关于云计算:disruptor笔记之五事件消费实战

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https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，波及 Java、Docker、Kubernetes、DevOPS 等；

疾速入门
Disruptor 类剖析
环形队列的根底操作(不必 Disruptor 类)
事件生产知识点小结
事件生产实战
常见场景
期待策略
知识点补充(终篇)

本篇是《disruptor 笔记》的第五篇，前文《disruptor 笔记之四：事件生产知识点小结》从实践上梳理剖析了独立生产和独特生产，留下了三个工作，明天就来成这些工作，即编码实现以下三个场景：

100 个订单，短信和邮件系统独立生产
100 个订单，邮件系统的两个邮件服务器独特生产；
100 个订单，短信零碎独立生产，与此同时，两个邮件服务器独特生产；

本篇实战中的残缺源码可在 GitHub 下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo…)：

名称	链接	备注
我的项目主页	https://github.com/zq2599/blo…	该我的项目在 GitHub 上的主页
git 仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blo…	该我的项目源码的仓库地址，https 协定
git 仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该我的项目源码的仓库地址，ssh 协定

这个 git 我的项目中有多个文件夹，本次实战的源码在 disruptor-tutorials 文件夹下，如下图红框所示：

disruptor-tutorials 是个父工程，外面有多个 module，本篇实战的 module 是 consume-mode，如下图红框所示：

为了实现工作，编码实现下面那三个场景，咱们须要先把公共代码写好；
首先是在父工程 disruptor-tutorials 上面新建名为 consume-mode 的 module，其 build.gradle 内容如下：

plugins {id 'org.springframework.boot'}

dependencies {
    implementation 'org.projectlombok:lombok'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    implementation 'com.lmax:disruptor'

    testImplementation('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')
}

springboot 启动类：

package com.bolingcavalry;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class ConsumeModeApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(ConsumeModeApplication.class, args);
    }
}

订单事件定义：

package com.bolingcavalry.service;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.ToString;

@Data
@ToString
@NoArgsConstructor
public class OrderEvent {private String value;}

- 订单事件的工程类，定义事件实例如何创立：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventFactory;

public class OrderEventFactory implements EventFactory<OrderEvent> {

    @Override
    public OrderEvent newInstance() {return new OrderEvent();
    }
}

订单事件生产者类，定义如何将业务信息通过事件公布到环形队列：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

public class OrderEventProducer {
    // 存储数据的环形队列
    private final RingBuffer<OrderEvent> ringBuffer;

    public OrderEventProducer(RingBuffer<OrderEvent> ringBuffer) {this.ringBuffer = ringBuffer;}

    public void onData(String content) {
        // ringBuffer 是个队列，其 next 办法返回的是下最初一条记录之后的地位，这是个可用地位
        long sequence = ringBuffer.next();

        try {
            // sequence 地位取出的事件是空事件
            OrderEvent orderEvent = ringBuffer.get(sequence);
            // 空事件增加业务信息
            orderEvent.setValue(content);
        } finally {
            // 公布
            ringBuffer.publish(sequence);
        }
    }
}

生产订单事件的短信服务，实现 EventHandler 接口，所以是用在 独立生产 的场景：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;

@Slf4j
public class SmsEventHandler implements EventHandler<OrderEvent> {public SmsEventHandler(Consumer<?> consumer) {this.consumer = consumer;}

    // 内部能够传入 Consumer 实现类，每解决一条音讯的时候，consumer 的 accept 办法就会被执行一次
    private Consumer<?> consumer;

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {log.info("短信服务 sequence [{}], endOfBatch [{}], event : {}", sequence, endOfBatch, event);

        // 这里延时 100ms，模仿生产事件的逻辑的耗时
        Thread.sleep(100);

        // 如果内部传入了 consumer，就要执行一次 accept 办法
        if (null!=consumer) {consumer.accept(null);
        }
    }
}

生产订单事件的邮件服务，实现 EventHandler 接口，所以是用在 独立生产 的场景：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;

@Slf4j
public class MailEventHandler implements EventHandler<OrderEvent> {public MailEventHandler(Consumer<?> consumer) {this.consumer = consumer;}

    // 内部能够传入 Consumer 实现类，每解决一条音讯的时候，consumer 的 accept 办法就会被执行一次
    private Consumer<?> consumer;

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {log.info("邮件服务 sequence [{}], endOfBatch [{}], event : {}", sequence, endOfBatch, event);

        // 这里延时 100ms，模仿生产事件的逻辑的耗时
        Thread.sleep(100);

        // 如果内部传入了 consumer，就要执行一次 accept 办法
        if (null!=consumer) {consumer.accept(null);
        }
    }
}

生产订单事件的邮件服务，实现 WorkHandler 接口，所以是用在 独特生产 的场景：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;

@Slf4j
public class MailWorkHandler implements WorkHandler<OrderEvent> {public MailWorkHandler(Consumer<?> consumer) {this.consumer = consumer;}

