互联网架构（6）：并发编程--Disruptor并发框架

6 Disruptor并发框架简介

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。

目前我们使用disruptor已经更新到了3.x版本，比之前的2.x版本性能更加的优秀，提供更多的API使用方式。

下载disruptor-3.3.2.jar引入我们的项目既可以开始disruptor之旅。

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。

官方学习网站：http://ifeve.com/disruptor-getting-started/

（1）使用Disruptor

• 第一：建立一个Event类，用来承载数据，因为Disruptor是一个事件驱动的，所以再Disruptor中是以事件绑定数据进行传递的
• 第二：建立一个工厂Event类，用于创建Event类实例对象
• 第三：需要有一个监听事件类，用于处理数据（Event类）
• 第四：我们需要进行测试代码编写。实例化Disruptor实例，配置一系列参数。然后我们对Disruptor实例绑定监听事件类，接受并处理数据。

• 第五：在Disruptor中，真正存储数据的核心叫做RingBuffer，我们通过Disruptor实例拿到它，然后把数据生产出来，把数据加入到RingBuffer的实例对象中即可。

  实例化一个Disruptor对象：
  //创建Disruptor
  //1 eventFactory 为
  //2 ringBufferSize为RingBuffer缓冲区大小，最好是2的指数倍 
  //3 线程池，进行Disruptor内部的数据接收处理调用
  //4 第四个参数ProducerType.SINGLE和ProducerType.MULTI，用来指定数据生成者有一个还是多个
  //5 第五个参数是一种策略：WaitStrategy
  /**
   * 创建Disruptor
   * @param eventFactory 工厂类对象，用于创建一个个的LongEvent， LongEvent是实际的消费数据，初始化启动Disruptor的时候，Disruptor会调用该工厂方法创建一个个的消费数据实例存放到RingBuffer缓冲区里面去，创建的对象个数为ringBufferSize指定的
   * @param ringBufferSize RingBuffer缓冲区大小
   * @param executor 线程池，Disruptor内部的对数据进行接收处理时调用
   * @param producerType 用来指定数据生成者有一个还是多个，有两个可选值ProducerType.SINGLE和ProducerType.MULTI
   * @param waitStrategy 一种策略，用来均衡数据生产者和消费者之间的处理效率，默认提供了3个实现类
   */
  com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor.Disruptor(EventFactory eventFactory, int ringBufferSize, Executor executor, ProducerType producerType, WaitStrategy waitStrategy)
  
  //BlockingWaitStrategy 是最低效的策略，但其对CPU的消耗最小并且在各种不同部署环境中能提供更加一致的性能表现
  WaitStrategy BLOCKING_WAIT = new BlockingWaitStrategy();
  
  //SleepingWaitStrategy 的性能表现跟BlockingWaitStrategy差不多，对CPU的消耗也类似，但其对生产者线程的影响最小，适合用于异步日志类似的场景
  WaitStrategy SLEEPING_WAIT = new SleepingWaitStrategy();
  
  //YieldingWaitStrategy是可以被用在低延迟系统中的两个策略之一，这种策略在减低系统延迟的同时也会增加CPU运算量。YieldingWaitStrategy策略会循环等待sequence增加到合适的值。循环中调用Thread.yield()允许其他准备好的线程执行。如果需要高性能而且事件消费者线程比逻辑内核少的时候，推荐使用YieldingWaitStrategy策略。例如：在开启超线程的时候。
  WaitStrategy YIELDING_WAIT = new YieldingWaitStrategy();
  
  //BusySpinWaitStrategy是性能最高的等待策略，同时也是对部署环境要求最高的策略。这个性能最好用在事件处理线程比物理内核数目还要小的时候。例如：在禁用超线程技术的时候。
  WaitStrategy BusySpin_WAIT = new BusySpinWaitStrategy();
  
  //连接消费事件方法，其中EventHandler的是为消费者消费消息的实现类
  disruptor.handleEventsWith(？ extends EventHandler);
  
