disruptor 史上最全之2：使用和原理图解

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disruptor 史上最全系列文章：

作为Java领域最高性能的队列，没有之一，大家不光要懂，而是需要深入骨髓的搞懂。

所以，给大家奉上了下面的三篇文章，并且配备了视频进行详细介绍：

以上四篇博客，收录于《Disruptor 红宝书：大厂必备，高端必备》

最新的内容，请参见电子书《Disruptor 红宝书：大厂必备，高端必备》

在这里插入图片描述

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本文，给大家介绍 disruptor 使用和原理。

1 disruptor 是什么？

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Disruptor。同年Disruptor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以获取高性能。

要深入了解 disruptor ，咱们从 Java的内置队列开始介绍起。

2 Java内置队列的问题

介绍Disruptor之前，我们先来看一看常用的线程安全的内置队列有什么问题。

Java的内置队列如下表所示。

队列	有界性	锁	数据结构
ArrayBlockingQueue	bounded	加锁	arraylist
LinkedBlockingQueue	optionally-bounded	加锁	linkedlist
ConcurrentLinkedQueue	unbounded	无锁	linkedlist
LinkedTransferQueue	unbounded	无锁	linkedlist
PriorityBlockingQueue	unbounded	加锁	heap
DelayQueue	unbounded	加锁	heap

队列的底层一般分成三种：数组、链表和堆。

其中，堆一般情况下是为了实现带有优先级特性的队列，暂且不考虑。

从数组和链表两种数据结构来看，两类结构如下：

基于数组线程安全的队列，比较典型的是ArrayBlockingQueue，它主要通过加锁的方式来保证线程安全；
基于链表的线程安全队列分成LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue两大类，前者也通过锁的方式来实现线程安全，而后者通过原子变量compare and swap（以下简称“CAS”）这种无锁方式来实现的。

和ConcurrentLinkedQueue一样，上面表格中的LinkedTransferQueue都是通过原子变量compare and swap（以下简称“CAS”）这种不加锁的方式来实现的

但是，对 volatile类型的变量进行 CAS 操作，存在伪共享问题，具体请参考专门的文章：

1 disruptor 史上最全之1：伪共享原理&性能对比实战

Disruptor 使用了类似上面的方案，解决了伪共享问题。

说明：本文会以pdf格式持续更新，更多最新尼恩3高pdf笔记，请从下面的链接获取：语雀或者码云

3 Disruptor框架是如何解决伪共享问题的？

在Disruptor中有一个重要的类Sequence，该类包装了一个volatile修饰的long类型数据value，

Sequence的结构和源码

无论是Disruptor中的基于数组实现的缓冲区RingBuffer，还是生产者，消费者，都有各自独立的Sequence，

Sequence的用途是啥呢？

在RingBuffer缓冲区中，Sequence标示着写入进度，例如每次生产者要写入数据进缓冲区时，都要调用RingBuffer.next（）来获得下一个可使用的相对位置。
对于生产者和消费者来说，Sequence标示着它们的事件序号。

Sequence的结构图如下

在这里插入图片描述

来看看Sequence类的源码：

  class LhsPadding {
	protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

class Value extends LhsPadding {
	protected volatile long value;
}

class RhsPadding extends Value {
	protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}

public class Sequence extends RhsPadding {
	static final long INITIAL_VALUE = -1L;
	private static final Unsafe UNSAFE;
	private static final long VALUE_OFFSET;
	static {
		UNSAFE = Util.getUnsafe();
		try {
			VALUE_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(Value.class.getDeclaredField("value"));
		} catch(final Exception e) {
			 throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	

public Sequence() {
	this(INITIAL_VALUE);
}

public Sequence(final long initialValue) {
	UNSAFE.putOrderedLong(this, VALUE_OFFSET, initialValue);
}

}

Disruptor 的使用场景

Disruptor 它可以用来作为高性能的有界内存队列，适用于两大场景：

生产者消费者场景
发布订阅场景

生产者消费者场景。Disruptor的最常用的场景就是“生产者-消费者”场景，对场景的就是“一个生产者、多个消费者”的场景，并且要求顺序处理。

备注，这里和JCTool 的 MPSC 队列，刚好相反， MPSC 使用于多生产者，单消费者场景

发布订阅场景：Disruptor也可以认为是观察者模式的一种实现，实现发布订阅模式。

当前业界开源组件使用Disruptor的包括Log4j2、Apache Storm等，

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实战：Disruptor 的使用实例

我们从一个简单的例子开始学习Disruptor：

生产者传递一个long类型的值给消费者，而消费者消费这个数据的方式仅仅是把它打印出来。

定义一个Event和工厂

首先定义一个Event来包含需要传递的数据：

public class LongEvent { 
    private long value;
    public long getValue() { 
        return value; 
    } 
 
    public void setValue(long value) { 
        this.value = value; 
    } 
}

由于需要让Disruptor为我们创建事件，我们同时还声明了一个EventFactory来创建Event对象。

public class LongEventFactory implements EventFactory { 
    @Override 
    public Object newInstance() { 
        return new LongEvent(); 
    } 
}

