图解Disruptor框架(二):核心概念 概述 上一个章节简单的介绍了了下Disruptor,这节就是要好好的理清楚Disruptor中的核心的概念.并且会给出个HelloWorld的小例子. 在正式开始之前,我觉得有一点我感触非常的深刻,那就是:外国人取的类名真的真的非常的合适以及形象!看看接下来的内容就知道了! 核心概念介绍 下面这张图,非常好的总结了Disruptor中需要了解的核心概念: 多生产者多消费者模型 RingBuffer: Disruptor中的数据结构,用于存储生产者生产的…

图解Disruptor框架(一):初识Ringbuffer 概述 1. 什么是Disruptor?为什么是Disruptor? Disruptor是一个性能十分强悍的无锁高并发框架.在JUC并发包中,号称是性能最好的ArrayBlockingQueue(简称:ABQ),在Disruptor的面前,也只能低下骄傲的头颅了.现在我们来看一下官方给出的测试数据. 吞吐量 上图是官方给出的在不同的模式下,使用ABQ以及Disruptor的吞吐量对比图.可见,在相同的模式之下,ABQ的性能跟Disrupt…

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Disruptor是一个优秀的并发框架,可以实现单个或多个生产者生产消息,单个或多个消费者消息,且消费者之间可以存在消费消息的依赖关系.网上其他博客往往仅针对框架的一部分使用示例进行了介绍,对于某些场景下介绍并不完全:如多生产者间复杂的依赖关系的使用编码. 本文尽可能对Disruptor的所有使用场景进行总结,如有不全之处欢迎指出,请谅解. 具体关于Disruptor的原理,参见:http://ifeve.com/disruptor/,本文不在…

场景使用: 在HelloWorld的实例中,我们创建Disruptor实例,然后调用getRingBuffer方法去获取RingBuffer,其实在很多时候,我们可以直接使用RingBuffer,以及其他的API操作,看一下示例: 使用EventProcessor消息处理器: 使用WorkerPool消息处理器: 先看一下EventProcessor消息处理器: 这是一个event对象: 这是一个消费者, 最后是一个main方法,然后EventFactory也在这个方法里面实现,这里就是没有创建…

http://developer.51cto.com/art/201306/399370.htm…

Disruptor是一款java高性能无锁并发处理框架.和JDK中的BlockingQueue有相似处,但是它的处理速度非常快!!!号称“一个线程一秒钟可以处理600W个订单”(反正渣渣电脑是没体会到). Disruptor功能十分强大,比如消费者阻塞等待:生产者-消费者一对一.一对多.多对一.多对多:构建消费者串/并行处理链等等. 具体的概念模型可以参考:https://www.cnblogs.com/haiq/p/4112689.html 下面是我基于Disruptor框架封装的工具.采用f…

原文地址:http://coderbee.net/index.php/open-source/20130812/400 一.Disruptor 是什么? Disruptor 是一个高性能异步处理框架,也可以认为是一个消息框架,它实现了观察者模式. Disruptor 比传统的基于锁的消息框架的优势在于:它是无锁的.CPU友好:它不会清除缓存中的数据,只会覆盖,降低了垃圾回收机制启动的频率. 这个解读是在最新版 3.1.1 的源码上进行. 关于Disruptor的更多介绍可见: http://if…

将系统性能优化到极致,永远是程序爱好者所努力的一个方向.在java并发领域,也有很多的实践与创新,小到乐观锁.CAS,大到netty线程模型.纤程Quasar.kilim等.Disruptor是一个轻量的高性能并发框架,以惊人的吞吐量而受到广泛的关注.Disruptor为提高程序的并发性能,提供了很多新的思路,比如: 缓存行填充,消除伪共享: RingBuffer无锁队列设计: 预分配缓存对象,使用缓存的循环覆盖取代缓存的新增删除等: 下文将从源码角度解析Disruptor的实现原理. 1 Di…

本文翻译自LMAX关于Disruptor的论文,同时加上一些自己的理解和标注.Disruptor是一个高效的线程间交换数据的基础组件,它使用栅栏(barrier)+序号(Sequencing)机制协调生产者与消费者,从而避免使用锁和CAS,同时还使用缓存行机制(cache line).批处理效应(batch effect),达到高吞吐量和低时延的目标.目前Disruptor版本已经迭代至3.0,本论文是基于Disruptor1.0写就,在新版本中,相对与1.0版本,其核心设计思想没有变,只是实现…

