MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

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

一.消息的顺序性 1.延迟队列:设置一个全局变量index,根据实际情况一次按照index++的逻辑一次给消息队列设置延迟时间段,可以是0.5s,甚至1s; 弊端:如果A,B,C..消息队列消费时间不一致或者出现网络延迟,就会存在后者比前者先消费完的场景: 2.统一消费端:当A消费成功后,通过ACK或者consummer-success通知B进行消费 弊端:降低了系统的吞吐量,需要更多的异常处理机制 3.RocketMQ采用轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列(负载均衡),比如下面示例

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

1.前置工作 1.虚拟机环境简介 Linux版本:Linux localhost.localdomain 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux ip地址:192.168.1.4(虚拟机Nat配置可参考我的CSDN博客https://blog.csdn.net/yanshaoshuai/article/details/97689891) Java环境:java

承接上文基于redis,redisson的延迟队列实践,今天介绍下基于rabbitmq延迟插件rabbitmq_delayed_message_exchange实现延迟任务. 一.延迟任务的使用场景 1.下单成功,30分钟未支付.支付超时,自动取消订单 2.订单签收,签收后7天未进行评价.订单超时未评价,系统默认好评 3.下单成功,商家5分钟未接单,订单取消 4.配送超时,推送短信提醒 5.三天会员试用期,三天到期后准时准点通知用户,试用产品到期了 ...... 对于延时比较长的场景.实时性不高

作者:彭莉,火山引擎 APM 研发工程师,2020年加入字节,负责前端监控 SDK 的开发维护.平台数据消费的探索和落地. 摘要 字节内部应用环境多样( Web 应用.小程序.Electron 应用.跨端应用等等), SDK 如何保证底层逻辑的复用.上层逻辑的解耦. 在业务庞杂.监控需求多样的背景下, SDK 如何做到足够灵活,如何实现插件化,并且支持业务自行扩展的. 大型 C 端业务非常注重业务自身的正确性和性能,监控 SDK 如何保证原有业务的正确性:如何保持 SDK 自身的性能,减少对业务

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

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

背景 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题(在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级).基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单,2010年在QCon演讲后,获得了业界关注.2011年,企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍.同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖. 目前,包括Apache Storm.Camel.Log4j 2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高

[z]https://www.jb51.net/article/135475.htm disruptor不过多介绍了,描述下当前的业务场景,两个应用A,B,应用 A 向应用 B 传递数据 . 数据传送比较快,如果用http直接push数据然后入库,效率不高.有可能导致A应用比较大的压力. 使用mq 太重量级,所以选择了disruptor. 也可以使用Reactor BaseQueueHelper.java ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1

前言 最近工作比较忙,在工作项目中,看了很多人都自己实现了一套数据任务处理机制,个人感觉有点乱,且也方便他人的后续维护,所以想到了一种数据处理模式,即生产者.缓冲队列.消费者的模式来统一大家的实现逻辑. 下面时是对Disruptor基本使用的演示.使用中需要引入依赖 <dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version>

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

MyDisruptor V6版本介绍 在v5版本的MyDisruptor实现DSL风格的API后.按照计划,v6版本的MyDisruptor作为最后一个版本,需要对MyDisruptor进行最终的一些细节优化. v6版本一共做了三处优化: 解决伪共享问题 支持消费者线程优雅停止 生产者序列器中维护消费者序列集合的数据结构由ArrayList优化为数组Array类型(减少ArrayList在get操作时额外的rangeCheck检查) 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

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