒的延迟获得吞吐量为100K+。
可以理解为消费者-生产者的消息发布订阅模式。
二、Disruptor 的核心概念
先从了解 Disruptor 的核心概念开始,来了解它是如何运作的。下面介绍的概念模型,既是领域对象,也是映射到代码实现上的核心对象。
Ring Buffer
如其名,环形的缓冲区。曾经 RingBuffer 是 Disruptor 中的最主要的对象,但从3.0版本开始,其职责被简化为仅仅负责对通过 Disruptor 进行交换的数据(事件)进行存储和更新。在一些更高级的应用场景中,Ring Buffer 可以由用户的自定义实现来完全替代。
Sequence Disruptor
通过顺序递增的序号来编号管理通过其进行交换的数据(事件),对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理。一个 Sequence 用于跟踪标识某个特定的事件处理者( RingBuffer/Consumer )的处理进度。虽然一个 AtomicLong 也可以用于标识进度,但定义 Sequence 来负责该问题还有另一个目的,那就是防止不同的 Sequence 之间的CPU缓存伪共享(Flase Sharing)问题。
(注:这是 Disruptor 实现高性能的关键点之一,网上关于伪共享问题的介绍已经汗牛充栋,在此不再赘述)。
Sequencer
Sequencer 是 Disruptor 的真正核心。此接口有两个实现类 SingleProducerSequencer、MultiProducerSequencer ,它们定义在生产者和消费者之间快速、正确地传递数据的并发算法。
Sequence Barrier
用于保持对RingBuffer的 main published Sequence 和Consumer依赖的其它Consumer的 Sequence 的引用。 Sequence Barrier 还定义了决定 Consumer 是否还有可处理的事件的逻辑。
Wait Strategy
定义 Consumer 如何进行等待下一个事件的策略。 (注:Disruptor 定义了多种不同的策略,针对不同的场景,提供了不一样的性能表现)
Event
在 Disruptor 的语义中,生产者和消费者之间进行交换的数据被称为事件(Event)。它不是一个被 Disruptor 定义的特定类型,而是由 Disruptor 的使用者定义并指定。
EventProcessor
EventProcessor 持有特定消费者(Consumer)的 Sequence,并提供用于调用事件处理实现的事件循环(Event Loop)。
EventHandler
Disruptor 定义的事件处理接口,由用户实现,用于处理事件,是 Consumer 的真正实现。
Producer
即生产者,只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码,Disruptor 没有定义特定接口或类型。
三、Disruptor入门示例代码,进行实验
jar版本:disruptor-3.2.1.jar
1、定义事件
事件(Event)就是通过 Disruptor 进行交换的数据类型。
package com.ljq.disruptor; import java.io.Serializable; /**
* 定义事件数据,本质是个普通JavaBean
*
* @author jqlin
*/
@SuppressWarnings("serial")
public class LongEvent implements Serializable {
private long value; public LongEvent() {
super();
} public LongEvent(long value) {
super();
this.value = value;
} public long getValue() {
return value;
} public void setValue(long value) {
this.value = value;
} @Override
public String toString() {
return "LongEvent [value=" + value + "]";
} }
2、定义事件工厂
事件工厂(Event Factory)定义了如何实例化前面第1步中定义的事件(Event),需要实现接口com.lmax.disruptor.EventFactory<T>。
Disruptor 通过 EventFactory 在 RingBuffer 中预创建 Event 的实例。一个 Event 实例实际上被用作一个“数据槽”,发布者发布前,先从 RingBuffer 获得一个 Event 的实例,然后往 Event 实例中填充数据,之后再发布到 RingBuffer 中,之后由 Consumer 获得该 Event 实例并从中读取数据。
package com.ljq.disruptor; import com.lmax.disruptor.EventFactory; /**
* 定义事件工厂,实例化LongEvent事件
*
* @author jqlin
*/
public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> { public LongEvent newInstance() {
return new LongEvent();
} }
3、LongEvent事件生产者
RingBuffer是消息存储结构,为环形存储结构,每个单元存储一条消息。类似于队列。当ringbuffer中数据填满后,环就会阻塞,等待消费者消费掉数据。当所有消费者消费掉环中一个数据,新的消息才可以加入环中。每个环插入数据后,都会分配下一个位置的编号,即sequence。
Disruptor的事件发布过程是一个两阶段提交的过程:
第一步:先从 RingBuffer 获取下一个可以写入的事件的序号;
第二步:获取对应的事件对象,将数据写入事件对象;
第三部:将事件提交到 RingBuffer;
事件只有在提交之后才会通知 EventProcessor 进行处理;
package com.ljq.disruptor; import com.lmax.disruptor.RingBuffer; /**
* LongEvent事件生产者,生产LongEvent事件
*
* @author jqlin
*/
public class LongEventProducer {
private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer; public LongEventProducer(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
} public void produceData(long value) {
long sequence = ringBuffer.next(); // 获得下一个Event槽的下标
try {
// 给Event填充数据
LongEvent event = ringBuffer.get(sequence);
event.setValue(value); } finally {
// 发布Event,激活观察者去消费, 将sequence传递给该消费者
// 注意,最后的 ringBuffer.publish() 方法必须包含在 finally 中以确保必须得到调用;如果某个请求的 sequence 未被提交,将会堵塞后续的发布操作或者其它的 producer。
ringBuffer.publish(sequence);
}
}
}
Disruptor还提供另外一种形式的调用来简化以上操作,并确保 publish 总是得到调用。
package com.ljq.disruptor; import com.lmax.disruptor.EventTranslatorOneArg;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer; /**