定义事件处理器（消费者）

我们还需要一个事件消费者，也就是一个事件处理器。

这个例子中，事件处理器的工作，就是简单地把事件中存储的数据打印到终端：

    /** 
     * 类似于消费者
     *  disruptor会回调此处理器的方法
     */
    static class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> {
        @Override
        public void onEvent(LongEvent longEvent, long l, boolean b) throws Exception {
            System.out.println(longEvent.getValue());
        }
    }

disruptor会回调此处理器的方法

定义事件源(生产者)

事件都会有一个生成事件的源，类似于生产者的角色，

如何产生事件，然后发出事件呢？

通过从环形队列中获取序号，通过序号获取对应的事件对象，将数据填充到事件对象，再通过序号将事件对象发布出去。

一段生产者的代码如下：



    //  事件生产者：业务代码
    // 通过从 环形队列中 获取 序号， 通过序号获取 对应的 事件对象， 将数据填充到 事件对象，再通过 序号将 事件对象 发布出去。
    static class LongEventProducer {
        private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;

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

        /**
         * onData用来发布事件，每调用一次就发布一次事件事件
         * 它的参数会通过事件传递给消费者
         *
         * @param data
         */
        public void onData(long data) {

            // step1：通过从 环形队列中 获取 序号
            //可以把ringBuffer看做一个事件队列，那么next就是得到下面一个事件槽
            long sequence = ringBuffer.next();

            try {
                
                //step2: 通过序号获取 对应的 事件对象， 将数据填充到 事件对象，
                //用上面的索引，取出一个空的事件用于填充
                LongEvent event = ringBuffer.get(sequence);// for the sequence
                event.setValue(data);
            } finally {
                
                //step3: 再通过 序号将 事件对象 发布出去。
                //发布事件
                ringBuffer.publish(sequence);
            }
        }
    }

很明显的是：

当用一个简单队列来发布事件的时候会牵涉更多的细节，这是因为事件对象还需要预先创建。

发布事件最少需要三步：

step1：获取下一个事件槽。

如果我们使用RingBuffer.next()获取一个事件槽，那么一定要发布对应的事件。

step2: 通过序号获取对应的事件对象，将数据填充到事件对象，

step3: 再通过序号将事件对象发布出去。

发布事件的时候要使用try/finnally保证事件一定会被发布

如果不能发布事件，那么就会引起Disruptor状态的混乱。

尤其是在多个事件生产者的情况下会导致事件消费者失速，从而不得不重启应用才能会恢复。

Disruptor 3.0提供了lambda式的API。

这样可以把一些复杂的操作放在Ring Buffer，所以在Disruptor3.0以后的版本最好使用Event Publisher或者Event Translator(事件转换器)来发布事件。

组装起来

最后一步就是把所有的代码组合起来完成一个完整的事件处理系统。

  @org.junit.Test
    public  void testSimpleDisruptor() throws InterruptedException {
        // 消费者线程池
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 事件工厂
        LongEventFactory eventFactory = new LongEventFactory();
        // 环形队列大小，2的指数
        int bufferSize = 1024;

        // 构造  分裂者 （事件分发者）
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(eventFactory, bufferSize, executor);

        // 连接 消费者 处理器
        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
        // 开启 分裂者（事件分发）
        disruptor.start();

        // 获取环形队列，用于生产 事件
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer);

        for (long i = 0; true; i++) {
            //发布事件
            producer.onData(i);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

事件转换器

Disruptor3.0以后 , 提供了事件转换器，帮助填充 LongEvent 的业务数据

下面是一个例子

  static class LongEventProducerWithTranslator {
        //一个translator可以看做一个事件初始化器，publicEvent方法会调用它
        //填充Event
        private static final EventTranslatorOneArg<LongEvent, Long> TRANSLATOR =
                new EventTranslatorOneArg<LongEvent, Long>() {
                    public void translateTo(LongEvent event, long sequence, Long data) {
                        event.setValue(data);
                    }
                };

        private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;

