一、什么是Disruptor

Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章,在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台,它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上,其核心是一个业务逻辑处理器,它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中,使`用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。

Disruptor它是一个开源的并发框架,并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖,能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。

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的实现,或者事件监听模式的实现。

在使用之前,首先说明disruptor主要功能加以说明,你可以理解为他是一种高效的"生产者-消费者"模型。也就性能远远高于传统的BlockingQueue容器。

在JDK的多线程与并发库一文中, 提到了BlockingQueue实现了生产者-消费者模型

BlockingQueue是基于锁实现的, 而锁的效率通常较低. 有没有使用CAS机制实现的生产者-消费者

Disruptor使用观察者模式, 主动将消息发送给消费者, 而不是等消费者从队列中取; 在无锁的情况下, 实现queue(环形, RingBuffer)的并发操作, 性能远高于BlockingQueue

二、Disruptor的设计方案

Disruptor通过以下设计来解决队列速度慢的问题:

  • 环形数组结构:

    为了避免垃圾回收,采用数组而非链表。同时,数组对处理器的缓存机制更加友好。
  • 元素位置定位:

    数组长度2^n,通过位运算,加快定位的速度。下标采取递增的形式。不用担心index溢出的问题。index是long类型,即使100万QPS的处理速度,也需要30万年才能用完。
  • 无锁设计:

    每个生产者或者消费者线程,会先申请可以操作的元素在数组中的位置,申请到之后,直接在该位置写入或者读取数据。

三、Disruptor实现生产与消费

1、Pom Maven依赖信息

	<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>

2、首先声明一个Event来包含需要传递的数据:

//定义事件event  通过Disruptor 进行交换的数据类型。
public class LongEvent { private Long value; public Long getValue() {
return value;
} public void setValue(Long value) {
this.value = value;
} }

3、需要让Disruptor为我们创建事件,我们同时还声明了一个EventFactory来实例化Event对象。

public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> {

	public LongEvent newInstance() {

		return new LongEvent();
} }

4、事件消费者,也就是一个事件处理器。这个事件处理器简单地把事件中存储的数据打印到终端:

public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent>  {

	public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
System.out.println("消费者:"+event.getValue());
} }

5、定义生产者发送事件

public class LongEventProducer {

	public final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;

	public LongEventProducer(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
} public void onData(ByteBuffer byteBuffer) {
// 1.ringBuffer 事件队列 下一个槽
long sequence = ringBuffer.next();
Long data = null;
try {
//2.取出空的事件队列
LongEvent longEvent = ringBuffer.get(sequence);
data = byteBuffer.getLong(0);
//3.获取事件队列传递的数据
longEvent.setValue(data);
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
} finally {
System.out.println("生产这准备发送数据");
//4.发布事件
ringBuffer.publish(sequence); }
} }

6、main函数执行调用

public class DisruptorMain {

	public static void main(String[] args) {
// 1.创建一个可缓存的线程 提供线程来出发Consumer 的事件处理
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
// 2.创建工厂
EventFactory<LongEvent> eventFactory = new LongEventFactory();
// 3.创建ringBuffer 大小
int ringBufferSize = 1024 * 1024; // ringBufferSize大小一定要是2的N次方
// 4.创建Disruptor
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(eventFactory, ringBufferSize, executor,
ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
// 5.连接消费端方法
disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
// 6.启动
disruptor.start();
// 7.创建RingBuffer容器
RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
// 8.创建生产者
LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer);
// 9.指定缓冲区大小
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(8);
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
byteBuffer.putLong(0, i);
producer.onData(byteBuffer);
}
//10.关闭disruptor和executor
disruptor.shutdown();
executor.shutdown();
} }

四、什么是ringbuffer

它是一个环(首尾相接的环),你可以把它用做在不同上下文(线程)间传递数据的buffer。

基本来说,ringbuffer拥有一个序号,这个序号指向数组中下一个可用的元素。(校对注:如下图右边的图片表示序号,这个序号指向数组的索引4的位置。)

随着你不停地填充这个buffer(可能也会有相应的读取),这个序号会一直增长,直到绕过这个环。

要找到数组中当前序号指向的元素,可以通过mod操作:

以上面的ringbuffer为例(java的mod语法):12 % 10 = 2。很简单吧。 事实上,上图中的ringbuffer只有10个槽完全是个意外。如果槽的个数是2的N次方更有利于基于二进制

优点

之所以ringbuffer采用这种数据结构,是因为它在可靠消息传递方面有很好的性能。这就够了,不过它还有一些其他的优点。

首先,因为它是数组,所以要比链表快,而且有一个容易预测的访问模式。(译者注:数组内元素的内存地址的连续性存储的)。这是对CPU缓存友好的—也就是说,在硬件级别,数组中的元素是会被预加载的,因此在ringbuffer当中,cpu无需时不时去主存加载数组中的下一个元素。(校对注:因为只要一个元素被加载到缓存行,其他相邻的几个元素也会被加载进同一个缓存行)

其次,你可以为数组预先分配内存,使得数组对象一直存在(除非程序终止)。这就意味着不需要花大量的时间用于垃圾回收。此外,不像链表那样,需要为每一个添加到其上面的对象创造节点对象—对应的,当删除节点时,需要执行相应的内存清理操作。

RingBuffer底层实现

RingBuffer是一个首尾相连的环形数组,所谓首尾相连,是指当RingBuffer上的指针越过数组是上界后,继续从数组头开始遍历。因此,RingBuffer中至少有一个指针,来表示RingBuffer中的操作位置。另外,指针的自增操作需要做并发控制,Disruptor和本文的OptimizedQueue都使用CAS的乐观并发控制来保证指针自增的原子性。

Disruptor中的RingBuffer上只有一个指针,表示当前RingBuffer上消息写到了哪里,此外,每个消费者会维护一个sequence表示自己在RingBuffer上读到哪里,从这个角度讲,Disruptor中的RingBuffer上实际有消费者数+1个指针。由于我们要实现的是一个单消息单消费的阻塞队列,只要维护一个读指针(对应消费者)和一个写指针(对应生产者)即可,无论哪个指针,每次读写操作后都自增一次,一旦越界,即从数组头开始继续读写

五、Disruptor的核心概念

RingBuffer

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。

SequenceDisruptor

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。

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。

各概念的作用

  • RingBuffer——Disruptor底层数据结构实现,核心类,是线程间交换数据的中转地;
  • Sequencer——序号管理器,负责消费者/生产者各自序号、序号栅栏的管理和协调;
  • Sequence——序号,声明一个序号,用于跟踪ringbuffer中任务的变化和消费者的消费情况;
  • SequenceBarrier——序号栅栏,管理和协调生产者的游标序号和各个消费者的序号,确保生产者不会覆盖消费者未来得及处理的消息,确保存在依赖的消费者之间能够按照正确的顺序处理;
  • EventProcessor——事件处理器,监听RingBuffer的事件,并消费可用事件,从RingBuffer读取的事件会交由实际的生产者实现类来消费;它会一直侦听下一个可用的序号,直到该序号对应的事件已经准备好。
  • EventHandler——业务处理器,是实际消费者的接口,完成具体的业务逻辑实现,第三方实现该接口;代表着消费者。
  • Producer——生产者接口,第三方线程充当该角色,producer向RingBuffer写入事件。

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