并发编程之Disruptor框架介绍和高阶运用
1. Disruptor是什么
1.1 技术背景
LMAX是在英国注册并受到FCA监管（监管号码为509778）的外汇黄金交易所, LMAX架构是LMAX内部研发并应用到交易系统的一种技术。它之所以引起人们的关注,是因为它是一个非常高性能系统，这个系统是建立在JVM平台上，核心是一个业务逻辑处理器，官方号称它能够在一个线程里每秒处理6百万订单.
一个仅仅部署在4台服务器上的服务，每秒向Database写入数据超过100万行数据，每分钟产生超过1G的数据。而每台服务器（8核12G）上CPU占用不到100%，load不超过5。
1.2 对比阻塞队列
现实编程过程中，加锁通常会严重地影响性能。线程会因为竞争不到锁而被挂起，等锁被释放的时候，线程又会被恢复，这个过程中存在着很大的开销，并且通常会有较长时间的中断，因为当一个线程正在等待锁时，它不能做任何其他事情。如果一个线程在持有锁的情况下被延迟执行，例如发生了缺页错误、调度延迟或者其它类似情况，那么所有需要这个锁的线程都无法执行下去。如果被阻塞线程的优先级较高，而持有锁的线程优先级较低，就会发生优先级反转。
Disruptor论文中讲述了一个实验：
这个测试程序调用了一个函数，该函数会对一个64位的计数器循环自增5亿次。 机器环境：2.4G 6核 运算： 64位的计数器累加5亿次
| Method | Time (ms) |
|---|---|
| Single thread | 300 |
| Single thread with CAS | 5,700 |
| Single thread with lock | 10,000 |
| Single thread with volatile write | 4,700 |
| Two threads with CAS | 30,000 |
| Two threads with lock | 224,000 |
CAS操作比单线程无锁慢了1个数量级；有锁且多线程并发的情况下，速度比单线程无锁慢3个数量级。可见无锁速度最快。 单线程情况下，不加锁的性能 > CAS操作的性能 > 加锁的性能。 在多线程情况下，为了保证线程安全，必须使用CAS或锁，这种情况下，CAS的性能超过锁的性能，前者大约是后者的8倍。
可以和BlockingQueue做对比，不过disruptor除了能完成同样的工作场景外，能做更多的事，效率也更高。业务逻辑处理器完全是运行在内存中(in-memory)，使用事件源驱动方式(event sourcing). 业务逻辑处理器的核心是Disruptors，这是一个并发组件，能够在无锁的情况下实现Queue并发安全操作。
1.3 Disruptor构成
disruptor核心UML图
先介绍几个相关的核心概念。
①环形队列ringbuffer
数据缓冲区，不同线程之间传递数据的BUFFER。RingBuffer是存储消息的地方，通过一个名为cursor的Sequence对象指示队列的头，协调多个生产者向RingBuffer中添加消息，并用于在消费者端判断RingBuffer是否为空。巧妙的是，表示队列尾的Sequence并没有在RingBuffer中，而是由消费者维护。这样的好处是多个消费者处理消息的方式更加灵活，可以在一个RingBuffer上实现消息的单播，多播，流水线以及它们的组合。在RingBuffer中维护了一个名为gatingSequences的Sequence数组来跟踪相关Seqence。
②Producer/Consumer
Producer即生产者，比如下图中的P1. 只是泛指调用 Disruptor 发布事件(我们把写入缓冲队列的一个元素定义为一个事件)的用户代码。
Consumer和EventProcessor是一个概念，新的版本中由EventProcessor概念替代了Consumer。
有两种实现策略，一个是SingleThreadedStrategy（单线程策略）另一个是 MultiThreadedStrategy（多线程策略），两种策略对应的实现类为SingleProducerSequencer、MultiProducerSequencer【都实现了Sequencer类，之所以叫Sequencer是因为他们都是通过Sequence来实现数据写，Sequence的概念参见③】 ，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。具体使用哪个根据自己的场景来定，[多线程的策略使用了AtomicLong（Java提供的CAS操作），而单线程的使用long，没有锁也没有CAS。这意味着单线程版本会非常快，因为它只有一个生产者，不会产生序号上的冲突]