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

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

使用事件转换器的好处，省了从环形队列获取序号，然后拿到事件填充数据，再发布序号中的第二步骤

给事件填充数据的动作，在 EventTranslatorOneArg 完成

Disruptor提供了不同的接口去产生一个Translator对象：

EventTranslator,
EventTranslatorOneArg,
EventTranslatorTwoArg,

很明显，Translator中方法的参数是通过RingBuffer来传递的。

使用事件转换器转换器的进行事件的生产与消费代码，大致如下：

   @org.junit.Test
    public void testSimpleDisruptorWithTranslator() throws InterruptedException {
        // 消费者线程池
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 事件工厂
        LongEventFactory eventFactory = new LongEventFactory();
        // 环形队列大小，2的指数
        int bufferSize = 1024;

        // 构造  分裂者 （事件分发者）
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(eventFactory, bufferSize, executor);

        // 连接 消费者 处理器
        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
        // 开启 分裂者（事件分发）
        disruptor.start();

        // 获取环形队列，用于生产 事件
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        LongEventProducerWithTranslator producer = new LongEventProducerWithTranslator(ringBuffer);

        for (long i = 0; true; i++) {
            //发布事件
            producer.onData(i);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

上面写法的另一个好处是，Translator可以分离出来并且更加容易单元测试。

通过Java 8 Lambda使用Disruptor

Disruptor在自己的接口里面添加了对于Java 8 Lambda的支持。

大部分Disruptor中的接口都符合Functional Interface的要求（也就是在接口中仅仅有一个方法）。

所以在Disruptor中，可以广泛使用Lambda来代替自定义类。

 @org.junit.Test
    public void testSimpleDisruptorWithLambda() throws InterruptedException {
        // 消费者线程池
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 环形队列大小，2的指数
        int bufferSize = 1024;

        // 构造  分裂者 （事件分发者）
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(LongEvent::new, bufferSize, executor);

        // 连接 消费者 处理器
        // 可以使用lambda来注册一个EventHandler
        disruptor.handleEventsWith((event, sequence, endOfBatch) -> System.out.println("Event: " + event.getValue()));
        // 开启 分裂者（事件分发）
        disruptor.start();

        // 获取环形队列，用于生产 事件
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        LongEventProducerWithTranslator producer = new LongEventProducerWithTranslator(ringBuffer);

        for (long i = 0; true; i++) {
            //发布事件
            producer.onData(i);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

由于在Java 8中方法引用也是一个lambda，因此还可以把上面的代码改成下面的代码：


    public static void handleEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch)
    {
        System.out.println(event.getValue());
    }

    @org.junit.Test
    public void testSimpleDisruptorWithMethodRef() throws InterruptedException {
        // 消费者线程池
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 环形队列大小，2的指数
        int bufferSize = 1024;

        // 构造  分裂者 （事件分发者）
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(LongEvent::new, bufferSize, executor);

        // 连接 消费者 处理器
        // 可以使用lambda来注册一个EventHandler
        disruptor.handleEventsWith(LongEventDemo::handleEvent);
        // 开启 分裂者（事件分发）
        disruptor.start();

        // 获取环形队列，用于生产 事件
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        LongEventProducerWithTranslator producer = new LongEventProducerWithTranslator(ringBuffer);

        for (long i = 0; true; i++) {
            //发布事件
            producer.onData(i);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
}

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构造Disruptor对象的几个要点

在构造Disruptor对象，有几个核心的要点：
1：事件工厂(Event Factory)定义了如何实例化事件(Event)，Disruptor 通过 EventFactory 在 RingBuffer 中预创建 Event 的实例。
2：ringBuffer这个数组的大小，一般根据业务指定成2的指数倍。
3：消费者线程池，事件的处理是在构造的线程池里来进行处理的。
4：指定等待策略，Disruptor 定义了 com.lmax.disruptor.WaitStrategy 接口用于抽象 Consumer 如何等待Event事件。

Disruptor 提供了多个 WaitStrategy 的实现，每种策略都具有不同性能和优缺点，根据实际运行环境的 CPU 的硬件特点选择恰当的策略，并配合特定的 JVM 的配置参数，能够实现不同的性能提升。

BlockingWaitStrategy 是最低效的策略，但其对CPU的消耗最小并且在各种不同部署环境中能提供更加一致的性能表现；
SleepingWaitStrategy 的性能表现跟 BlockingWaitStrategy 差不多，对 CPU 的消耗也类似，但其对生产者线程的影响最小，适合用于异步日志类似的场景；
YieldingWaitStrategy 的性能是最好的，适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线数小于 CPU 逻辑核心数的场景中，推荐使用此策略；。

