关于java:如此狂妄自称高性能队列的Disruptor有啥来头

并发框架 Disruptor

1. Disruptor 概述

1.1 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提早问题（在性能测试中发现居然与 I / O 操作处于同样的数量级），基于 Disruptor 开发的零碎单线程能撑持每秒 600 万订单，2010 年在 QCon 演讲后，取得了业界关注，2011 年，企业应用软件专家 Martin Fowler 专门撰写长文介绍。同年它还取得了 Oracle 官网的 Duke 大奖。

​ 目前，包含 Apache Storm、Camel、Log4j 2 在内的很多出名我的项目都利用了 Disruptor 以获取高性能。

​ 须要特地指出的是，这里所说的队列是零碎外部的内存队列，而不是 Kafka 这样的分布式队列。

有界无锁 高并发队列

1.2 什么是 Disruptor

​ Disruptor 是用于一个 JVM 中多个线程之间的音讯队列，作用与 ArrayBlockingQueue 有相似之处，然而 Disruptor 从性能、性能都远好于 ArrayBlockingQueue，当多个线程之间传递大量数据或对性能要求较高时，能够思考应用 Disruptor 作为 ArrayBlockingQueue 的替代者。

​ 官网也对 Disruptor 和 ArrayBlockingQueue 的性能在不同的利用场景下做了比照，目测性能只有有 5~10 倍左右的晋升。

1.3 为什么应用 Disruptor

​ 传统阻塞的队列应用锁保障线程平安，而锁通过操作系统内核上下文切换实现，会暂停线程去期待锁，直到锁开释。

​ 执行这样的上下文切换，会失落之前保留的数据和指令。因为消费者和生产者之间的速度差别，队列总是靠近满或者空的状态，这种状态会导致高水平的写入争用。

1.3.1 传统队列问题

首先这里说的队列也仅限于 Java 外部的音讯队列

1.3.2 Disruptor 利用场景

参考应用到 disruptor 的一些框架.

1.3.2.1 log4j2

​ Log4j2 异步日志应用到了 disruptor, 日志个别是有缓冲区, 满了才写到文件, 增量追加文件联合 NIO 等应该也比拟快，所以无论是 EventHandler 还是 WorkHandler 解决应该提早比拟小的，写的文件也不多，所以场景是比拟适合的。

1.3.2.2 Jstorm

​ 在流解决中不同线程中数据交换，数据计算可能蛮多内存中计算，流计算快进快出，disruptor 应该不错的抉择。

1.3.2.3 百度 uid-generator

​ 局部应用 Ring buffer 和去伪共享等思路缓存已生成的 uid, 应该也局部参考了 disruptor 吧。

1.4 Disruptor 的外围概念

先从理解 Disruptor 的外围概念开始，来理解它是如何运作的。上面介绍的概念模型，既是畛域对象，也是映射到代码实现上的外围对象。

1.4.1 Ring Buffer

Disruptor 中的数据结构，用于存储生产者生产的数据

​ 如其名，环形的缓冲区。已经 RingBuffer 是 Disruptor 中的最次要的对象，但从 3.0 版本开始，其职责被简化为仅仅负责对通过 Disruptor 进行替换的数据（事件）进行存储和更新。在一些更高级的利用场景中，Ring Buffer 能够由用户的自定义实现来齐全代替。

1.4.2 Sequence

序号，在 Disruptor 框架中，任何中央都有序号

​ 生产者生产的数据放在 RingBuffer 中的哪个地位，消费者应该生产哪个地位的数据，RingBuffer 中的某个地位的数据是什么，这些都是由这个序号来决定的。这个序号能够简略的了解为一个 AtomicLong 类型的变量。其应用了 padding 的办法去打消缓存的伪共享问题。

1.4.3 Sequencer

序号生成器，这个类次要是用来协调生产者的

​ 在生产者生产数据的时候，Sequencer 会产生一个可用的序号（Sequence），而后生产者就就晓得数据放在环形队列的那个地位了。

​ Sequencer 是 Disruptor 的真正外围，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疾速、正确地传递数据的并发算法。

1.4.4 Sequence Barrier

序号屏障

​ 咱们都晓得，消费者在生产数据的时候，须要晓得生产哪个地位的数据。消费者总不能自己想取哪个数据生产，就取哪个数据生产吧。这个 SequencerBarrier 起到的就是这样一个“栅栏”般的阻隔作用。你消费者想生产数据，得，我通知你一个序号（Sequence），你去生产那个地位上的数据。要是没有数据，就好好等着吧

1.4.5 Wait Strategy

Wait Strategy 决定了一个消费者怎么期待生产者将事件（Event）放入 Disruptor 中。

​ 构想一种这样的情景：生产者生产的十分慢，而消费者生产的十分快。那么必然会呈现数据不够的状况，这个时候消费者怎么进行期待呢？WaitStrategy 就是为了解决问题而诞生的。

1.4.6 Event

​ 从生产者到消费者传递的数据叫做 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。

1.4.7 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。

1.4.8 Producer

​ 即生产者，只是泛指调用 Disruptor 公布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型。

1.5 Disruptor 个性

​ Disruptor 其实就像一个队列一样，用于在不同的线程之间迁徙数据，然而 Disruptor 也实现了一些其余队列没有的个性，如：

• 同一个“事件”能够有多个消费者，消费者之间既能够并行处理，也能够相互依赖造成解决的先后秩序(造成一个依赖图)；
• 预调配用于存储事件内容的内存空间；
• 针对极高的性能指标而实现的极度优化和无锁的设计；