Producer生产event数据，EventHandler作为消费者消费event并进行逻辑处理。消费消息的进度通过Sequence来控制。
③Sequence
Sequence是一个递增的序号，说白了就是计数器；其次，由于需要在线程间共享，所以Sequence是引用传递，并且是线程安全的；再次，Sequence支持CAS操作；最后，为了提高效率，Sequence通过padding来避免伪共享，关于解决伪共享的问题，可以参见下面章节详细的介绍。
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。生产者对RingBuffer的互斥访问，生产者与消费者之间的协调以及消费者之间的协调，都是通过Sequence实现。几乎每一个重要的组件都包含Sequence。
说明：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。
④Sequence 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。SequenceBarrier用来在消费者之间以及消费者和RingBuffer之间建立依赖关系。在Disruptor中，依赖关系实际上指的是Sequence的大小关系，消费者A依赖于消费者B指的是消费者A的Sequence一定要小于等于消费者B的Sequence，这种大小关系决定了处理某个消息的先后顺序。因为所有消费者都依赖于RingBuffer，所以消费者的Sequence一定小于等于RingBuffer中名为cursor的Sequence，即消息一定是先被生产者放到Ringbuffer中，然后才能被消费者处理。不好理解的话，可以看下面章节事例配合了解。
SequenceBarrier在初始化的时候会收集需要依赖的组件的Sequence，RingBuffer的cursor会被自动的加入其中。需要依赖其他消费者和/或RingBuffer的消费者在消费下一个消息时，会先等待在SequenceBarrier上，直到所有被依赖的消费者和RingBuffer的Sequence大于等于这个消费者的Sequence。当被依赖的消费者或RingBuffer的Sequence有变化时，会通知SequenceBarrier唤醒等待在它上面的消费者。
⑤Wait Strategy
当消费者等待在SequenceBarrier上时，有许多可选的等待策略，不同的等待策略在延迟和CPU资源的占用上有所不同，可以视应用场景选择：
BusySpinWaitStrategy ： 自旋等待，类似Linux Kernel使用的自旋锁。低延迟但同时对CPU资源的占用也多。
BlockingWaitStrategy ： 使用锁和条件变量。CPU资源的占用少，延迟大。
SleepingWaitStrategy ： 在多次循环尝试不成功后，选择让出CPU，等待下次调度，多次调度后仍不成功，尝试前睡眠一个纳秒级别的时间再尝试。这种策略平衡了延迟和CPU资源占用，但延迟不均匀。
YieldingWaitStrategy ： 是一种充分压榨 CPU 的策略，使用
自旋+yield的方式来提高性能。 当消费线程（Event Handler threads）的数量小于 CPU 核心数时推荐使用该策略。（多个消费者且大于CPU核数可能导致CPU接近100%，需要谨慎使用）PhasedBackoffWaitStrategy ： 上面多种策略的综合，CPU资源的占用少，延迟大。
⑥Event
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。
1.3 .6.1 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)。通过把EventProcessor提交到线程池来真正执行，有两类Processor:
其中一类消费者是BatchEvenProcessor。每个BatchEvenProcessor有一个Sequence，来记录自己消费RingBuffer中消息的情况。所以，一个消息必然会被每一个BatchEvenProcessor消费。