1. 为什么要写这篇文章 几年前 NoSQL 开始流行的时候,像其他团队一样,我们的团队也热衷于令人兴奋的新东西,并且计划替换一个应用程序的数据库. 但是,当深入实现细节时,我们想起了一位智者曾经说过的话:“细节决定成败”.最终我们意识到 NoSQL 不是解决所有问题的银弹,而 NoSQL vs RDMS 的答案是:“视情况而定”. 类似地,去年RxJava 和 Spring Reactor 这样的并发库加入了让人充满激情的语句,如异步非阻塞方法等.为了避免再犯同样的错误,我们尝试评估诸如 Ex…

一.基本介绍 ArrayBlcokingQueue,LinkedBlockingQueue是jdk中内置的阻塞队列,网上对它们的分析已经很多,主要有以下几点: 1.底层实现机制不同,ArrayBlcokingQueue是基于数组的,LinkedBlockingQueue是基于链表的: 2.初始化方式不同,ArrayBlcokingQueue是有界的,初始化时必须指定队列的大小:LinkedBlockingQueue可以是无界的,但如果初始化时指定了队列大小,也可以做为有界队列使用: 3.锁机制实…

Disruptor 系列(一)快速入门 Disruptor:是一个开源的并发框架,能够在 无锁 的情况下实现网络的 Queue 并发操作,所以处理数据的能力比 Java 本身提供的并发类容器要大的多,在一个线程里每秒处理 6 百万订单. 可以把它当作一个轻量级的 MQ 和无锁的 BlockingQueue. 一.BlockingQueue jdk 常用的队列有 队列 有界性 锁 数据结构 ArrayBlockingQueue bounded 加锁 arraylist LinkedBlocking…

Okra是一个构建在Netty框架和Disruptor框架之上轻量级JAVA服务器框架. 使用Netty实现高性能,可灵活扩展的网络通信,使用Disruptor实现高吞吐量,低延迟的并发. Okra主要依赖如下: Netty 4.x 以上版本 Disruptor 3.3.x 以上版本 JDK 1.8 above 相关资料: GitHub Wiki Okra开源在GitHub 开源地址 : https://github.com/ogcs/Okra/ 为什么叫Okra? Okra中文意思是秋葵.作者…

队列的作用是缓冲 缓冲到 队列的空间里.. 线程间共享数据无需竞争 原文 地址  作者  Trisha   译者:李同杰 LMAX Disruptor 是一个开源的并发框架,并获得2011 Duke’s程序框架创新奖.本文将用图表的方式为大家介绍Disruptor是什么,用来做什么,以及简单介绍背后的实现原理. Disruptor是什么? Disruptor 是线程内通信框架,用于线程里共享数据.LMAX 创建Disruptor作为可靠消息架构的一部分并将它设计成一种在不同组件中共享数据非常快的…

一 概述 1.Disruptor Disruptor是一个高性能的异步处理框架,一个“生产者-消费者”模型. 2.RingBuffer RingBuffer是一种环形数据结构,包含一个指向下一个槽点的序号,可以在线程间传递数据. 3.Event 在Disruptor框架中,生产者生产的数据叫做Event. 二 Disruptor框架基本构成 1.MyEvent:自定义对象,充当“生产者-消费者”模型中的数据. 2.MyEventFactory:实现EventFactory的接口,用于生产数据.…

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Disruptor框架是一个优秀的并发框架,利用RingBuffer中的预分配内存实现内存的可重复利用,降低了GC的频率. 具体关于Disruptor的原理,参见:http://ifeve.com/disruptor/,本文不在赘述. 在Disruptor的使用中,偶尔会出现调用了shutdown函数但程序并未终止的现象.在网上已有的文章中并没有对该问题的分析,本文对此现象进行总结和说明: 例子:相关的Event.EventHandler.Pr…

Disruptor框架简介: 并发框架,基于事件驱动,使用观察者模式 底层采用环形数组,取模算法 简单使用: /** * 声明一个Event:表示生产者和消费者之间传递的数据类型 */ public class LongEvent { private Long value; public Long getValue() { return value; } public void setValue(Long value) { this.value = value; } } 工厂: /** * 实例…

Disruptor The best way to understand what the Disruptor is, is to compare it to something well understood and quite similar in purpose. In the case of the Disruptor this would be Java's BlockingQueue. Like a queue the purpose of the Disruptor is to m…

Disruptor 介绍 Disruptor 是LMX开源出来的java编写的一个并发消息处理器,在队列中一边生产者放入消息,另外一边消费者并行取出处理,其核心是根据现代CPU硬件缓存特点发明不同于通用LinkedList或Queue的新型数据结构RingBuffer LMX 系统每秒处理600万订单,这是个神话!,其业务模式是:In Memory+Event Source+Disruptor Disruptor 框架解决了锁,伪共享带来的性能影响 为什么队列干扰了缓存呢?解释是这样的: 为了将…

