Disruptor 详解 一

这篇博客将主要通过几个示例，简单讲述 Disruptor 的使用方法；

一、disruptor 简介

Disruptor 是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个无锁高性能的线程间消息传递的框架。目前包括 Apache Storm、Camel、Log4j2 等知名项目都是用了 Disruptor；

因为 Disruptor 中的一个很重要的结构 RingBuffer 和 JDK 中的 ArrayBlockingQueue 很相似，其内部都是一个环形数组，所以经常将他们放在一起比较，以下是官网公布测试结果

从图中可以明显看到他们之间性能的巨大差异；

此外在使用 Disruptor 的项目中也能看到其性能的差异，例如 Log4j

其中 Loggers all async 采用的是 Disruptor，Async Appender 采用的是 ArrayBlockingQueue， Sync 是同步模式；从图中可以看到，线程越多竞争越激烈的时候 Disruptor 的性能优势越明显，其原因很很容易想到，因为 ArrayBlockingQueue 的进出由同一把锁控制，所以竞争对其性能有巨大的影响；

此外我的笔记本配置为 “i7-8550U 8G”，使用的版本为：

<dependency>
  <groupId>com.lmax</groupId>
  <artifactId>disruptor</artifactId>
  <version>3.4.2</version>
</dependency>

二、ArrayBlockingQueue 性能对比

以下通过一个单线程的 demo，演示Disruptor 的基本用法，并个 ArrayBlockingQueue 做简单对比；

public class Contrast {
  public static final int count = 50000000;
  public static final int size = 1024;
  private static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

  public void testDisruptor() throws InterruptedException {
    long start = System.currentTimeMillis();
    final Disruptor<Event> disruptor = new Disruptor<>(
        () -> new Event(),             // 绑定事件工厂，主要用于初始化 RingBuffer
        size,                          // RingBuffer 大小
        DaemonThreadFactory.INSTANCE,  // 指定生产者线程工厂，也可以直接传入线程池
        ProducerType.SINGLE,           // 指定生产者为单线程，也支持多线程模式
          new YieldingWaitStrategy()   // 等待策略
//        new BlockingWaitStrategy()
    );

    Handler handler = new Handler();
    disruptor.handleEventsWith(handler);  // 绑定事件处理程序
    disruptor.start();

    RingBuffer<Event> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();  // 开始之后 RingBuffer 的所有位置就已经初始化完成
    for (int i = 0; i < count; i++) {
      long seq = ringBuffer.next();       // 获取下一个放置位置
      Event event = ringBuffer.get(seq);  // 等到指定位置的槽
      event.seId(i);                      // 更新事件，注意这里是更新，不是放入新的，所以不会有 GC 产生
      ringBuffer.publish(seq);            // 发布事件
    }

    latch.await();
    System.out.println("time: " + (System.currentTimeMillis() - start));
  }

  private void testQueue() throws InterruptedException {
    long start = System.currentTimeMillis();
    final BlockingQueue<Event> queue = new ArrayBlockingQueue<>(size);
    new Thread(() -> {
      for (int i = 0; i < count; i++) {
        try {
          queue.put(new Event(i));
        } catch (InterruptedException e) {
          e.printStackTrace();
        }
      }
    }).start();

    new Thread(() -> {
      for (int i = 0; i < count; i++) {
        try {
          Event event = queue.take();
          if (i == count - 1) {
            System.out.println("last: " + event.getLogId());
            latch.countDown();
          }
        } catch (InterruptedException e) {
          e.printStackTrace();
        }
      }
    }).start();

    latch.await();
    System.out.println("time: " + (System.currentTimeMillis() - start));
  }

  class Event {
    private long id;
    Event() {}
    Event(long id) { this.id = id; }
    public long getLogId() { return id; }
    public void seId(int id) { this.id = id; }
  }

  class Handler implements EventHandler<Event> {
    private int i = 0;

    @Override
    public void onEvent(Event event, long seq, boolean bool) {
      if (++i == count) {
        System.out.println("last: " + event.getLogId());
        latch.countDown();
      }
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Contrast contrast = new Contrast();
    contrast.testDisruptor();
//    contrast.testQueue();
  }
}

Disruptor-YieldingWaitStrategy: 919

Disruptor-BlockingWaitStrategy: 3142

ArrayBlockingQueue : 4307

其中 BlockingWaitStrategy 等待策略和 ArrayBlockingQueue 大致相识

三、多消费者

上面的例子在使用多个消费这时，会出现重复消费的情况，如果想要一条消息只消费一次，可以参照下面的代码：

public class MoreConsumer {
  public static final int count = 5000;
  public static final int size = 16;

  public void testDisruptor() {
    long start = System.currentTimeMillis();
    final Disruptor<Event> disruptor = new Disruptor<>(
        () -> new Event(),
        size, DaemonThreadFactory.INSTANCE,
        ProducerType.SINGLE,
        new BlockingWaitStrategy()
    );

    disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new Handler("h1"), new Handler("h2"), new Handler("h3"));
    disruptor.start();

    RingBuffer<Event> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
    for (int i = 0; i < count; i++) {
      long seq = ringBuffer.next();
      Event event = ringBuffer.get(seq);
      event.id = i;
      ringBuffer.publish(seq);
    }

    System.out.println("time: " + (System.currentTimeMillis() - start));
  }

  class Event { public long id; }

  class Handler implements WorkHandler<Event> {
    private String name;

    Handler(String name) { this.name = name; }

    @Override
    public void onEvent(Event event) { System.out.println(name + ": " + event.id); }
  }

  public static void main(String[] args) {
    MoreConsumer moreConsumer = new MoreConsumer();
    moreConsumer.testDisruptor();
  }
}

如上面的代码所示使用 WorkHandler 即可，同时还需要注意选择等待策略，策略不同也可能导致重复消费的问题，同时官网也只出需要在代码里面保证重复消费问题；

四、复杂业务逻辑

很多也业务逻辑会出现以下的类似情况，第三个消费者，需要等待前面的任务完成后才能继续执行的情况；通常我们会使用锁、同步工具以及一些其他的方式，但都显得比较麻烦，而且效率比较低，这里如果我们使用 Disruptor 就能很方便的解决；

disruptor.handleEventsWith(c1Handler, c2Handler);
disruptor.after(c1Handler, c2Handler).handleEventsWith(c3Handler);

如此仅需两行代码，就能将上面的关系表述清楚，对于更复杂的情况同样；

对于更多的使用技巧就需要你根据实际情况分析了，下一篇博客将主要分析 Disruptor 为什么会那么快；