另一类消费者是WorkProcessor。每个WorkProcessor也有一个Sequence，多个WorkProcessor还共享一个Sequence用于互斥的访问RingBuffer。一个消息被一个WorkProcessor消费，就不会被共享一个Sequence的其他WorkProcessor消费。这个被WorkProcessor共享的Sequence相当于尾指针
1.3 6.2 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。开发者实现EventHandler，然后作为入参传递给EventProcessor的实例。
综上所述，附官方类图：
2. Disruptor什么时候用
disruptor是用于一个JVM中多个线程之间的消息队列，作用与ArrayBlockingQueue有相似之处，但是disruptor从功能、性能都远好于ArrayBlockingQueue，当多个线程之间传递大量数据或对性能要求较高时，可以考虑使用disruptor作为ArrayBlockingQueue的替代者。下面以两个简单场景举例：
例如场景一：
停车批量入场数据上报，数据上报后需要对每条入场数据存入DB，还需要发送kafka消息给其他业务系统。如果执行完所有的操作，再返回，那么接口耗时比较长，我们可以批量上报后验证数据正确性，通过后按单条入场数据写入环形队列，然后直接返回成功。
实现方式一：启 动2个消费者线程，一个消费者去执行db入库，一个消费者去发送kafka消息。
实现方式二：启动4个消费者，2个消费者并发执行db入库，两个消费者并发发送kafka消息，充分利用cpu多核特性，提高执行效率。
实现方式三：如果要求写入DB和kafka后，需要给用户发送短信。那么可以启动三个消费者线程，一个执行db插入，一个执行kafka消息发布，最后一个依赖前两个线程执行成功，前两个线程都执行成功后，该线程执行短信发送。
例如场景二：
你在网上使用信用卡下订单。一个简单的零售系统将获取您的订单信息，使用信用卡验证服务，以检查您的信用卡号码，然后确认您的订单 – 所有这些都在一个单一过程中操作。当进行信用卡有效性检查时，服务器这边的线程会阻塞等待，当然这个对于用户来说停顿不会太长。
在MAX架构中，你将此单一操作过程分为两个，第一部分将获取订单信息，然后输出事件(请求信用卡检查有效性的请求事件)给信用卡公司. 业务逻辑处理器将继续处理其他客户的订单，直至它在输入事件中发现了信用卡已经检查有效的事件，然后获取该事件来确认该订单有效。
3. Disruptor为什么快
3.1数组实现
用数组实现, 解决了链表节点分散, 不利于cache预读问题，可以预分配用于存储事件内容的内存空间；并且解决了节点每次需要分配和释放, 需要大量的垃圾回收GC问题 (数组内元素的内存地址的连续性存储的,在硬件级别，数组中的元素是会被预加载的,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)
3.2 批量预读
相比链表队列，实现数组预读，减少结点操作空间释放和申请，（事先把数据空间申请出来，但不赋值）从而减少gc次数。生产者支持单生产，多生产者模式，单生产者cursor使用普通long实现，无锁加快速度，多生产者才使用Sequence(AtomicLong)生产和消费元素支持单线程批量操作数据。
RingBuffer的批量预读源码：
private void fill(EventFactory eventFactory)
{
for (int i = 0; i < bufferSize; i++)
{
entries[BUFFER_PAD + i] = eventFactory.newInstance();
}
}
3.3求余操作优化
求余操作本身也是一种高耗费的操作, 所以ringbuffer的size设成2的n次方（不要太大，否则会造成oom）, 可以利用位操作来高效实现求余。要找到数组中当前序号指向的元素，可以通过mod操作，正常通过sequence mod array length = array index，优化后可以通过：sequence & （array length－1） = array index实现。比如一共有8槽，3&（8－1）=3，HashMap就是用这个方式来定位数组元素的，这种方式比取模的速度更快。
3.4 Lock-Free
如果只有一个生产者，那么系统中的每一个序列号只会由一个线程写入。这意味着没有竞争、不需要锁、甚至不需要CAS。在ClaimStrategy中，如果存在多个生产者，唯一会被多线程竞争写入的序号就是 ClaimStrategy 对象里的那个。
那么是采用什么样的方式竞争写入呢?