  //通过实例化的Disruptor对象获取到RingBuffer缓冲区，然后往缓冲区里面添加数据并且发布，消费者就可以消费这个数据了
  RingBuffer ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();//获取数据缓冲区
  
  long sequence = ringBuffer.next();//从数据缓冲区中获取下一个可用事件槽的Id
  
  V event = ringBuffer.get(sequence); //从事件槽中获取一个数据对象（初始化的时候，槽就会生成对应的对象V放到RingBuffer里面，就是eventFactory返回的对象）
  
  event.setValue(bbf.getLong(0));//调用Event的方法，设置数据，注意Event完全由用户实现
  
  ringBuffer.publish(sequence);//发布事件，发布的是RingBuffer的事件槽的Id，消费者也是根据这个Id去RingBuffer中获取对应的事件数据的，另外ringBuffer.publish 方法必须包含在 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它的 producer。
  

（2）Disruptor术语

• RingBuffer：被看做Disruptor最主要的组件，然而从3.0开始RingBuffer仅仅负责存储和更新再Disruptor中流通的数据。对一些特殊的使用场景能够被用户（使用其他数据结构）完全替代。

• Sequence：Disruptor使用Sequence来表示一个特殊组件处理的序号。和Disruptor一样，每一个消费者（EventProcessor）都维持着一个Sequence。大部分的并发代码依赖这些Sequence值得运转，因此Sequence支持多种当前为AtomicLong类的特性。

• Sequencer：这是Disruptor真正的核心。实现了这个接口的两种生产者（单生产者和多生产者）均实现了所有的并发算法，为了在生产者和消费者之间进行准确快速的数据传递。

• SequenceBarrier：由Sequencer生成，并且包含了已经发布的Sequence的引用，这些Sequence源于Sequencer和一些独立的消费者的Sequence。它包含了决定是否有供消费者消费的Event的逻辑。用来权衡当消费者无法从RingBuffer里面获取事件时的处理策略。（例如：当生产者太慢，消费者太快，会导致消费者获取不到新的事件会根据该策略进行处理，默认会堵塞）

• WaitStrategy：决定一个消费者将如何等待生产者将Event置入Disruptor的策略。用来权衡当生产者无法将新的事件放进RingBuffer时的处理策略。（例如：当生产者太快，消费者太慢，会导致生成者获取不到新的事件槽来插入新事件，则会根据该策略进行处理，默认会堵塞）

• Event：从生产者到消费者过程中所处理的数据单元。Disruptor中没有代码表示Event，因为它完全是由用户定义的。

• EventProcessor：主要事件循环，处理Disruptor中的Event，并且拥有消费者的Sequence。它有一个实现类是BatchEventProcessor，包含了event loop有效的实现，并且将回调到一个EventHandler接口的实现对象。

• EventHandler：由用户实现并且代表了Disruptor中的一个消费者的接口。

• Producer：由用户实现，它调用RingBuffer来插入事件(Event)，在Disruptor中没有相应的实现代码，由用户实现。

• WorkProcessor：确保每个sequence只被一个processor消费，在同一个WorkPool中的处理多个WorkProcessor不会消费同样的sequence。

• WorkerPool：一个WorkProcessor池，其中WorkProcessor将消费Sequence，所以任务可以在实现WorkHandler接口的worker之间移交

• LifecycleAware：当BatchEventProcessor启动和停止时，于实现这个接口用于接收通知。

（3）理解RingBuffer

• ringbuffer到底是什么？
  
  答：嗯，正如名字所说的一样，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元素。

Disruptor说的是生产者和消费者的故事. 有一个数组.生产者往里面扔芝麻.消费者从里面捡芝麻. 但是扔芝麻和捡芝麻也要考虑速度的问题. 1 消费者捡的比扔的快 那么消费者要停下来.生产者扔了新的芝麻,然后消费者继续. 2 数组的长度是有限的,生产者到末尾的时候会再从数组的开始位置继续.这个时候可能会追上消费者,消费者还没从那个地方捡走芝麻,这个时候生产者要等待消费者捡走芝麻,然后继续.

