demo1 单生产者多消费者创建. maven 依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.lmax/disruptor --> <dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version></version> </dependency> 1

实现EventFactory,在newInstance方法中返回,ringBuffer缓冲区中的对象实例:代码如下: public class DTaskFactory implements EventFactory<DTask> { @Override public DTask newInstance() {//disruptor使用环形缓冲区,这是环形缓冲区所承载的对象 return new DTask(); } } 生产消费的对象类型: public class DTask { publ

首先这个类的uml结构在disruptor中是这样的,里面只有部分的属性对象和函数内容,具体有什么作用,用到了再说,用不到我也不会... 1.那么这个对象有什么用呢? 注意我们这个类中有哪些属性: 我们在给disruptor添加消费事件对象的时候,disruptor会创建这个对象,在disruptor对象中也是使用ringbuffer进行创建的 默认都是new sequence[0]传递一个类对象 waitStrategy   我们等待获取序列的策略 cursorSequence  ringbu

我们这次依然用上次的例子CounterServer来进行讲解: 我这里就不贴整个代码了 public static void main(final String[] args) throws IOException { if (args.length != 4) { System.out .println("Useage : java com.alipay.sofa.jraft.example.counter.CounterServer {dataPath} {groupId} {serverI

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <disruptor笔记>系列链接 快速入门 Disruptor类分析 环形队列的基础操作(不用Disruptor类) 事件消费知识点小结 事件消费实战 常见场景 等待策略 知识点补充(终篇) 关于独立消费和共同消费 本篇是<disruptor笔记>的第四篇,前面章节写了不少代码

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <disruptor笔记>系列链接 快速入门 Disruptor类分析 环形队列的基础操作(不用Disruptor类) 事件消费知识点小结 事件消费实战 常见场景 等待策略 知识点补充(终篇) 本篇概览 本篇是<disruptor笔记>的第五篇,前文<disruptor笔记

一.概述 disruptor对于处理并发任务很擅长,曾有人测过,一个线程里1s内可以处理六百万个订单,性能相当感人. 这个框架的结构大概是:数据生产端 --> 缓存 --> 消费端 缓存中的数据是主动发给消费端的,而不是像一般的生产者消费者模式那样,消费端去缓存中取数据. 可以将disruptor理解为,基于事件驱动的高效队列.轻量级的JMS disruptor学习网站:http://ifeve.com/disruptor-getting-started 二.开发流程 1.建Event类(数据

1.引言 Disruptor是一个开源的Java框架,它被设计用于在生产者—消费者(producer-consumer problem,简称PCP)问题上获得尽量高的吞吐量(TPS)和尽量低的延迟.Disruptor是LMAX在线交易平台的关键组成部分,LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS,除金融领域之外,其他一般的应用中都可以用到Disruptor,它可以带来显著的性能提升.其实Disruptor与其说是一个框架,不如说是一种设计思路,这个设计思路对于存在“并发.缓冲区.生

解决的问题 当我们有多个消息的生产者线程,一个消费者线程时,他们之间如何进行高并发.线程安全的协调? 很简单,用一个队列. 当我们有多个消息的生产者线程,多个消费者线程,并且每一条消息需要被所有的消费者都消费一次(这就不是一般队列,只消费一次的语义了),该怎么做? 这时仍然需要一个队列.但是: 1. 每个消费者需要自己维护一个指针,知道自己消费了队列中多少数据.这样同一条消息,可以被多个人独立消费. 2. 队列需要一个全局指针,指向最后一条被所有生产者加入的消息.消费者在消费数据时,不能消费到这

原文链接:http://mechanitis.blogspot.com/2011/07/dissecting-disruptor-why-its-so-fast_22.html 需FQ 计算机入门      我喜欢在LMAX工作的原因之一是,在这里工作让我明白从大学和A Level Computing所学的东西实际上还是有意义的.做为一个开发者你可以逃避不去了解CPU,数据结构或者大O符号 —— 而我用了10年的职业生涯来忘记这些东西.但是现在看来,如果你知道这些知识并应用它,你能写出一些非常巧