disruptor不使用锁, 使用CAS（Compare And Swap/Set）,严格意义上说仍然是使用锁, 因为CAS本质上也是一种乐观锁, 只不过是CPU级别指令, 不涉及到操作系统, 所以效率很高(AtomicLong实现Sequence)
这就是我们所说的“分离竞争点问题”或者队列的“合并竞争点问题”。通过将所有的东西都赋予私有的序列号，并且只允许一个消费者读Entry对象中的变量来消除竞争，Disruptor 唯一需要处理访问冲突的地方，是多个生产者写入 Ring Buffer 的场景
为什么队列不能胜任这个工作？
- 节点分散, 不利于cache预读
- 节点每次需要分配和释放, 需要大量的垃圾回收, 低效
- 不利于批量读取
- 竞争点较多, head指针, tail指针, size
由于producer和consumer很难同步, 所以大部分queue都是满或空状态, 这样会导致大量的竞争, 比较低效
- 而且习惯的编程方式导致head指针, tail指针, size常常在一个cacheline中, 造成伪共享问题
用数组实现, 可以部分解决前3点问题, 但仍然无法解决竞争点问题, 以及由于数组的fix size, 带来扩展性问题
3.5 解决伪共享{False Sharing}
缓存系统是以缓存行cache-line为存储单位的，大小一般为2的整数次幂一般为64字节
当多线程互相修改独立的变量时，如果这些变量共享一个缓存行，就会影响彼此的性能，这就是伪共享
缓存行通常是64字节, 一个Java的long类型是8字节，因此在一个缓存行中可以存8个long类型的变量. 缓存行是缓存更新的基本单位, 就算你只读一个变量, 系统也会预读其余7个, 并cache这一行, 并且这行中的任一变量发生改变, 都需要重新加载整行, 而非仅仅重新加载一个变量.
解决伪共享的办法是填充一些无用的字段p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7再考虑到对象头也占用8bit, 刚好把对象占用的内存扩展到刚好占64bytes（或者64bytes的整数倍）
注：有可能处理器的缓存行是128字节，那么使用64字节填充还是会存在伪共享问题
在Disruptor里我们对RingBuffer的cursor和BatchEventProcessor的序列进行了缓存行填充，如下：
abstract class RingBufferPad
{
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}
jdk消除伪共享的策略
http://www.cnblogs.com/Binhua-Liu/p/5620339.html
https://gitee.com/lzhcode/maven-parent/tree/master/lzh-disruptor/lzh-disruptor-api/src/main/java/com/lzhsite/disruptor/com.lzhsite.disruptor.optimization
3.6 使用内存屏障
内存屏障本身不是一种优化方式, 而是你使用lock-free(CAS)的时候, 必须要配合使用内存屏障，因为CPU和memory之间有多级cache, CPU core只会更新cache-line, 而cache-line什么时候flush到memory, 这个是有一定延时的 ,在这个延时当中, 其他CPU core是无法得知你的更新的, 因为只有把cache-line flush到memory后, 其他core中的相应的cache-line才会被置为过期数据,所以如果要保证使用CAS能保证线程间互斥, 即乐观锁, 必须当一个core发生更新后, 其他所有core立刻知道并把相应的cache-line设为过期, 否则在这些core上执行CAS读到的都是过期数据.