Disruptor如何实现高性能？

使用Disruptor，主要用于对性能要求高、延迟低的场景，它通过“榨干”机器的性能来换取处理的高性能。

Disruptor实现高性能主要体现了去掉了锁，采用CAS算法，同时内部通过环形队列实现有界队列。

环形数据结构
数组元素不会被回收，避免频繁的GC，所以，为了避免垃圾回收，采用数组而非链表。

同时，数组对处理器的缓存机制更加友好。
元素位置定位
数组长度2^n，通过位运算，加快定位的速度。

下标采取递增的形式。不用担心index溢出的问题。

index是long类型，即使100万QPS的处理速度，也需要30万年才能用完。
无锁设计

采用CAS无锁方式，保证线程的安全性

每个生产者或者消费者线程，会先申请可以操作的元素在数组中的位置，申请到之后，直接在该位置写入或者读取数据。整个过程通过原子变量CAS，保证操作的线程安全。
属性填充：

通过添加额外的无用信息，避免伪共享问题

Disruptor和BlockingQueue比较:

BlockingQueue: FIFO队列.生产者Producer向队列中发布publish一个事件时,消费者Consumer能够获取到通知.如果队列中没有消费的事件,消费者就会被阻塞,直到生产者发布新的事件
Disruptor可以比BlockingQueue做到更多:
- Disruptor队列中同一个事件可以有多个消费者,消费者之间既可以并行处理,也可以形成依赖图相互依赖,按照先后次序进行处理
- Disruptor可以预分配用于存储事件内容的内存空间
- Disruptor使用极度优化和无锁的设计实现极高性能的目标

如果你的项目有对性能要求高，对延迟要求低的需求，并且需要一个无锁的有界队列，来实现生产者/消费者模式，那么Disruptor是你的不二选择。

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原理：Disruptor 的内部Ring Buffer环形队列

RingBuffer是什么

RingBuffer 是一个环(首尾相连的环)，用做在不同上下文(线程)间传递数据的buffer。

RingBuffer 拥有一个序号，这个序号指向数组中下一个可用元素。

Disruptor使用环形队列的优势：

Disruptor框架就是一个使用CAS操作的内存队列，与普通的队列不同，

Disruptor框架使用的是一个基于数组实现的环形队列，无论是生产者向缓冲区里提交任务，还是消费者从缓冲区里获取任务执行，都使用CAS操作。

使用环形队列的优势：

第一，简化了多线程同步的复杂度。

学数据结构的时候，实现队列都要两个指针head和tail来分别指向队列的头和尾，对于一般的队列是这样，

想象下，如果有多个生产者同时往缓冲区队列中提交任务，某一生产者提交新任务后，tail指针都要做修改的，那么多个生产者提交任务，头指针不会做修改，但会对tail指针产生冲突，

例如某一生产者P1要做写入操作，在获得tail指针指向的对象值V后，执行compareAndSet（）方法前，tail指针被另一生产者P2修改了，这时生产者P1执行compareAndSet（）方法，发现tail指针指向的值V和期望值E不同，导致冲突。

同样，如果多个消费者不断从缓冲区中获取任务，不会修改尾指针，但会造成队列头指针head的冲突问题（因为队列的FIFO特点，出列会从头指针出开始）。

环形队列的一个特点就是只有一个指针，只通过一个指针来实现出列和入列操作。

如果使用两个指针head和tail来管理这个队列，有可能会出现“伪共享”问题（伪共享问题在下面我会详细说），

因为创建队列时，head和tail指针变量常常在同一个缓存行中，多线程修改同一缓存行中的变量就容易出现伪共享问题。

第二，由于使用的是环形队列，那么队列创建时大小就被固定了，

Disruptor框架中的环形队列本来也就是基于数组实现的，使用数组的话，减少了系统对内存空间管理的压力，

因为数组不像链表，Java会定期回收链表中一些不再引用的对象，而数组不会出现空间的新分配和回收问题。

关闭Disruptor

disruptor.shutdown() : 关闭Disruptor. 方法会阻塞,直至所有的事件都得到处理
executor.shutdown() : 关闭Disruptor使用的线程池. 如果线程池需要关闭,必须进行手动关闭 ,Disruptor在shutdown时不会自动关闭使用的线程池

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posted @ 2020-11-01 13:06 疯狂创客圈阅读(24782) 评论(0) 编辑收藏举报

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disruptor 史上最全 系列文章：

1 disruptor 是什么？

2 Java内置队列的问题

3 Disruptor框架是如何解决伪共享问题的？

Sequence的结构和源码

Disruptor 的使用场景

实战：Disruptor 的 使用实例

定义一个Event和工厂

定义事件处理器（消费者）

定义事件源(生产者)

组装起来

事件转换器

通过Java 8 Lambda使用Disruptor

构造Disruptor对象的几个要点

Disruptor如何实现高性能？

Disruptor和BlockingQueue比较:

原理：Disruptor 的内部Ring Buffer环形队列

RingBuffer是什么

Disruptor使用环形队列的优势：

关闭Disruptor

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