    // 内部能够传入 Consumer 实现类，每解决一条音讯的时候，consumer 的 accept 办法就会被执行一次
    private Consumer<?> consumer;

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent event) throws Exception {log.info("独特生产模式的邮件服务 : {}", event);

        // 这里延时 100ms，模仿生产事件的逻辑的耗时
        Thread.sleep(100);

        // 如果内部传入了 consumer，就要执行一次 accept 办法
        if (null!=consumer) {consumer.accept(null);
        }
    }
}

最初，将公布和生产事件的逻辑写在一个抽象类里，然而具体如何生产事件并不在此类中实现，而是留给子类，这个抽象类中有几处要留神的中央稍后会提到：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import lombok.Setter;
import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.function.Consumer;

public abstract class ConsumeModeService {
    /**
     * 独立消费者数量
     */
    public static final int INDEPENDENT_CONSUMER_NUM = 2;

    /**
     * 环形缓冲区大小
     */
    protected int BUFFER_SIZE = 16;

    protected Disruptor<OrderEvent> disruptor;

    @Setter
    private OrderEventProducer producer;

    /**
     * 统计音讯总数
     */
    protected final AtomicLong eventCount = new AtomicLong();

    /**
     * 这是辅助测试用的，* 测试的时候，实现事件公布后，测试主线程就用这个 countDownLatch 开始期待，* 在生产到指定的数量 (countDownLatchGate) 后，生产线程执行 countDownLatch 的 countDown 办法，* 这样测试主线程就能够完结期待了
     */
    private CountDownLatch countDownLatch;

    /**
     * 这是辅助测试用的，* 测试的时候，实现事件公布后，测试主线程就用这个 countDownLatch 开始期待，* 在生产到指定的数量 (countDownLatchGate) 后，生产线程执行 countDownLatch 的 countDown 办法，* 这样测试主线程就能够完结期待了
     */
    private int countDownLatchGate;

    /**
     * 筹备一个匿名类，传给 disruptor 的事件处理类，* 这样每次处理事件时，都会将曾经处理事件的总数打印进去
     */
    protected Consumer<?> eventCountPrinter = new Consumer<Object>() {
        @Override
        public void accept(Object o) {long count = eventCount.incrementAndGet();

            /**
             * 这是辅助测试用的，* 测试的时候，实现事件公布后，测试主线程就用这个 countDownLatch 开始期待，* 在生产到指定的数量 (countDownLatchGate) 后，生产线程执行 countDownLatch 的 countDown 办法，* 这样测试主线程就能够完结期待了
             */
            if (null!=countDownLatch && count>=countDownLatchGate) {countDownLatch.countDown();
            }
        }
    };

    /**
     * 公布一个事件
     * @param value
     * @return
     */
    public void publish(String value) {producer.onData(value);
    }

    /**
     * 返回曾经解决的工作总数
     * @return
     */
    public long eventCount() {return eventCount.get();
    }

    /**
     * 这是辅助测试用的，* 测试的时候，实现事件公布后，测试主线程就用这个 countDownLatch 开始期待，* 在生产到指定的数量 (countDownLatchGate) 后，生产线程执行 countDownLatch 的 countDown 办法，* 这样测试主线程就能够完结期待了
     * @param countDownLatch
     * @param countDownLatchGate
     */
    public void setCountDown(CountDownLatch countDownLatch, int countDownLatchGate) {
        this.countDownLatch = countDownLatch;
        this.countDownLatchGate = countDownLatchGate;
    }

    /**
     * 留给子类实现具体的事件生产逻辑
     */
    protected abstract void disruptorOperate();

    @PostConstruct
    private void init() {
        // 实例化
        disruptor = new Disruptor<>(new OrderEventFactory(),
                BUFFER_SIZE,
                new CustomizableThreadFactory("event-handler-"));

        // 留给子类实现具体的事件生产逻辑
        disruptorOperate();

        // 启动
        disruptor.start();

        // 生产者
        setProducer(new OrderEventProducer(disruptor.getRingBuffer()));
    }
}

上述代码，有以下几处须要留神：
init 办法是 spring bean 实例化后要执行的办法，这外面实例化 Disruptor，还启动了生产线程，并且实例化了事件生产者，具体的事件生产逻辑，由子类在 disruptorOperate 办法中实现；
eventCountPrinter 是个匿名类实例，传给事件生产的 handler 后，每生产一个事件都会执行一次 eventCountPrinter.accept 办法，这样就把生产事件的总数精确的保留在 eventCount 变量中了；
countDownLatch 和 countDownLatchGate 是为了辅助单元测试而筹备的，测试的时候，实现事件公布后，测试主线程就用这个 countDownLatch 开始期待，在生产到指定的数量 (countDownLatchGate) 后，生产线程执行 countDownLatch 的 countDown 办法，这样测试主线程就能够完结期待了
至此，专用代码就写完了，可见形象父类曾经做好了大部分事件，咱们的子类能够聚焦事件生产的逻辑编排了，开始挨个实现那三个场景；