内存屏障 = “立刻将cache-line flush到memory, 没有延时”
注:可参考java中volatile的原理和 happen-before语义 同样实现了内存屏障。
3.8 序号栅栏
生产者序号wrapPoint,比消费者序号的最小值minSequence大就不断自旋
disruptor的多生产者多消费者模型
多生产者多消费者完整代码：
https://gitee.com/lzhcode/maven-parent/tree/master/lzh-disruptor/lzh-disruptor-api/src/main/java/com/lzhsite/disruptor/heigh/multi
4. 使用Disruptor开发
4.1handleEventsWith，handleEventsWithWorkerPool方法的联系及区别
在disruptor框架调用start方法之前，往往需要将消息的消费者指定给disruptor框架。
常用的方法是：disruptor.handleEventsWith(EventHandler ... handlers)，将多个EventHandler的实现类传入方法，封装成一个EventHandlerGroup，实现多消费者消费。
disruptor的另一个方法是：disruptor.handleEventsWithWorkerPool(WorkHandler ... handlers)，将多个WorkHandler的实现类传入方法，封装成一个EventHandlerGroup实现多消费者消费。
两者共同点都是，将多个消费者封装到一起，供框架消费消息。
不同点在于，
4.1.1. 对于某一条消息m，handleEventsWith方法返回的EventHandlerGroup，Group中的每个消费者都会对m进行消费，各个消费者之间不存在竞争。handleEventsWithWorkerPool方法返回的EventHandlerGroup，Group的消费者对于同一条消息m不重复消费；也就是，如果c0消费了消息m，则c1不再消费消息m。
4.1.2. 传入的形参不同。对于独立消费的消费者，应当实现EventHandler接口。对于不重复消费的消费者，应当实现WorkHandler接口。
因此，根据消费者集合是否独立消费消息，可以对不同的接口进行实现。也可以对两种接口同时实现，具体消费流程由disruptor的方法调用决定。
API示例
https://www.cnblogs.com/pku-liuqiang/p/8544700.html
4.2应用场景
4.2.1车辆入场案例
入场后需要存入数据库，需要发送kafka消息，两步执行完后，给用户发送短信。代码实现如下：(经过自己实测单生产，单消费者的模式如果性能瓶颈在写入数据库那么引入disruptor也不能明显提高性能)
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import com.lmax.disruptor.EventFactory;
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.EventHandlerGroup;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
/**
* 测试 P1生产消息，C1，C2消费消息，C1和C2会共享所有的event元素! C3依赖C1，C2处理结果
* @author lzhcode
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long beginTime = System.currentTimeMillis();
//最好是2的n次方
int bufferSize = 1024;
// Disruptor交给线程池来处理，共计 p1,c1,c2,c3四个线程
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
// 构造缓冲区与事件生成
Disruptor disruptor = new Disruptor(
new EventFactory() {
@Override
public InParkingDataEvent newInstance() {
return new InParkingDataEvent();
}
}, bufferSize, executor, ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
// 使用disruptor创建消费者组C1,C2
EventHandlerGroup handlerGroup = disruptor.handleEventsWith(new ParkingDataToKafkaHandler(),
new ParkingDataInDbHandler());
ParkingDataSmsHandler smsHandler = new ParkingDataSmsHandler();
// 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(smsHandler);
disruptor.start();// 启动
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
// 生产者准备
executor.submit(new InParkingDataEventPublisher(latch, disruptor));
latch.await();// 等待生产者结束
disruptor.shutdown();
executor.shutdown();
System.out.println("总耗时:" + (System.currentTimeMillis() - beginTime));
}
} 完整代码 https://gitee.com/lzhcode/maven-parent/tree/master/lzh-disruptor/lzh-disruptor-api/src/main/java/com/lzhsite/disruptor/quickstart/inParking
4.2.2 大文件内容hash后输入到小文件的案例
文件中存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G。按照每个url64字节来算，每个文件有50亿个url，那么每个文件大小为5G*64=320G。320G远远超出内存限定的4G，分给四个线程分别处理，每个线程处理80G文件内容，单线程内需要循环处理20次。每次处理完后，根据url的hash值输出到对应小文件，然后进行下一次处理。
这样的方法有两个弊端：
同一个线程内，读写相互依赖，互相等待
不同线程可能争夺同一个输出文件，需要lock同步