• 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：Sequence mod Array.length = index in Array（取模操作）假如当前的Sequence为12，RingBuffer的长度为10，那么下一个事件槽的ID就为（java的mod语法）：12 % 10 = 2。很简单吧。由于是取模操作，所以如果槽的个数是2的N次方那么将更有利于基于二进制的计算机进行计算。

（4）RingBuffer的特点

• 如果你看了维基百科里面的关于环形buffer的词条，你就会发现，我们的实现方式，与其最大的区别在于：没有尾指针。我们只维护了一个指向下一个可用位置的序号。这种实现是经过深思熟虑的—我们选择用环形buffer的最初原因就是想要提供可靠的消息传递。
• 我们实现的ring buffer和大家常用的队列之间的区别是，我们不删除buffer中的数据，也就是说这些数据一直存放在buffer中，直到新的数据覆盖他们。这就是和维基百科版本相比，我们不需要尾指针的原因。ringbuffer本身并不控制是否需要重叠。
• 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。
• 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。
• 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。

（5）Disruptor应用

Disruptor实际上是对RingBuffer的封装，所以我们也可以直接使用RingBuffer类

• API提供的生产者接口 EventTranslator与EventTranslatorOneArg，前者不能动态传参，后者可以动态传递一个参数data，V为需要创建的数据对象，data为实际数据，实现translateTo(V v, long sequeue, Object data)方法，其中v就是下一个可用事件槽里面的对象，data为传进来的真实数据，调用ringBuffer.publishEvent(EventTranslatorOneArg translator, Object data);来发布数据到RingBuffer中

  import java.nio.ByteBuffer;
  
  import com.lmax.disruptor.EventTranslatorOneArg;
  import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
  
  /**
   * Disruptor 3.0提供了lambda式的API。这样可以把一些复杂的操作放在Ring Buffer，
   * 所以在Disruptor3.0以后的版本最好使用Event Publisher或者Event Translator来发布事件
   */
  public class LongEventProducerWithTranslator {
  
      //一个translator可以看做一个事件初始化器，publicEvent方法会调用它
      //填充Event
      private static final EventTranslatorOneArg TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg() {
                  @Override
                  public void translateTo(LongEvent event, long sequeue, ByteBuffer buffer) {
                      event.setValue(buffer.getLong(0));
                  }
      };
  
      private final RingBuffer ringBuffer;
  
      public LongEventProducerWithTranslator(RingBuffer ringBuffer) {
          this.ringBuffer = ringBuffer;
      }
  
      public void onData(ByteBuffer buffer){
          ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, buffer);
      }
  
  }
  

• API提供的消费者接口

  • WorkerPool ： WorkerPool(RingBuffer ringBuffer, SequenceBarrier sequenceBarrier, ExceptionHandler exceptionHandler, WorkHandler... workHandlers)其中RingBuffer为数据缓冲区，sequenceBarrier是消费者与生产者之间的协调策略，API默认提供了一个实现类ProcessingSequenceBarrier，可以通过RingBuffer.newBarrier(Sequence... sequencesToTrack);来获取，exceptionHandler为异常处理函数，当handler发生异常时回调该函数，workHandlers为实现了EventHandler接口的消息业务处理类，可以有多个。
    WorkerPool启动的方法是 WorkerPool.start(Executor executor)

  • BatchEventProcessor ： BatchEventProcessor(RingBuffer extends DataProvider, SequenceBarrier sequenceBarrier, EventHandler eventHandler) 其中RingBuffer为数据缓冲区，sequenceBarrier是消费者与生产者之间的协调策略，API默认提供了一个实现类ProcessingSequenceBarrier，可以通过RingBuffer.newBarrier(Sequence... sequencesToTrack);来获取，eventHandler为实现了EventHandler接口的消息业务处理类。
    BatchEventProcessor启动的方法是 Executor.submit(BatchEventProcessor batchEventProcessor)