Reduce Data广告服务网站(http://reducedata.com)如何扩展到每天300K QPS请求?分享经验如下: 1. 为大规模而设计,广告服务平台从一开始增长就很惊人,因此,系统开始就为大规模设计,系统为水平和垂直伸缩扩展. 2.选择CAP定理中的AP(可用性和分区容错性)二不是CA(一致性和可用性),因为广告拍卖与服务平台是追求低延迟和高性能,数据的高一致性不是非常关键. 3.没有锁定专门厂商软件或专利技术的限制使用,积极使用开源软件,开源软件已经达到非常成熟的程度. 4.…

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An Overview of Complex Event Processing 复杂事件处理技术概览(一) 翻译前言:我在理解复杂事件处理(CEP)方面一直有这样的困惑--为什么这种计算模式是有效的,能够分析得到有用的结果?为什么它会快?我始终还没有找到我期望的答案.不像map-reduce模型,google的论文非常清楚的描述了它的场景:或者disruptor框架,原作者清晰地解释了它为什么会快.在试图理解CEP的过程中,我准备翻译一些我认为有启发性的文章,希望也对大家有用.这篇文章的原文<A…

1.背景 Log4j 2中记录日志的方式有同步日志和异步日志两种方式,其中异步日志又可分为使用AsyncAppender和使用AsyncLogger两种方式. 2.Log4j2中的同步日志 所谓同步日志,即当输出日志时,必须等待日志输出语句执行完毕后,才能执行后面的业务逻辑语句. 下面通过一个例子来了解Log4j2中的同步日志,并借此来探究整个日志输出过程. log4j2.xml配置如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"…

Java的日志有很多 个人强烈不推荐log4j ,推荐log4j2和logback 在高并发,多线程的环境下log4j1 的性能和log4j2相比可以用junk来形容  对就是junk.log4j2的异步模式表现了绝对的性能优势,优势主要得益于Disruptor框架的使用,logback比log4j1强但比log4j2弱.此外常规情况下logback要比log4j2的性能优越,毕竟logback是基于log4j的基础上优化的.LogBack和Log4J2是Log4j的改良版本,比Log4j拥有更…

本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2 othercode1(); 3 mutextMethod(); 4 othercode2(); 5 } 改进后 1 public void syncMethod2(){ 2 othercode1(); 3 synchronized(this){ 4 mutextMethod(); 5 } 6 othercode2()…

https://blog.csdn.net/qq_27680317/article/details/78486220认识CPU Cache CPU Cache概述 随着CPU的频率不断提升,而内存的访问速度却没有质的突破,为了弥补访问内存的速度慢,充分发挥CPU的计算资源,提高CPU整体吞吐量,在CPU与内存之间引入了一级Cache.随着热点数据体积越来越大,一级Cache L1已经不满足发展的要求,引入了二级Cache L2,三级Cache L3.(注:若无特别说明,本文的Cache指CPU…

https://github.com/baidu/uid-generator snowflake算法 uid-generator是基于Twitter开源的snowflake算法实现的. snowflake将long的64位分为了3部分,时间戳.工作机器id和序列号,位数分配如下. 其中,时间戳部分的时间单位一般为毫秒.也就是说1台工作机器1毫秒可产生4096个id(2的12次方). 源码实现分析 与原始的snowflake算法不同,uid-generator支持自定义时间戳.工作机器id和序列号…

WAL(Write-Ahead Logging)是数据库系统中保障原子性和持久性的技术,通过使用WAL可以将数据的随机写入变为顺序写入,可以提高数据写入的性能.在hbase中写入数据时,会将数据写入内存同时写wal日志,为防止日志丢失,日志是写在hdfs上的. 默认是每个RegionServer有1个WAL,在HBase1.0开始支持多个WALHBASE-5699,这样可以提高写入的吞吐量.配置参数为hbase.wal.provider=multiwal,支持的值还有defaultProvide…

日志平台client面临着输出日志的问题.为了避免干扰业务系统,我们采用异步输出的方式.这实际上相当于一个多生产者-单消费者的多线程模型.传统的方式是使用同步加锁的方式,但是这种方式不够高效.之前 钟柱 分享过一个topic.当时没完全听懂.这次对这个问题再次研究了下. 传统lock低效的原因总结如下: 1 总的来说同步的目的有两个,保证写入的顺序:保证写入的东西被正确的读到: 2 lock的实现会导致虚拟机切换到系统内核状态,从系统内核挂起其他线程,直到lock被释放:切换很花时间:而且挂起其…

本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 public synchronized void syncMethod(){ othercode1(); mutextMethod(); othercode2(); } 改进后 public void syncMethod2(){ othercode1(); synchronized(this){ mutextMethod(); } othercode2(); } 减小锁的粒度 将大对象,拆成小对象,…