于是改为如下方法，四个线程读取数据，计算hash值，将信息写入相应disruptor。每个线程对应disruptor的一个消费者，将disruptor中的信息落盘持久化（使用disruptor的多生产者单消费者模型）。对于四个读取线程(生产者)而言，只有读取文件操作，没有写文件操作，因此不存在读写互相依赖的问题。对于disruptor消费线程而言，只存在写文件操作，没有读文件，因此也不存在读写互相依赖的问题。同时disruptor的单消费者又很好的解决了多个线程互相竞争同一个文件的问题(disruptor的一个消费者是相当于一个线程)，因此可以大大提高程序的吞吐率。
优化后的文件内容hash方案示意图
核心框架代码如下：
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.Executors;
import com.lmax.disruptor.EventFactory;
import com.lmax.disruptor.ExceptionHandler;
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.ProducerType;
/**
* 多生产者多消费者模型
* @author lzhcode
*
*/
public class Main {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//1 创建RingBuffer
RingBuffer ringBuffer =
RingBuffer.create(ProducerType.MULTI,
new EventFactory() {
public Order newInstance() {
return new Order();
}
},
1024*1024,
new YieldingWaitStrategy());
//2 通过ringBuffer 创建一个屏障
SequenceBarrier sequenceBarrier = ringBuffer.newBarrier();
//3 创建一个消费者:
Consumer consumer = new Consumer;
//4 构建多消费者工作池
WorkerPool workerPool = new WorkerPool(
ringBuffer,
sequenceBarrier,
new EventExceptionHandler(),
consumer );
//5 设置消费者的sequence序号 用于单独统计消费进度, 并且设置到ringbuffer中
ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());
//6 启动workerPool
workerPool
.start(Executors.newFixedThreadPool(5));
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
for(int i = 0; i < 100; i++) {
final Producer producer = new Producer(ringBuffer);
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
latch.await();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
for(int j = 0; j<100; j++) {
producer.sendData(UUID.randomUUID().toString());
}
}
}).start();
}
Thread.sleep(2000);
System.err.println("----------线程创建完毕，开始生产数据----------");
latch.countDown();
Thread.sleep(10000);
System.err.println("任务总数:" + consumers[2].getCount());
}
static class EventExceptionHandler implements ExceptionHandler {
public void handleEventException(Throwable ex, long sequence, Order event) {
}
public void handleOnStartException(Throwable ex) {
}
public void handleOnShutdownException(Throwable ex) {
}
}
} 4.2.3 Netty整合并发编程框架Disruptor实战百万长链接服务构建案例
对于一个server，我们一般考虑他所能支撑的qps，但有那么一种应用， 我们需要关注的是它能支撑的连接数个数，而并非qps，当然qps也是我们需要考虑的性能点之一。这种应用常见于消息推送系统，比如聊天室或即时消息推送系统等。c对于这类系统，因为很多消息需要到产生时才推送给客户端，所以当没有消 息产生时，就需要hold住客户端的连接，这样，当有大量的客户端时，就需要hold住大量的连接，这种连接我们称为长连接。
首先，我们分析一下，对于这类服务，需消耗的系统资源有：cpu、网络、内存。所以，想让系统性能达到最佳，我们先找到系统的瓶颈所在。这样的长连 接，往往我们是没有数据发送的，所以也可以看作为非活动连接。对于系统来说，这种非活动连接，并不占用cpu与网络资源，而仅仅占用系统的内存而已。所以，我们假想，只要系统内存足够，系统就能够支持我们想达到的连接数，那么事实是否真的如此？
在 Linux 内核配置上，默认的配置会限制全局最大打开文件数(Max Open Files)还会限制进程数。 所以需要对 Linux 内核配置进行一定的修改才可以。具体如何修改这里不做讨论
java 中用的是非阻塞 IO（NIO 和 AIO 都算），那么它们都可以用单线程来实现大量的 Socket 连接。 不会像 BIO 那样为每个连接创建一个线程，因为代码层面不会成为瓶颈，最主要的是把业务代码用disruptor来进行解耦
TCP握手原理和Netty线程组的组合
构建Netty高性能核心架构图(集成Disruptor)
参考代码：
https://gitee.com/lzhcode/maven-parent/tree/master/lzh-disruptor/lzh-disruptor-netty-server
https://gitee.com/lzhcode/maven-parent/tree/master/lzh-disruptor/lzh-disruptor-netty-com
https://gitee.com/lzhcode/maven-parent/tree/master/lzh-disruptor/lzh-disruptor-netty-client