**注意**SequenceBarrier是用来协调消费者和生成者之间效率的策略类，所以要想Barrier生效，必须要将消费者消费的Seuence传递给RingBuffer，然后由RingBuffer进行协调：ringBuffer.addGatingSequences(BatchEventProcessor.getSequence()); 多消费者时使用BatchEventProcessor.getWorkerSequences()（这两个方法WorkerPool同样适用）。这是在直接使用RingBuffer时需要进行的处理，如果通过Disruptor去进行调用，在调用handleEventsWith注册消费者方法时会自动添加该处理。

-Trade.java

    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

    public class Trade {  

        private String id;//ID  
        private String name;
        private double price;//金额  
        private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

        public String getId() {
            return id;
        }
        public void setId(String id) {
            this.id = id;
        }
        public String getName() {
            return name;
        }
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
        public double getPrice() {
            return price;
        }
        public void setPrice(double price) {
            this.price = price;
        }
        public AtomicInteger getCount() {
            return count;
        }
        public void setCount(AtomicInteger count) {
            this.count = count;
        } 


    }  

• TradeHandler.java

  import java.util.UUID;
  
  import com.lmax.disruptor.EventHandler;
  import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
  
  /**
   * 实现EventHandler是为了作为BatchEventProcessor的事件处理器，
   * 实现WorkHandler是为了作为WorkerPool的事件处理器
   * @author jliu10
   *
   */
  public class TradeHandler implements EventHandler, WorkHandler {  
  
      @Override  
      public void onEvent(Trade event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {  
          this.onEvent(event);  
      }  
  
      @Override  
      public void onEvent(Trade event) throws Exception {  
          //这里做具体的消费逻辑  
          event.setId(UUID.randomUUID().toString());//简单生成下ID  
          System.out.println(event.getId());  
      }  
  }  
  

• Main1.java

  import java.util.concurrent.Callable;
  import java.util.concurrent.ExecutorService;
  import java.util.concurrent.Executors;
  import java.util.concurrent.Future;
  
  import com.lmax.disruptor.BatchEventProcessor;
  import com.lmax.disruptor.EventFactory;
  import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
  import com.lmax.disruptor.SequenceBarrier;
  import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
  
  public class Main1 {  
  
      public static void main(String[] args) throws Exception {  
          int BUFFER_SIZE=1024;  
          int THREAD_NUMBERS=4;  
          /* 
           * createSingleProducer创建一个单生产者的RingBuffer， 
           * 第一个参数叫EventFactory，从名字上理解就是"事件工厂"，其实它的职责就是产生数据填充RingBuffer的区块。 
           * 第二个参数是RingBuffer的大小，它必须是2的指数倍 目的是为了将求模运算转为&运算提高效率 
           * 第三个参数是RingBuffer的生产都在没有可用区块的时候(可能是消费者（或者说是事件处理器） 太慢了)的等待策略 
           */  
          final RingBuffer ringBuffer = RingBuffer.createSingleProducer(new EventFactory() {  
              @Override  
              public Trade newInstance() {  
                  return new Trade();  
              }  
          }, BUFFER_SIZE, new YieldingWaitStrategy());  
  
          //创建线程池  
          ExecutorService executors = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUMBERS);  
  
          //创建SequenceBarrier 用来权衡消费者是否可以从ringbuffer里面获取事件
          SequenceBarrier sequenceBarrier = ringBuffer.newBarrier();  
  
          //创建消息处理器  
          BatchEventProcessor transProcessor = new BatchEventProcessor(  
                  ringBuffer, sequenceBarrier, new TradeHandler());  
  
          //这一步的目的就是把消费者的位置信息引用注入到生产者    如果只有一个消费者的情况可以省略 
          ringBuffer.addGatingSequences(transProcessor.getSequence());  
  
          //把消息处理器提交到线程池  
          executors.submit(transProcessor);  
  
