标签：Disruptor 无锁 浅谈 生产者 RingBuffer 线程 ringBuffer public
介绍:
Disruptor是一个开源框架，研发的初衷是为了解决高并发下列队锁的问题，最早由LMAX（一种新型零售金融交易平台）提出并使用，能够在无锁的情况下实现队列的并发操作，并号称能够在一个线程里每秒处理6百万笔订单(这个真假就不清楚了！牛皮谁都会吹)。
框架最经典也是最多的应用场景：生产消费。
讲到生产消费模型，大家应该马上就能回忆起前面我们已经学习过的BlockingQueue课程，里面我们学习过多种队列，但是这些队列大多是基于条件阻塞方式的，性能还不够优秀！
多种队列:
ArrayBlockingQueue：基于数组形式的队列，通过加锁的方式，来保证多线程情况下数据的安全；
LinkedBlockingQueue：基于链表形式的队列，也通过加锁的方式，来保证多线程情况下数据的安全；
ConcurrentLinkedQueue：基于链表形式的队列，通过compare and swap(简称CAS)协议的方式， 来保证多线程情况下数据的安全，不加锁，主要使用了Java中的sun.misc.Unsafe类来实现；
设计原理：
Disruptor通过以下设计来解决队列速度慢的问题：
- 环形数组结构：
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（回顾一下：CPU加载空间局部性原则）。
- 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：
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。
数据结构：
框架使用RingBuffer来作为队列的数据结构，RingBuffer就是一个可自定义大小的环形数组。除数组外还有一个序列号(sequence)，用以指向下一个可用的元素，供生产者与消费者使用。原理图如下所示：
Sequence
mark：Disruptor通过顺序递增的序号来编号管理通过其进行交换的数据（事件），对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理。
数组+序列号设计的优势是什么呢？
回顾一下我们讲HashMap时，在知道索引(index)下标的情况下，存与取数组上的元素时间复杂度只有O(1)，而这个index我们可以通过序列号与数组的长度取模来计算得出，index=sequence % table.length。当然也可以用位运算来计算效率更高，此时table.length必须是2的幂次方(原理前面讲过)。
概念与作用
- RingBuffer——Disruptor底层数据结构实现，核心类，是线程间交换数据的中转地；
- Sequencer——序号管理器，生产同步的实现者，负责消费者/生产者各自序号、序号栅栏的管理和协调,Sequencer有单生产者,多生产者两种不同的模式,里面实现了各种同步的算法；
- Sequence——序号，声明一个序号，用于跟踪ringbuffer中任务的变化和消费者的消费情况，disruptor里面大部分的并发代码都是通过对Sequence的值同步修改实现的,而非锁,这是disruptor高性能的一个主要原因；
- SequenceBarrier——序号栅栏，管理和协调生产者的游标序号和各个消费者的序号，确保生产者不会覆盖消费者未来得及处理的消息，确保存在依赖的消费者之间能够按照正确的顺序处理， Sequence Barrier是由Sequencer创建的,并被Processor持有；
- EventProcessor——事件处理器，监听RingBuffer的事件，并消费可用事件，从RingBuffer读取的事件会交由实际的生产者实现类来消费；它会一直侦听下一个可用的序号，直到该序号对应的事件已经准备好。
- EventHandler——业务处理器，是实际消费者的接口，完成具体的业务逻辑实现，第三方实现该接口；代表着消费者。
- Producer——生产者接口，第三方线程充当该角色，producer向RingBuffer写入事件。
- Wait Strategy：Wait Strategy决定了一个消费者怎么等待生产者将事件（Event）放入Disruptor中。
等待策略:
BlockingWaitStrategy
Disruptor的默认策略是BlockingWaitStrategy。在BlockingWaitStrategy内部是使用锁和condition来控制线程的唤醒。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
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，通过使用LockSupport.parkNanos(1)来实现循环等待。一般来说Linux系统会暂停一个线程约60µs，这样做的好处是，生产线程不需要采取任何其他行动就可以增加适当的计数器，也不需要花费时间信号通知条件变量。但是，在生产者线程和使用者线程之间移动事件的平均延迟会更高。它在不需要低延迟并且对生产线程的影响较小的情况最好。一个常见的用例是异步日志记录。
YieldingWaitStrategy
YieldingWaitStrategy是可以使用在低延迟系统的策略之一。YieldingWaitStrategy将自旋以等待序列增加到适当的值。在循环体内，将调用Thread.yield（），以允许其他排队的线程运行。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；例如，CPU开启超线程的特性。
BusySpinWaitStrategy
性能最好，适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线程数小于CPU逻辑核心数的场景中，推荐使用此策略；例如，CPU开启超线程的特性。
PhasedBackoffWaitStrategy
自旋 + yield + 自定义策略，CPU资源紧缺，吞吐量和延迟并不重要的场景。
写数据
单线程写数据的流程：
- 申请写入m个元素；
- 若是有m个元素可以入，则返回最大的序列号。这儿主要判断是否会覆盖未读的元素；
- 若是返回的正确，则生产者开始写入元素。
案列Demo实例：
在生产者与消费者模式中的经典使用:
依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>3.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>实现Event，EventFactory的类：
//定义事件event 通过Disruptor 进行交换的数据类型。
public class LongEvent {
private Long value;
public Long getValue() {
return value;
}
public void setValue(Long value) {
this.value = value;
}
}
//需要Disruptor为我们创建Event，所以这里我们需要定义事件工厂，实现框架定义的接口
public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> {
public LongEvent newInstance() {
return new LongEvent();
}
}消费者跟生产者的实现：
//事件的消费者
public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> {
public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
System.out.println("消费者:"+event.getValue());
}
}
//事件生产者
public class LongEventProducer {
public final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;
public LongEventProducer(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
public void onData(ByteBuffer byteBuffer) {
// 1.ringBuffer 事件队列 下一个槽
long sequence = ringBuffer.next();
Long data = null;
try {
//2.取出空的事件队列
LongEvent longEvent = ringBuffer.get(sequence);
data = byteBuffer.getLong(0);
//3.获取事件队列传递的数据
longEvent.setValue(data);
try {
Thread.sleep(10);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
} finally {
System.out.println("生产这准备发送数据");
//4.发布事件
ringBuffer.publish(sequence);
}
}
}通过Main方法运行:
public class DisruptorMain {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建一个可缓存的线程 提供线程来出发Consumer 的事件处理
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
// 2.创建工厂
EventFactory<LongEvent> eventFactory = new LongEventFactory();
// 3.创建ringBuffer 大小
int ringBufferSize = 1024 * 1024; // ringBufferSize大小一定要是2的N次方
// 4.创建Disruptor
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(eventFactory, ringBufferSize, executor,
ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
// 5.连接消费端方法
disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
// 6.启动
disruptor.start();
// 7.创建RingBuffer容器
RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
// 8.创建生产者
LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer);
// 9.指定缓冲区大小
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(8);
for (int i = 1; i <= 100; i++) {
byteBuffer.putLong(0, i);
producer.onData(byteBuffer);
}
//10.关闭disruptor和executor
disruptor.shutdown();
executor.shutdown();
}
}标签：Disruptor,无锁,浅谈,生产者,RingBuffer,线程,ringBuffer,public 来源： https://blog.csdn.net/weixin_46300935/article/details/120836731
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