1 Disruptor

1.1 简介

1.1.1 定义

Disruptor 是一个开源的高性能内存队列，由英国外汇交易公司 LMAX 开发的，获得了 2011 年的 Oracle 官方的 Duke’s Choice Awards(Duke 选择大奖)。

Disruptor 提供的功能类似于 Kafka、RocketMQ 这类分布式队列，不过，其作为范围是 JVM(内存)，Disruptor 解决了 JDK 内置线程安全队列的性能和内存安全问题，Disruptor 有个最大的优点就是快

Disruptor被设计用于在生产者—消费者（producer-consumer problem，简称PCP）问题上获得尽量高的吞吐量（TPS）和尽量低的延迟
Disruptor是LMAX在线交易平台的关键组成部分，LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS，除金融领域之外，其他一般的应用中都可以用到 Disruptor，它可以带来显著的性能提升。其实 Disruptor 与其说是一个框架，不如说是一种设计思路，这个设计思路对于存在并发、缓冲区、生产者—消费者模型、事务处理这些元素的程序来说，Disruptor 提出了一种大幅提升性能（TPS）的方案。

github 地址

Github 地址：https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor
官方教程：https://lmax-exchange.github.io/disruptor/user-guide/index.html

1.1.2 Java中线程安全队列

JDK 中常见的线程安全的队列如下：

队列名字	锁	是否有界
ArrayBlockingQueue	加锁（ReentrantLock）	有界
LinkedBlockingQueue	加锁（ReentrantLock）	有界
LinkedTransferQueue	无锁（CAS）	无界
ConcurrentLinkedQueue	无锁（CAS）	无界

从上表中可以看出：这些队列要不就是加锁有界，要不就是无锁无界。而加锁的的队列势必会影响性能，无界的队列又存在内存溢出的风险。
因此，一般情况下，我们都是不建议使用 JDK 内置线程安全队列。
Disruptor 就不一样了！它在无锁的情况下还能保证队列有界，并且还是线程安全的。

1.1.3 Disruptor 核心概念

Disruptor 核心概念：

• Event：可以把 Event 理解为存放在队列中等待消费的消息对象。
  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。
• EventFactory：事件工厂用于生产事件，我们在初始化 Disruptor 类的时候需要用到。
• EventHandler：Event 在对应的 Handler 中被处理，你可以将其理解为生产消费者模型中的消费者。
  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
• 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)
• Disruptor：事件的生产和消费需要用到 Disruptor 对象。
• RingBuffer：RingBuffer（环形数组）用于保存事件。
  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。
• WaitStrategy：等待策略。决定了没有事件可以消费的时候，事件消费者如何等待新事件的到来。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）
• Producer：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
• ProducerType：指定是单个事件发布者模式还是多个事件发布者模式（发布者和生产者的意思类似）。
• 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 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。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）
• 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。

1.2 操作

1.2.1 坐标依赖

pom.xml

<dependency>
    <groupId>com.lmax</groupId>
    <artifactId>disruptor</artifactId>
    <version>3.4.4</version>
</dependency>

Gradle：

implementation 'com.lmax:disruptor:3.4.4'

1.2.2 创建事件

我们先来定义一个代表日志事件的类：LogEvent 。

事件中包含了一些和事件相关的属性，比如我们这里定义的 LogEvent 对象中就有一个用来表示日志消息内容的属性：message。

@Data
public class LogEvent {
    private String message;
}

我们这里只是为了演示，实际项目中，一个标准日志事件对象所包含的属性肯定不是只有一个 message

1.2.3 创建事件工厂

创建一个工厂类 LogEventFactory 用来创建 LogEvent 对象。
LogEventFactory 继承 EventFactory 接口并实现了 newInstance() 方法 。

public class LogEventFactory implements EventFactory<LogEvent> {
    @Override
    public LogEvent newInstance() {
        return new LogEvent();
    }
}

1.2.4 创建处理事件Handler–消费者

创建一个用于处理后续发布的事件的类：LogEventHandler 。
LogEventHandler 继承 EventHandler 接口并实现了 onEvent() 方法 。

public class LogEventHandler implements EventHandler<LogEvent> {
    @Override
    public void onEvent(LogEvent logEvent, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
        System.out.println(logEvent.getMessage());
    }
}

EventHandler 接口的 onEvent() 方法共有 3 个参数：

• event：待消费/处理的事件
• sequence：正在处理的事件在环形数组（RingBuffer）中的位置
• endOfBatch：表示这是否是来自环形数组（RingBuffer）中一个批次的最后一个事件（批量处理事件）

1.2.5 初始化 Disruptor

1.2.5.1 静态类

我们这里定义一个方法用于获取 Disruptor 对象

private static Disruptor<LogEvent> getLogEventDisruptor() {
    // 创建 LogEvent 的工厂
    LogEventFactory logEventFactory = new LogEventFactory();
    // Disruptor 的 RingBuffer 缓存大小
    int bufferSize = 1024 * 1024;
    // 生产者的线程工厂
    ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
        final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(0);

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            return new Thread(r, "LogEventThread" + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
        }
    };
    //实例化 Disruptor
    return new Disruptor<>(
            logEventFactory,
            bufferSize,
            threadFactory,
            // 单生产者
            ProducerType.SINGLE,
            // 阻塞等待策略
            new BlockingWaitStrategy());
}

1.2.5.2 配置类

使用配置类的方式

@Configuration
public class MQManager {

    @Bean("messageModel")
    public RingBuffer<LogEvent> messageModelRingBuffer() {
        //定义用于事件处理的线程池， Disruptor通过java.util.concurrent.ExecutorSerivce提供的线程来触发consumer的事件处理
        // 生产者的线程工厂
    ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
        final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger(0);