          //如果存在多个消费者 那重复执行上面3行代码 把TradeHandler换成其它消费者类  
  
          Future future= executors.submit(new Callable() {  
              @Override  
              public Void call() throws Exception {  
                  long seq;  
                  for(int i=0;i<10;i++){  
                      seq = ringBuffer.next();//占个坑 --ringBuffer一个可用区块  
                      ringBuffer.get(seq).setPrice(Math.random()*9999);//给这个区块放入 数据 
                      ringBuffer.publish(seq);//发布这个区块的数据使handler(consumer)可见  
                  }  
                  return null;  
              }  
          }); 
  
          future.get();//等待生产者结束  
          Thread.sleep(1000);//等上1秒，等消费都处理完成  
          transProcessor.halt();//通知事件(或者说消息)处理器 可以结束了（并不是马上结束!!!）  
          executors.shutdown();//终止线程  
      }  
  }  
  

• Main2.java

  import java.util.concurrent.ExecutorService;
  import java.util.concurrent.Executors;
  
  import com.lmax.disruptor.EventFactory;
  import com.lmax.disruptor.IgnoreExceptionHandler;
  import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
  import com.lmax.disruptor.SequenceBarrier;
  import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
  import com.lmax.disruptor.WorkerPool;
  
  public class Main2 {  
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
          int BUFFER_SIZE=1024;  
          int THREAD_NUMBERS=4;  
  
          EventFactory eventFactory = new EventFactory() {  
              public Trade newInstance() {  
                  return new Trade();  
              }  
          };  
  
          RingBuffer ringBuffer = RingBuffer.createSingleProducer(eventFactory, BUFFER_SIZE);  
  
          SequenceBarrier sequenceBarrier = ringBuffer.newBarrier();  
  
          ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUMBERS);  
  
          WorkHandler handler = new TradeHandler();  
  
          WorkerPool workerPool = new WorkerPool(ringBuffer, sequenceBarrier, new IgnoreExceptionHandler(), handler);  
  
          //这一步的目的就是把消费者的位置信息引用注入到生产者    如果只有一个消费者的情况可以省略 
          ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());  
  
          workerPool.start(executor);  
  
          //下面这个生产8个数据
          for(int i=0;i<8;i++){  
              long seq=ringBuffer.next();  
              ringBuffer.get(seq).setPrice(Math.random()*9999);  
              ringBuffer.publish(seq);  
          }  
  
          Thread.sleep(1000);  
          workerPool.halt();  
          executor.shutdown();  
      }  
  }  
  

• Disruptor注册消费者的方法是：Disruptor.handleEventsWith(final EventHandler... handlers)
  
  Disruptor提供了一些复杂的并行运行方式。

  • 1、生产者A生成的数据同时被B,C两个消费者消费，两者都消费完成之后再由消费者D对两者同时消费。（注意ABC以及下面提到的消息处理类必须要实现EventHandler接口）

    EventHandlerGroup handlerGroup = 
            disruptor.handleEventsWith(A, B);
    //声明在C1,C2完事之后执行JMS消息发送操作 也就是流程走到C3 
    handlerGroup.then(C);
    

  • 2、生产者A生成的数据同时被B1,C2两个消费者消费，而B消耗完毕之后由B2处理，C1处理完成之后由C2处理，B2与C2两者都消费完成之后再由消费者D对两者同时消费。其中B1与B2,C1与C2是并行执行的。

    disruptor.handleEventsWith(B1, C1);
    disruptor.after(B1).handleEventsWith(B2);
    disruptor.after(C1).handleEventsWith(C2);
    disruptor.after(B2, C2).handleEventsWith(h3);
    

  • 3、生产者A生成的数据依次被A,B,C三个消费者消费

    disruptor.handleEventsWith(A).handleEventsWith(B).handleEventsWith(C);
    

参考博客 http://ifeve.com/disruptor-dsl/，该博客中介绍的是Disruptor2.0的版本，在3.0中有一些方法的作用有变化，请参考http://ifeve.com/disruptor-wizard/

• Main.java

  import java.util.concurrent.CountDownLatch;
  import java.util.concurrent.ExecutorService;
  import java.util.concurrent.Executors;
  
  import com.lmax.disruptor.BusySpinWaitStrategy;
  import com.lmax.disruptor.EventFactory;
  import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
  import com.lmax.disruptor.dsl.EventHandlerGroup;
  import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
  import com.test.sync13.generate1.Trade;
  
  public class Main {  
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
  
          long beginTime=System.currentTimeMillis();  
          int bufferSize=8;  
          ExecutorService executor=Executors.newFixedThreadPool(8);  
  