2. Disruptor 入门

咱们应用一个简略的例子来体验一下 Disruptor，生产者会传递一个 long 类型的值到消费者，消费者承受到这个值后会打印出这个值。

2.1 增加依赖

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

2.2 Disruptor API

Disruptor 的 API 非常简略，次要有以下几个步骤

2.2.1 定义事件

首先创立一个 LongEvent 类，这个类将会被放入环形队列中作为音讯内容。

事件 (Event) 就是通过 Disruptor 进行替换的数据类型。

public class LongEvent {
    private long value;

    public void set(long value) {this.value = value;}

    public long getValue() {return value;}
}

2.2.2 定义事件工厂

为了应用 Disruptor 的内存预调配 event，咱们须要定义一个 EventFactory

​ 事件工厂 (Event Factory) 定义了如何实例化后面第 1 步中定义的事件(Event)，须要实现接口 com.lmax.disruptor.EventFactory\<T\>。

Disruptor 通过 EventFactory 在 RingBuffer 中预创立 Event 的实例。

​ 一个 Event 实例实际上被用作一个“数据槽”，发布者公布前，先从 RingBuffer 取得一个 Event 的实例，而后往 Event 实例中填充数据，之后再公布到 RingBuffer 中，之后由 Consumer 取得该 Event 实例并从中读取数据。

public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> {public LongEvent newInstance() {return new LongEvent();
    }
}

2.2.3 定义事件处理的具体实现

为了让消费者解决这些事件，所以咱们这里定义一个事件处理器，负责打印 event

通过实现接口 com.lmax.disruptor.EventHandler\<T\> 定义事件处理的具体实现。

public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> {public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) {//CommonUtils.accumulation();
        System.out.println("consumer:" + Thread.currentThread().getName() + "Event: value=" + event.getValue() + ",sequence=" + sequence);
    }
}

2.2.4 指定期待策略

Disruptor 定义了 com.lmax.disruptor.WaitStrategy 接口用于形象 Consumer 如何期待新事件，这是策略模式的利用

WaitStrategy YIELDING_WAIT = new YieldingWaitStrategy();

2.2.5 启动 Disruptor

留神 ringBufferSize 的大小必须是 2 的 N 次方

// 指定事件工厂
LongEventFactory factory = new LongEventFactory();

// 指定 ring buffer 字节大小, 必须是 2 的 N 次方
int bufferSize = 1024;

// 单线程模式，获取额定的性能
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(factory,
                                                          bufferSize, Executors.defaultThreadFactory(),
                                                          ProducerType.SINGLE,
                                                          new YieldingWaitStrategy());
// 设置事件业务处理器 --- 消费者
disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());

// 启动 disruptor 线程
disruptor.start();

2.2.6 应用 Translators 公布事件

在 Disruptor 的 3.0 版本中，因为退出了丰盛的 Lambda 格调的 API，能够用来帮组开发人员简化流程。所以在 3.0 版本后首选应用 Event Publisher/Event Translator 来公布事件。

public class LongEventProducerWithTranslator {
    private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;

    public LongEventProducerWithTranslator(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) {this.ringBuffer = ringBuffer;}

    private static final EventTranslatorOneArg<LongEvent, Long> TRANSLATOR =
            new EventTranslatorOneArg<LongEvent, Long>() {public void translateTo(LongEvent event, long sequence, Long data) {event.set(data);
                }
            };

    public void onData(Long data) {ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, data);
    }
}

2.2.7 敞开 Disruptor

disruptor.shutdown();// 敞开 disruptor，办法会梗塞，直至所有的事件都失去解决

2.3 代码整合

2.3.1 LongEventMain

消费者 - 生产者启动类, 其依附结构 Disruptor 对象，调用 start()办法实现启动线程。Disruptor 须要 ringbuffer 环，消费者数据处理工厂，WaitStrategy 等

• ByteBuffer 类字节 buffer，用于包装音讯。
• ProducerType.SINGLE 为单线程，能够进步性能

public class LongEventMain {public static void main(String[] args) {
        // 指定事件工厂
        LongEventFactory factory = new LongEventFactory();

        // 指定 ring buffer 字节大小, 必须是 2 的 N 次方
        int bufferSize = 1024;

        // 单线程模式，获取额定的性能
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(factory,
                bufferSize, Executors.defaultThreadFactory(),
                ProducerType.SINGLE,
                new YieldingWaitStrategy());

        // 设置事件业务处理器 --- 消费者
        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());

        // 启动 disruptor 线程
        disruptor.start();
        // 获取 ring buffer 环，用于接取生产者生产的事件
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        // 为 ring buffer 指定事件生产者
        LongEventProducerWithTranslator producer = new LongEventProducerWithTranslator(ringBuffer);
        // 循环遍历
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            // 获取一个随机数
            long value = (long) ((Math.random() * 1000000) + 1);
            // 公布数据
            producer.onData(value);
        }
        // 进行 disruptor 线程
        disruptor.shutdown();}
}

2.3.2 运行测试

测试后果

consumer:pool-1-thread-1 Event: value=579797,sequence=0
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=974942,sequence=1
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=978977,sequence=2
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=398080,sequence=3
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=867251,sequence=4
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=796707,sequence=5
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=786555,sequence=6
consumer:pool-1-thread-1 Event: value=182193,sequence=7
.....

Event: value = 为消费者接管到的数据，sequence 为数据在 ringbuffer 环的地位。

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