RingBuffer

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Disruptor初步认识

Disruptor 文章参考：http://ifeve.com/ringbuffer/ 背景介绍 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

disruptor无锁队列实现流水记录

目录 1 无锁机制简介 2 RingBuffer简介 2.1 工作原理简介 3 disruptor实现流水异步入库 3.1 定义事件实体类 3.2 定义事件服务类 3.3 定义消费者 3.3.1 单任务处理 3.3.2 批处理 3.4 运行 4 pom依赖 5 参考 1 无锁机制简介普通队列写入时需要通过锁机制避免并发，disruptor不用

【多线程与高并发】7-JMH&Disruptor

JMH Java准测试工具套件什么是JMH 官网 http://openjdk.java.net/projects/code-tools/jmh/ 创建JMH测试创建Maven项目，添加依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="

Disruptor（四）RingBuffer多生产者写入

上一章主要介绍了单个生产者如何向RingBuffer数据写入数据，如何不要让Ring重叠，写入后通知消费者，生产者一端的批处理，以及多个生产者如何协同工作，本章主要介绍多生产者向RingBuffer数据写入数据。 1、多生产者MultiProducerSequencer申请下一个节点和单生产者不同的是在next方

浅谈:无锁并发框架Disruptor

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

disruptor笔记之八：知识点补充(终篇)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；《disruptor笔记》系列链接快速入门 Disruptor类分析环形队列的基础操作(不用Disruptor类) 事件消费知识点小结事件消费实战常见场景

disruptor笔记之三：环形队列的基础操作(不用Disruptor类)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；《disruptor笔记》系列链接快速入门 Disruptor类分析环形队列的基础操作(不用Disruptor类) 事件消费知识点小结事件消费实战常见场景

程序员

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一个RingBuffer(C语言)

也是用于STM32平台下. 通常用于串口通讯缓存. 之前看到一些其他项目写的Buffer缓存. 实在是太不简洁了, 而且还可能有bug. 例如　　当处理数据不够快时, 缓存会直接被覆盖, 而不产生任何提示. 　　每次Update都判断 read指针是否等于 write指针, 是的话又重新将 read和write指针

厉害了！百度开源的分布式唯一ID生成器UidGenerator分分钟解决时钟回拨问题

UidGenerator是百度开源的Java语言实现，基于Snowflake算法的唯一ID生成器。而且，它非常适合虚拟环境，比如：Docker。另外，它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制。UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中。检测结果显示，单个实例的QPS能超过6000,000。依赖环境： JDK8+ MySQL（

环形缓冲区（ringbuffer）

环形缓冲区（ringbuffer）环形缓冲区是嵌入式系统中十分重要的一种数据结构，比如在串口处理中，串口中断接收数据直接往环形缓冲区丢数据，而应用可以从环形缓冲区取数据进行处理，这样数据在读取和写入的时候都可以在这个缓冲区里循环进行，程序员可以根据自己需要的数据大小来决定自己使用

《嵌入操作系统 - RT-Thread开发笔记》第二部分 RT-Thread Nano移植与使用 - 第5章 RT-Thread Nano 上移植FinSH

5 基于 Keil MDK 移植RT-Thread Nano 上移植FinSH 原文地址本文分为两部分：第一部分是实现 UART 控制台，该部分只需要实现两个函数即可完成 UART 控制台打印功能。第二部分是实现移植 FinSH 组件，实现在控制台输入命令调试系统，该部分实现基于第一部分，只需要添加 FinSH 组件源码

线程安全的无锁RingBuffer的实现

本人免费整理了Java高级资料，涵盖了Java、Redis、MongoDB、MySQL、Zookeeper、Spring Cloud、Dubbo高并发分布式等教程，一共30G，需要自己领取。传送门：https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 在程序设计中，我们有时会遇到这样的情况，一个线程将数据写到一个buffer中，另

百度开源的分布式唯一ID生成器UidGenerator，解决了时钟回拨问题

UidGenerator是百度开源的Java语言实现，基于Snowflake算法的唯一ID生成器。而且，它非常适合虚拟环境，比如：Docker。另外，它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制。UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中。压测结果显示，单个实例的QPS能超过6000,000。依赖环境：JDK8+MySQL（用于

算法 RingBuffer

原文链接：http://www.cnblogs.com/lvjianwei/p/11161325.html https://en.wikipedia.org/wiki/Circular_buffer 某大外企面试问到到一个，当时有点紧张，然后用链表实现，最后写的也有些问题，要求的单元测试也没有完成。两种实现，使用数组或者链表，相对来说不

架构系列---百度分布式唯一ID生成器UidGenerator解析

百度uid-generator https://github.com/baidu/uid-generator UidGenerator是百度开源的Java语言实现，基于Snowflake算法的唯一ID生成器。而且，它非常适合虚拟环境，比如：Docker。另外，它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制。UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中。压

百度开源的分布式唯一ID生成器UidGenerator，解决了时钟回拨问题

UidGenerator是百度开源的Java语言实现，基于Snowflake算法的唯一ID生成器。而且，它非常适合虚拟环境，比如：Docker。另外，它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制。UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中。压测结果显示，单个实例的QPS能超过6000,000。依赖环境： JDK8+

disruptor 学习笔记

一、disruptor 简介：高效无锁内存队列，使用无锁方式实现一个环形队列代替线性队列。相对于普通队列，环形队列不需要维护头尾两个指针，只需维护一个当前位置就可以完成入队操作。环形队列大小不能扩展。整个业务逻辑处理器完全运行在内存中，架构单线程可处理每秒600W流水。非常

Disruptor并发框架

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