文章目录

• 一、JUC包下队列的缺陷
• 二、Disruptor为避免缺陷而设计的解决方案
• • 1、存储结构：环形数组、
  • 2、定位方式：位运算
  • 3、线程安全策略：CAS
  • 4、存储方式：缓存填充
  • 5、任务执行：事件监听机制
• 三、Disruptor的针对数据覆盖的四种策略
• • 1、BlockingWaitStrategy:
  • 2、SleepingWaitStrategy:
  • 3、YieldingWaitStrategy:
  • 4、BusySpinWaitStrategy:
• 四、Disruptor的简单使用
• • 1、构建消息载体（事件Event）
  • 2、构建消息（事件）生产者
  • 3、构建消息（事件）消费者
  • 测试用例

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一、JUC包下队列的缺陷

• 1、JUC包下队列大部分使用的都是ReentrantLock锁方式来保证线程安全的。在高并发的情况下为了防止OOM，只能选择有界队列，这样就会导致一部分请求的丢失；
• 2、加锁方式的等待唤醒机制对内存的开销很大，而且存在死锁的隐患；
• 3、有界队列通常采用数组实现，而数组结构又会导致另一个问题：伪共享，进而导致性能问题；

二、Disruptor为避免缺陷而设计的解决方案

1、存储结构：环形数组、

使用数组可以避免垃圾回收，同时由于空间局部性原理，数组对于处理器的缓存机制更加友好。

2、定位方式：位运算

Disruptor定义的数组长度都是2^n，所以使用的定位方式都是位运算。位运算都是使用二进制的形式实现的，而机器对于二进制的指令显然会更加友好，速度更快。

3、线程安全策略：CAS

Disruptor对数组中的元素进行操作都是通过CAS进行获取的，这样就能大大减少加锁对性能带来的影响。

4、存储方式：缓存填充

缓存填充是为了解决伪共享而设计出来的，它能让每一个缓存行只有一个元素，这样对元素的写入操作就不会影响其它元素的缓存了。

5、任务执行：事件监听机制

使用观察者模式，是为了防止消费者对任务池的不断重试，从而减少这个过程中对CPU性能的消耗。

三、Disruptor的针对数据覆盖的四种策略

1、BlockingWaitStrategy:

常见且默认的等待策略。当这个队列满了，不执行覆盖而是阻塞等待。使用ReentrantLock + Condition实现阻塞，最节省CPU，但高并发场景下性能最差。适合CPU资源紧缺，吞吐量和延迟并不重要的场景。

2、SleepingWaitStrategy:

这是一个循环等待策略，会在循环中不断的等待数据。它会先进行自旋等待，如果等待不成功（没有CAS到数据的写入权限），就会使用Thread.yield()方法让出CPU，并最终使用LockSupport.partNanos(1L)进行线程休眠，以确保不占用太多的CPU资源。因此这个策略会产生比较高的平均延时，典型的应用场景就是异步日志。

3、YieldingWaitStrategy:

这个策略用于低延时场合。消费者线程会不断的循环监测缓冲区的变化，在循环内部使用Thread.yield()让出CPU给别的线程执行时间。如果需要一个高性能的系统，并且对延迟有比较高的要求，可以考虑这种策略。

4、BusySpinWaitStrategy:

该策略采用死循环，消费者线程会尽最大的努力监控缓冲区的变化，对延时非常苛刻的场景使用。在这个策略下CPU核数必须大于消费者线程数，推荐在线程绑定到固定的CPU的场景下使用。

四、Disruptor的简单使用

需要引入的依赖：

<!-- 引入Disruptor -->
<dependency>
	<groupId>com.lmax</groupId>
	<artifactId>disruptor</artifactId>
	<version>3.3.4</version>
</dependency>

代码实现:

1、构建消息载体（事件Event）

package com.muyichen.demo.disruptor.event;

import lombok.Data;

/**
 * 消息载体（事件）
 */
@Data
public class OrderEvent {

    private long value;

    private String name;

}

2、构建消息（事件）生产者

package com.muyichen.demo.disruptor.producer;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.muyichen.demo.disruptor.event.OrderEvent;

/**
 * 消息（事件）生产者
 */
public class OrderEventProducer {

    /**
     * 事件环形队列
     */
    private RingBuffer<OrderEvent> ringBuffer;

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

    public void onData(long value, String name) {
        // 获取事件队列的下一个槽
        long sequence = ringBuffer.next();

        try {
            // 获取消息（事件）
            OrderEvent orderEvent = ringBuffer.get(sequence);
            // 写入数据消息
            orderEvent.setValue(value);
            orderEvent.setName(name);
        } catch (Exception e) {
            // 异常处理
            e.printStackTrace();
        } finally {
            System.out.println("生产者" + Thread.currentThread().getName() +
                    "发送数据：value:" + value + ",name:" + name);
            // 发布事件
            ringBuffer.publish(sequence);
        }

    }

}

3、构建消息（事件）消费者

package com.muyichen.demo.disruptor.consumer;


import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
import com.muyichen.demo.disruptor.event.OrderEvent;

/**
 * 消息（事件）消费者
 */
public class OrderEventHandler implements EventHandler<OrderEvent>, WorkHandler<OrderEvent> {

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent orderEvent, long l, boolean b) throws Exception {
        // TODO 消费逻辑
        System.out.println("消费者" + Thread.currentThread().getName() +
                "消费数据：value:" + orderEvent.getValue() + ",name:" + orderEvent.getName());
    }

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent orderEvent) throws Exception {
        // TODO 消费逻辑
        System.out.println("消费者" + Thread.currentThread().getName() +
                "消费数据：value:" + orderEvent.getValue() + ",name:" + orderEvent.getName());
    }
}

测试用例

package com.muyichen.demo.disruptor;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
import com.muyichen.demo.disruptor.consumer.OrderEventHandler;
import com.muyichen.demo.disruptor.event.OrderEvent;
import com.muyichen.demo.disruptor.producer.OrderEventProducer;

import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * 高性能队列测试
 */
public class DisruptorDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //创建Disruptor
        Disruptor<OrderEvent> disruptor = new Disruptor<OrderEvent>(
                OrderEvent::new, // 等同new OrderEventFactory()
                1024 * 1024,    // 环形数组容量
                Executors.defaultThreadFactory(),
                ProducerType.SINGLE,    // 单生产者 （生产类型有两种：单生产者、多生产者）
                new YieldingWaitStrategy()  // 等待策略
        );

        // 设置消费者用于处理RingBuffer的事件
        disruptor.handleEventsWith(new OrderEventHandler());
        // 设置多消费者，消息会被重复消费
        // disruptor.handleEventsWith(new OrderEventHandler(), new OrderEventHandler());
        // 设置多消费者，消费者要实现WorkHandler接口，这样能保证，消息只会被一个消费者消费
        // disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new OrderEventHandler(), new OrderEventHandler());

        // 启动Disruptor
        disruptor.start();

        // 构建环形队列
        RingBuffer<OrderEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
        // 创建生产者并绑定环形队列
        OrderEventProducer producer = new OrderEventProducer(ringBuffer);
        // 发送消息
        for (int i=0; i<100; i++) {
            producer.onData(i, "muyichen" + i);
        }
        disruptor.shutdown();

    }

}

标签：Disruptor,disruptor,队列,高性能,new,muyichen,import,com
来源： https://blog.csdn.net/qq_42697271/article/details/121990656