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Disruptor并发框架

2019-03-13 16:48:08 作者：互联网

什么是Disruptor

Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章，在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上，其核心是一个业务逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中，使`用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。

Disruptor它是一个开源的并发框架，并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。

Disruptor是一个高性能的异步处理框架，或者可以认为是最快的消息框架（轻量的JMS），也可以认为是一个观察者模式的实现，或者事件监听模式的实现。

在使用之前，首先说明disruptor主要功能加以说明，你可以理解为他是一种高效的"生产者-消费者"模型。也就性能远远高于传统的BlockingQueue容器。

在JDK的多线程与并发库一文中, 提到了BlockingQueue实现了生产者-消费者模型

BlockingQueue是基于锁实现的, 而锁的效率通常较低. 有没有使用CAS机制实现的生产者-消费者

Disruptor就是这样.

Disruptor使用观察者模式, 主动将消息发送给消费者, 而不是等消费者从队列中取; 在无锁的情况下, 实现queue(环形, RingBuffer)的并发操作, 性能远高于BlockingQueue

Disruptor的设计方案

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。

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。

下面忽略数组的环形结构，介绍一下如何实现无锁设计。整个过程通过原子变量CAS，保证操作的线程安全。

Disruptor实现特征

另一个关键的实现低延迟的细节就是在Disruptor中利用无锁的算法，所有内存的可见性和正确性都是利用内存屏障或者CAS操作。使用CAS来保证多线程安全,与大部分并发队列使用的锁相比，CAS显然要快很多。CAS是CPU级别的指令，更加轻量，不必像锁一样需要操作系统提供支持，所以每次调用不需要在用户态与内核态之间切换，也不需要上下文切换。

只有一个用例中锁是必须的，那就是BlockingWaitStrategy（阻塞等待策略），唯一的实现方法就是使用Condition实现消费者在新事件到来前等待。许多低延迟系统使用忙等待去避免Condition的抖动，然而在系统忙等待的操作中，性能可能会显著降低，尤其是在CPU资源严重受限的情况下，例如虚拟环境下的WEB服务器。

Disruptor实现生产与消费

Pom Maven依赖信息

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.lmax</groupId>
            <artifactId>disruptor</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

首先声明一个Event来包含需要传递的数据：

//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;
    }

}

需要让Disruptor为我们创建事件，我们同时还声明了一个EventFactory来实例化Event对象。

public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> {

    public LongEvent newInstance() {

        return new LongEvent();
    }

}

事件消费者，也就是一个事件处理器。这个事件处理器简单地把事件中存储的数据打印到终端：

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());
    }

}

定义生产这发送事件

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);

        }
    }

}

main函数执行调用

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();
    }

}

多消费者不重复消费

//消费者获取生产推送数据，继承类和上面的不同
public class LongEventHandler implements WorkHandler<LongEvent> {
    public void onEvent(LongEvent event) throws Exception {
        System.out.println("消费者1 获取生产者数据..event:" + event.getValue());
    }

}

再创建一个消费者LongEventHandler2 继承 WorkHandler

main方法测试

package com.disruptor.demo002;

import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import com.lmax.disruptor.BlockingWaitStrategy;
//
//import com.itmayiedu.consumer.LongEventHandler2;
//import com.itmayiedu.producer.LongEventProducer;
import com.lmax.disruptor.EventFactory;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.SequenceBarrier;
import com.lmax.disruptor.WorkerPool;
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建可以缓存的线程池，提供发给consumer
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 2.创建 Event工厂
        EventFactory<LongEvent> eventFactory = new LongEventFactory();
        // 3.创建ringbuffer大小
        int ringbuffer = 1024 * 1024;// 2的N次方。
        // 4.创建Disruptor
//        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(eventFactory, ringbuffer, executor,
//                ProducerType.MULTI, new YieldingWaitStrategy());
//        
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(eventFactory, ringbuffer, executor,
                ProducerType.SINGLE, new BlockingWaitStrategy());
        // 5.连接消费者---注册消费者
//        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
//        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler2());
        disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new LongEventHandler(),new LongEventHandler2());//不重复消费
//        disruptor.handleEventsWithWorkerPool();
    