两个消费者独立生产的逻辑非常简单，就一行代码，调用 handleEventsWith 办法把所有消费者实例传进去，就完事了：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import com.bolingcavalry.service.SmsEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("independentModeService")
public class IndependentModeServiceImpl extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // 调用 handleEventsWith，示意创立的多个消费者，每个都是独立生产的
        // 这里创立两个消费者，一个是短信的，一个是邮件的
        disruptor.handleEventsWith(new SmsEventHandler(eventCountPrinter), new MailEventHandler(eventCountPrinter));
    }
}

单元测试代码如下，要留神的中央是公布完 100 事件后，调用 countDownLatch.await() 办法开始期待，直到消费者线程调用 countDownLatch.countDown() 办法解除期待，还有就是预期的生产音讯总数等于 200：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import static org.junit.Assert.assertEquals;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Slf4j
public class ConsumeModeServiceTest {

    @Autowired
    @Qualifier("independentModeService")
    ConsumeModeService independentModeService;

    /**
     * 测试时生产的音讯数量
     */
    private static final int EVENT_COUNT = 100;

    private void testConsumeModeService(ConsumeModeService service, int eventCount, int expectEventCount) throws InterruptedException {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

        // 通知 service，等生产到 expectEventCount 个音讯时，就执行 countDownLatch.countDown 办法
        service.setCountDown(countDownLatch, expectEventCount);

        for(int i=0;i<eventCount;i++) {log.info("publich {}", i);
            service.publish(String.valueOf(i));
        }

        // 以后线程开始期待，后面的 service.setCountDown 办法曾经通知过 service，// 等生产到 expectEventCount 个音讯时，就执行 countDownLatch.countDown 办法
        // 千万留神，要调用 await 办法，而不是 wait 办法！countDownLatch.await();

        // 生产的事件总数应该等于公布的事件数
        assertEquals(expectEventCount, service.eventCount());
    }

    @Test
    public void testIndependentModeService() throws InterruptedException {log.info("start testIndependentModeService");
        testConsumeModeService(independentModeService,
                EVENT_COUNT,
                EVENT_COUNT * ConsumeModeService.INDEPENDENT_CONSUMER_NUM);
    }
}

单元测试执行后果如下，合乎预期：

两个消费者独特生产的代码也很简略，调用 handleEventsWithWorkerPool 办法即可，把独特生产的 MailWorkHandler 实例作为参数传入：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("shareModeService")
public class ShareModeServiceImpl extends ConsumeModeService {
    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // mailWorkHandler1 模仿一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // mailWorkHandler2 模仿一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // 调用 handleEventsWithWorkerPool，示意创立的多个消费者以独特生产的模式生产
        disruptor.handleEventsWithWorkerPool(mailWorkHandler1, mailWorkHandler2);
    }
}

单元测试是在 ConsumeModeServiceTest.java 中增加如下代码，留神因为是独特生产，因而预期的生产事件数等于音讯数，都是 100：

    @Autowired
    @Qualifier("shareModeService")
    ConsumeModeService shareModeService;

    @Test
    public void testShareModeService() throws InterruptedException {log.info("start testShareModeService");
        testConsumeModeService(shareModeService, EVENT_COUNT, EVENT_COUNT);
    }

执行单元测试，后果如下图：

最初一个场景，仍旧很简略，handleEventsWith 调用一次，再调用一次 handleEventsWithWorkerPool 即可：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import com.bolingcavalry.service.SmsEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("independentAndShareModeService")
public class IndependentAndShareModeServiceImpl extends ConsumeModeService {
    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // 调用 handleEventsWith，示意创立的多个消费者，每个都是独立生产的
        // 这里创立一个消费者，短信服务
        disruptor.handleEventsWith(new SmsEventHandler(eventCountPrinter));

        // mailWorkHandler1 模仿一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // mailWorkHandler2 模仿一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // 调用 handleEventsWithWorkerPool，示意创立的多个消费者以独特生产的模式生产
        disruptor.handleEventsWithWorkerPool(mailWorkHandler1, mailWorkHandler2);
    }
}

单元测试是在 ConsumeModeServiceTest.java 中增加如下代码，预期的生产事件数应该是 200，因为整体上是两个独立生产，只不过其中的一个外部有两个消费者独特生产：

    @Autowired
    @Qualifier("independentAndShareModeService")
    ConsumeModeService independentAndShareModeService;

    @Test
    public void independentAndShareModeService() throws InterruptedException {log.info("start independentAndShareModeService");
        testConsumeModeService(independentAndShareModeService,
                EVENT_COUNT,
                EVENT_COUNT * ConsumeModeService.INDEPENDENT_CONSUMER_NUM);
    }

单元测试后果如下，合乎预期：

至此，独立生产和独特生产的实战就实现了，借助 disruptor，三个常见场景都能够轻松实现，如果您正在做这些场景的开发，心愿本文能给您一些参考；

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2021-09-15

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