          Disruptor disruptor = new Disruptor(new EventFactory() {  
              @Override  
              public Trade newInstance() {  
                  return new Trade();  
              }  
          }, bufferSize, executor, ProducerType.SINGLE, new BusySpinWaitStrategy());  
  
          //菱形操作
          /**
          //使用disruptor创建消费者组C1,C2  
          EventHandlerGroup handlerGroup = 
                  disruptor.handleEventsWith(new Handler1(), new Handler2());
          //声明在C1,C2完事之后执行JMS消息发送操作 也就是流程走到C3 
          handlerGroup.then(new Handler3());
          */
  
          //顺序操作
          /** */
          disruptor.handleEventsWith(new Handler1()).
              handleEventsWith(new Handler2()).
              handleEventsWith(new Handler3());
  
  
          //六边形操作. 
          /** 
          Handler1 h1 = new Handler1();
          Handler2 h2 = new Handler2();
          Handler3 h3 = new Handler3();
          Handler4 h4 = new Handler4();
          Handler5 h5 = new Handler5();
          disruptor.handleEventsWith(h1, h2);
          disruptor.after(h1).handleEventsWith(h4);
          disruptor.after(h2).handleEventsWith(h5);
          disruptor.after(h4, h5).handleEventsWith(h3);
         */
  
  
  
          disruptor.start();//启动  
          CountDownLatch latch=new CountDownLatch(1);  
          //生产者准备  
          executor.submit(new TradePublisher(latch, disruptor));
  
          latch.await();//等待生产者完事. 
  
          disruptor.shutdown();  
          executor.shutdown();  
          System.out.println("总耗时:"+(System.currentTimeMillis()-beginTime));  
      }  
  }  
  

• Handler*.java

  import com.lmax.disruptor.EventHandler;
  import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
  import com.test.sync13.generate1.Trade;
  
  public class Handler1 implements EventHandler,WorkHandler {  
  
      @Override  
      public void onEvent(Trade event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {  
          this.onEvent(event);  
      }  
  
      @Override  
      public void onEvent(Trade event) throws Exception {  
          System.out.println("handler1: set name");
          event.setName("h1");
          Thread.sleep(500);
      }  
  }  
  

• TradePublisher.java

  import java.util.Random;
  import java.util.concurrent.CountDownLatch;
  
  import com.lmax.disruptor.EventTranslator;
  import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
  import com.test.sync13.generate1.Trade;
  
  public class TradePublisher implements Runnable {  
  
      Disruptor disruptor;  
      private CountDownLatch latch;  
  
      private static int LOOP=10;//模拟百万次交易的发生  
  
      public TradePublisher(CountDownLatch latch,Disruptor disruptor) {  
          this.disruptor=disruptor;  
          this.latch=latch;  
      }  
  
      @Override  
      public void run() {  
          TradeEventTranslator tradeTransloator = new TradeEventTranslator();  
          for(int i=0;i{  
  
      private Random random=new Random();  
  
      @Override  
      public void translateTo(Trade event, long sequence) {  
          this.generateTrade(event);  
      }  
  
      private Trade generateTrade(Trade trade){  
          trade.setPrice(random.nextDouble()*9999);  
          return trade;  
      }  
  
  }  
  

• Trade.java

  import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
  
  public class Trade {  
  
      private String id;//ID  
      private String name;
      private double price;//金额  
      private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
  
      public String getId() {
          return id;
      }
      public void setId(String id) {
          this.id = id;
      }
      public String getName() {
          return name;
      }
      public void setName(String name) {
          this.name = name;
      }
      public double getPrice() {
          return price;
      }
      public void setPrice(double price) {
          this.price = price;
      }
      public AtomicInteger getCount() {
          return count;
      }
      public void setCount(AtomicInteger count) {
          this.count = count;
      } 
  
  
  }