        // 多个消费者 一个生产者 默认重复消费、配置分组
        // 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);
        LongEventProducer producer1 = new LongEventProducer(ringBuffer);
        // 9.指定缓冲区大小
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(8);
        ByteBuffer byteBuffer1 = ByteBuffer.allocate(8);
        for (int i = 1; i < 100; i++) {
            byteBuffer.putLong(0, i);
            producer.onData(byteBuffer);        
//            byteBuffer1.putLong(0, 1000+i);  模拟多生产者
//            producer1.onData(byteBuffer1);
        }
        executor.shutdown();
        disruptor.shutdown();
        
    }

}

什么是ringbuffer

它是一个环（首尾相接的环），你可以把它用做在不同上下文（线程）间传递数据的buffer。

基本来说，ringbuffer拥有一个序号，这个序号指向数组中下一个可用的元素。（校对注：如下图右边的图片表示序号，这个序号指向数组的索引4的位置。）

随着你不停地填充这个buffer（可能也会有相应的读取），这个序号会一直增长，直到绕过这个环。

要找到数组中当前序号指向的元素，可以通过mod操作：

以上面的ringbuffer为例（java的mod语法）：12 % 10 = 2。很简单吧。事实上，上图中的ringbuffer只有10个槽完全是个意外。如果槽的个数是2的N次方更有利于基于二进制

优点

之所以ringbuffer采用这种数据结构，是因为它在可靠消息传递方面有很好的性能。这就够了，不过它还有一些其他的优点。

首先，因为它是数组，所以要比链表快，而且有一个容易预测的访问模式。（译者注：数组内元素的内存地址的连续性存储的）。这是对CPU缓存友好的—也就是说，在硬件级别，数组中的元素是会被预加载的，因此在ringbuffer当中，cpu无需时不时去主存加载数组中的下一个元素。（校对注：因为只要一个元素被加载到缓存行，其他相邻的几个元素也会被加载进同一个缓存行）

其次，你可以为数组预先分配内存，使得数组对象一直存在（除非程序终止）。这就意味着不需要花大量的时间用于垃圾回收。此外，不像链表那样，需要为每一个添加到其上面的对象创造节点对象—对应的，当删除节点时，需要执行相应的内存清理操作。

RingBuffer底层实现

RingBuffer是一个首尾相连的环形数组，所谓首尾相连，是指当RingBuffer上的指针越过数组是上界后，继续从数组头开始遍历。因此，RingBuffer中至少有一个指针，来表示RingBuffer中的操作位置。另外，指针的自增操作需要做并发控制，Disruptor和本文的OptimizedQueue都使用CAS的乐观并发控制来保证指针自增的原子性，关于乐观并发控制之后会着重介绍。

Disruptor中的RingBuffer上只有一个指针，表示当前RingBuffer上消息写到了哪里，此外，每个消费者会维护一个sequence表示自己在RingBuffer上读到哪里，从这个角度讲，Disruptor中的RingBuffer上实际有消费者数+1个指针。由于我们要实现的是一个单消息单消费的阻塞队列，只要维护一个读指针（对应消费者）和一个写指针（对应生产者）即可，无论哪个指针，每次读写操作后都自增一次，一旦越界，即从数组头开始继续读写

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。

RingBuffer

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。

SequenceDisruptor

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。一个 Sequence 用于跟踪标识某个特定的事件处理者( RingBuffer/Consumer )的处理进度。虽然一个 AtomicLong 也可以用于标识进度，但定义 Sequence 来负责该问题还有另一个目的，那就是防止不同的 Sequence 之间的CPU缓存伪共享(Flase Sharing)问题。（注：这是 Disruptor 实现高性能的关键点之一，网上关于伪共享问题的介绍已经汗牛充栋，在此不再赘述）。

Sequencer

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。

Sequence Barrier

用于保持对RingBuffer的 main published Sequence 和Consumer依赖的其它Consumer的 Sequence 的引用。 Sequence Barrier 还定义了决定 Consumer 是否还有可处理的事件的逻辑。

Wait Strategy

定义 Consumer 如何进行等待下一个事件的策略。（注：Disruptor 定义了多种不同的策略，针对不同的场景，提供了不一样的性能表现）

Event

在 Disruptor 的语义中，生产者和消费者之间进行交换的数据被称为事件(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。

EventProcessor

EventProcessor 持有特定消费者(Consumer)的 Sequence，并提供用于调用事件处理实现的事件循环(Event Loop)。

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。

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。

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，负责消费者/生产者各自序号、序号栅栏的管理和协调；

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；

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；

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。

标签：Disruptor,消费者,框架,disruptor,并发,RingBuffer,new,public
来源： https://www.cnblogs.com/wangzhanhua/p/10524160.html