* LongEvent事件生产者,Disruptor提供另外一种形式的调用来简化事件生产者的操作,并确保 publish 总是得到调用。
*
* @author jqlin
*/
public class LongEventProducerWithTranslator {
private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer; public LongEventProducerWithTranslator(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
} public void produceData(long value) {
ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, value);
} // 使用EventTranslator, 封装获取Event的过程
private static final EventTranslatorOneArg<LongEvent, Long> TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg<LongEvent, Long>() {
@Override
public void translateTo(LongEvent event, long sequeue, Long value) {
event.setValue(value);
} }; }
translateTo方法将RingBuffer中的消息,转换成java对象格式。示例为LongEvent对象,后续消费者LongEventHandler处理器直接操作LongEvent对象,获取消息各属性信息,本示例 为value属性。
produceData()方法,将生产者生产的消息放入RingBuffer中。
4、LongEvent事件消息者
定义事件处理的具体实现,通过实现接口 com.lmax.disruptor.EventHandler<T> 定义事件处理的具体实现。
定义如何处理消息的地方,此处执行速度要足够快。否则,会影响RingBuffer后续没空间加入新的数据。因此,不能做业务耗时操作。建议另外开始 java 线程池处理消息。
package com.ljq.disruptor; import com.lmax.disruptor.EventHandler; /**
* LongEvent事件消息者,消息LongEvent事件
*
* @author Administrator
*
*/
public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> { @Override
public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
System.out.println("consumer:" + Thread.currentThread().getName() + " Event: value=" + event.getValue() + ",sequence=" + sequence + ",endOfBatch=" + endOfBatch);
} }
5、LongEventMain
消费者-生产者启动类,其依靠构造Disruptor对象,调用start()方法完成启动线程。
指定等待策略
Disruptor 定义了 com.lmax.disruptor.WaitStrategy 接口用于抽象 Consumer 如何等待新事件,这是策略模式的应用。
Disruptor 提供了多个 WaitStrategy 的实现,每种策略都具有不同性能和优缺点,根据实际运行环境的 CPU 的硬件特点选择恰当的策略,并配合特定的 JVM 的配置参数,能够实现不同的性能提升。
例如:
BlockingWaitStrategy 最低效的策略,但其对CPU的消耗最小并且在各种不同部署环境中能提供更加一致的性能表现;
SleepingWaitStrategy 性能表现跟 BlockingWaitStrategy 差不多,对 CPU 的消耗也类似,但其对生产者线程的影响最小,适合用于异步日志类似的场景;
YieldingWaitStrategy 性能是最好的,适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线数小于 CPU 逻辑核心数的场景中,推荐使用此策略;例如,CPU开启超线程的特性。
BusySpinWaitStrategy 自旋等待,类似自旋锁. 低延迟但同时对CPU资源的占用也多
package com.ljq.disruptor; import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors; import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType; public class LongEventMain {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long beginTime = System.currentTimeMillis(); // 定义用于事件处理的线程池,Disruptor 通过 java.util.concurrent.ExecutorService 提供的线程来触发 Consumer 的事件处理
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); // 指定事件工厂
LongEventFactory factory = new LongEventFactory(); // 指定 ring buffer字节大小,必需为2的N次方(能将求模运算转为位运算提高效率 ),否则影响性能
int bufferSize = 1024 * 1024; // 单线程模式,获取额外的性能
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(factory, bufferSize, executor,
ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
// 设置事件业务处理器---消费者
disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
// 启动disruptor线程
disruptor.start(); // 获取 ring buffer环,用于接取生产者生产的事件
RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
// 为 ring buffer指定事件生产者
LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer);
//LongEventProducerWithTranslator producer = new LongEventProducerWithTranslator(ringBuffer); for (int i = 0; i<100000; i++) {
producer.produceData(i);// 生产者生产数据
} disruptor.shutdown(); //关闭 disruptor,方法会堵塞,直至所有的事件都得到处理;
executor. shutdown(); //关闭 disruptor 使用的线程池;如果需要的话,必须手动关闭, disruptor 在 shutdown 时不会自动关闭; System.out.println(String.format("总共耗时%s毫秒", (System.currentTimeMillis() - beginTime)));
}
}
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