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            return new Thread(r, "LogEventThread" + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");
        }
    };

        //指定事件工厂
        LogEventFactory factory = new LogEventFactory();

        //指定ringbuffer字节大小，必须为2的N次方（能将求模运算转为位运算提高效率），否则将影响效率
        int bufferSize = 1024 * 256;

        //单线程模式，获取额外的性能
        Disruptor<LogEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory,
        	 bufferSize, 
        	 threadFactory,
        	 ProducerType.SINGLE, 
        	 new BlockingWaitStrategy());

        //设置事件业务处理器---消费者
        //Disruptor 的 handleEventsWith 方法来绑定处理事件的 Handler 对象。
       
        disruptor.handleEventsWith(new LogEventHandler ());
      // Disruptor 可以设置多个处理事件的 Handler，并且可以灵活的设置消费者的处理顺序，串行，并行都是可以的。
       //就比如下面的代码表示 Handler1 和 Handler2 是并行执行，最后再执行 Handler3 。
       //disruptor.handleEventsWith(new Handler1(), new Handler2()).handleEventsWith(new Handler3());
       
        // 启动disruptor线程
        disruptor.start();

        //获取ringbuffer环，用于接取生产者生产的事件
        RingBuffer<LogEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        return ringBuffer;
    }

1.2.5.3 Disruptor 构造函数讲解

Disruptor 的推荐使用的构造函数如下：

public class Disruptor<T> {
  public Disruptor(
          final EventFactory<T> eventFactory,
          final int ringBufferSize,
          final ThreadFactory threadFactory,
          final ProducerType producerType,
          final WaitStrategy waitStrategy)
  {
      this(
          RingBuffer.create(producerType, eventFactory, ringBufferSize, waitStrategy),
          new BasicExecutor(threadFactory));
  }

......
}

我们需要传递 5 个参数：

• eventFactory：我们自定义的事件工厂。
• ringBufferSize：指定 RingBuffer 的容量大小。
• threadFactory：自定义的线程工厂。Disruptor 的默认线程池是自定义的，我们只需要传入线程工厂即可。
• producerType：指定是单个事件发布者模式还是多个事件发布者模式（发布者和生产者的意思类似，我个人比较喜欢用发布者）。
• waitStrategy：等待策略，决定了没有事件可以消费的时候，事件消费者如何等待新事件的到来。

ProducerType 的源码如下，它是一个包含两个变量的枚举类型

• SINGLE：单个事件发布者模式，不需要保证线程安全。
• MULTI：多个事件发布者模式，基于 CAS 来保证线程安全。

WaitStrategy （等待策略）接口的实现类中只有两个方法：

• waitFor() ：等待新事件的到来。
• signalAllWhenBlocking()：唤醒所有等待的消费者。

public interface WaitStrategy
{
    long waitFor(long sequence, Sequence cursor, Sequence dependentSequence, SequenceBarrier barrier)
        throws AlertException, InterruptedException, TimeoutException;
    void signalAllWhenBlocking();
}

WaitStrategy 的实现类共有 8 个，也就是说共有 8 种等待策略可供选择。

除了上面介绍的这个构造函数之外，Disruptor 还有一个只有 3 个参数构造函数。

使用这个构造函数创建的 Disruptor 对象会默认使用 ProducerType.MULTI（多个事件发布者模式）和 BlockingWaitStrategy（阻塞等待策略） 。

public Disruptor(final EventFactory<T> eventFactory, final int ringBufferSize, final ThreadFactory threadFactory)
{
    this(RingBuffer.createMultiProducer(eventFactory, ringBufferSize), new BasicExecutor(threadFactory));
}

1.2.6 发布事件

1.2.6.1 main方法测试

//获取 Disruptor 对象
Disruptor<LogEvent> disruptor = getLogEventDisruptor();
//绑定处理事件的Handler对象
disruptor.handleEventsWith(new LogEventHandler());
//启动 Disruptor
disruptor.start();
//获取保存事件的环形数组（RingBuffer）
RingBuffer<LogEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
//发布 10w 个事件
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
    // 通过调用 RingBuffer 的 next() 方法获取下一个空闲事件槽的序号
    long sequence = ringBuffer.next();
    try {
        LogEvent logEvent = ringBuffer.get(sequence);
        // 初始化 Event，对其赋值
        logEvent.setMessage("这是第%d条日志消息".formatted(i));
    } finally {
        // 发布事件
        ringBuffer.publish(sequence);
    }
}
// 关闭 Disruptor
disruptor.shutdown();

1.2.6.2 使用配置方式

public interface DisruptorMqService {

    /**
     * 消息
     * @param message
     */
    void sayHelloMq(String message);
}

@Slf4j
@Component
@Service
public class DisruptorMqServiceImpl implements DisruptorMqService {

    @Autowired
    private RingBuffer<LogEvent> messageModelRingBuffer;

    @Override
    public void sayHelloMq(String message) {
        log.info("record the message: {}",message);
        //获取下一个Event槽的下标
        long sequence = messageModelRingBuffer.next();
        try {
            //给Event填充数据
            MessageModel event = messageModelRingBuffer.get(sequence);
            event.setMessage(message);
            log.info("往消息队列中添加消息：{}", event);
        } catch (Exception e) {
            log.error("failed to add event to messageModelRingBuffer for : e = {},{}",e,e.getMessage());
        } finally {
            //发布Event，激活观察者去消费，将sequence传递给改消费者
            //注意最后的publish方法必须放在finally中以确保必须得到调用；如果某个请求的sequence未被提交将会堵塞后续的发布操作或者其他的producer
            messageModelRingBuffer.publish(sequence);
        }
    }
}