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以获取高性能。

​ 需要特别指出的是，这里所说的队列是系统内部的内存队列，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中多个线程之间的消息队列，作用与ArrayBlockingQueue有相似之处，但是Disruptor从功能、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，可以考虑使用Disruptor作为ArrayBlockingQueue的替代者。

​ 官方也对Disruptor和ArrayBlockingQueue的性能在不同的应用场景下做了对比，目测性能只有有5~10倍左右的提升。

1.3 为什么使用Disruptor

​ 传统阻塞的队列使用锁保证线程安全，而锁通过操作系统内核上下文切换实现，会暂停线程去等待锁，直到锁释放。

​ 执行这样的上下文切换，会丢失之前保存的数据和指令。由于消费者和生产者之间的速度差异，队列总是接近满或者空的状态，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内部的消息队列

1.3.2 Disruptor应用场景

参考使用到disruptor的一些框架.

1.3.2.1 log4j2

​ Log4j2异步日志使用到了disruptor, 日志一般是有缓冲区, 满了才写到文件, 增量追加文件结合NIO等应该也比较快， 所以无论是EventHandler还是WorkHandler处理应该延迟比较小的， 写的文件也不多， 所以场景是比较合适的。

1.3.2.2 Jstorm

​ 在流处理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应该不错的选择。

1.3.2.3 百度uid-generator

​ 部分使用Ring buffer和去伪共享等思路缓存已生成的uid, 应该也部分参考了disruptor吧。

1.4 Disruptor 的核心概念

先从了解 Disruptor 的核心概念开始，来了解它是如何运作的。下面介绍的概念模型，既是领域对象，也是映射到代码实现上的核心对象。

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。曾经 RingBuffer 是 Disruptor 中的最主要的对象，但从3.0版本开始，其职责被简化为仅仅负责对通过 Disruptor 进行交换的数据（事件）进行存储和更新。在一些更高级的应用场景中，Ring Buffer 可以由用户的自定义实现来完全替代。

1.4.2 Sequence

序号，在Disruptor框架中，任何地方都有序号

​ 生产者生产的数据放在RingBuffer中的哪个位置，消费者应该消费哪个位置的数据，RingBuffer中的某个位置的数据是什么，这些都是由这个序号来决定的。这个序号可以简单的理解为一个AtomicLong类型的变量。其使用了padding的方法去消除缓存的伪共享问题。

1.4.3 Sequencer

序号生成器，这个类主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），然后生产者就就知道数据放在环形队列的那个位置了。

​ Sequencer是Disruptor的真正核心，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快速、正确地传递数据的并发算法。

1.4.4 Sequence Barrier

序号屏障

​ 我们都知道，消费者在消费数据的时候，需要知道消费哪个位置的数据。消费者总不能自己想取哪个数据消费，就取哪个数据消费吧。这个SequencerBarrier起到的就是这样一个“栅栏”般的阻隔作用。你消费者想消费数据，得，我告诉你一个序号（Sequence），你去消费那个位置上的数据。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等待生产者将事件（Event）放入Disruptor中。

​ 设想一种这样的情景：生产者生产的非常慢，而消费者消费的非常快。那么必然会出现数据不够的情况，这个时候消费者怎么进行等待呢？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 发布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型。

1.5 Disruptor特性

​ Disruptor其实就像一个队列一样，用于在不同的线程之间迁移数据，但是Disruptor也实现了一些其他队列没有的特性，如：

• 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，也可以相互依赖形成处理的先后次序(形成一个依赖图)；
• 预分配用于存储事件内容的内存空间；
• 针对极高的性能目标而实现的极度优化和无锁的设计；

2. Disruptor入门

我们使用一个简单的例子来体验一下Disruptor，生产者会传递一个long类型的值到消费者，消费者接受到这个值后会打印出这个值。

2.1 添加依赖

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

2.2 Disruptor API

Disruptor 的 API 十分简单，主要有以下几个步骤

2.2.1 定义事件

首先创建一个 LongEvent 类，这个类将会被放入环形队列中作为消息内容。

事件(Event)就是通过 Disruptor 进行交换的数据类型。

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

为了使用Disruptor的内存预分配event，我们需要定义一个EventFactory

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

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

​ 一个 Event 实例实际上被用作一个“数据槽”，发布者发布前，先从 RingBuffer 获得一个 Event 的实例，然后往 Event 实例中填充数据，之后再发布到 RingBuffer 中，之后由 Consumer 获得该 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

为了让消费者处理这些事件，所以我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 指定等待策略

Disruptor 定义了 com.lmax.disruptor.WaitStrategy 接口用于抽象 Consumer 如何等待新事件，这是策略模式的应用

WaitStrategy YIELDING_WAIT = new YieldingWaitStrategy();

2.2.5 启动 Disruptor

注意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，获取额外的性能
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 使用Translators发布事件

在Disruptor的3.0版本中，由于加入了丰富的Lambda风格的API，可以用来帮组开发人员简化流程。所以在3.0版本后首选使用Event Publisher/Event Translator来发布事件。

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 关闭 Disruptor

disruptor.shutdown();//关闭 disruptor，方法会堵塞，直至所有的事件都得到处理

2.3 代码整合

2.3.1 LongEventMain

消费者-生产者启动类,其依靠构造Disruptor对象，调用start()方法完成启动线程。Disruptor 需要ringbuffer环，消费者数据处理工厂，WaitStrategy等

• ByteBuffer 类字节buffer，用于包装消息。

• ProducerType.SINGLE为单线程 ，可以提高性能

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，获取额外的性能
        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);
            //发布数据
            producer.onData(value);
        }
        //停止disruptor线程
        disruptor.shutdown();
    }
}

2.3.2 运行测试

测试结果

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 = 为消费者接收到的数据，sequence为数据在ringbuffer环的位置。 本文由传智教育博学谷教研团队发布。

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