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

原文地址:http://maoyidao.iteye.com/blog/1663193 一个仅仅部署在4台服务器上的服务,每秒向Database写入数据超过100万行数据,每分钟产生超过1G的数据.而每台服务器(8核12G)上CPU占用不到100%,load不超过5.这是怎么做到呢?下面将给你描述这个架构,它的核心是一个高效缓冲区设计,我们对它的要求是: 1,该缓存区要尽量简单 2,尽量避免生产者线程和消费者线程锁 3,尽量避免大量GC 缓冲 vs 性能瓶颈 提高硬盘写入IO的银弹无疑是批量顺序

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

1. Disruptor简单介绍 Disruptor是一个由LMAX开源的Java并发框架.LMAX是一种新型零售金融交易平台,这个系统是建立在 JVM 平台上,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(in-memory),使用事件源驱动方式(event sourcing),具有低延迟,高吞吐的特性. disruptor有多快?官方给出了和ArrayBlockingQueue的比较图表: Disruptor可以用来解决并发编程中的一个

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

核心术语 RingBuffer(容器): 被看作Disruptor最主要的组件,然而从3.0开始RingBuffer仅仅负责存储和更新在Disruptor中流通的数据.对一些特殊的使用场景能够被用户(使用其他数据结构)完全替代. Sequence(槽位置): Disruptor使用Sequence来表示一个特殊组件处理的序号.和Disruptor一样,每个消费者(EventProcessor)都维持着一个Sequence.大部分的并发代码依赖这些Sequence值的运转,因此Sequence支持

框架简介 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. Dis

前言 秒杀架构持续优化中,基于自身认知不足之处在所难免,也请大家指正,共同进步.文章标题来自码友 简介 LMAX Disruptor是一个高性能的线程间消息库.它源于LMAX对并发性,性能和非阻塞算法的研究,如今构成了Exchange基础架构的核心部分. 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

前言 OutOfMemoryError 问题相信很多朋友都遇到过,相对于常见的业务异常(数组越界.空指针等)来说这类问题是很难定位和解决的. 本文以最近碰到的一次线上内存溢出的定位.解决问题的方式展开:希望能对碰到类似问题的同学带来思路和帮助. 主要从表现-->排查-->定位-->解决 四个步骤来分析和解决问题. 表象 最近我们生产上的一个应用不断的爆出内存溢出,并且随着业务量的增长出现的频次越来越高. 该程序的业务逻辑非常简单,就是从 Kafka 中将数据消费下来然后批量的做持久化操作

一个仅仅部署在4台服务器上的服务,每秒向Database写入数据超过100万行数据,每分钟产生超过1G的数据.而每台服务器(8核12G)上CPU占用不到100%,load不超过5.这是怎么做到呢?下面将给你描述这个架构,它的核心是一个高效缓冲区设计,我们对它的要求是: 1,该缓存区要尽量简单 2,尽量避免生产者线程和消费者线程锁 3,尽量避免大量GC 缓冲 vs 性能瓶颈 提高硬盘写入IO的银弹无疑是批量顺序写,无论是在业界流行的分布式文件系统或数据,HBase,GFS和HDFS,还是以磁盘文件

相对于无锁技术,Disruptor对于架构思维的转变,才是其最大亮点. Pub Event 说到RingBuffer做的队列,通常都说的是“一读一写“,或者“多读一写“.而Disruptor天生是为“广播“设计,也就是1个Producer,多个Consumer消费同1条消息. 有了“广播“,就能很好的支持不同逻辑模块的并行计算,从而提高性能.下面会专门分析一个案例,来讨论这个并行计算. Consumer依赖关系维护 假设有如下一个场景:1个生成者P1,3个消费者C1, C2, C3.其中C3要依