如何让Java以光的速度跨线程通信？

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一个比Disruptor吞吐量等性能指标更好的框架，使用Railway算法，将线程之间的消费发送参考现实生活中火车在站点之间搬运货物。

目标起始于一个简单的想法：创建一个开发人员友好的，简单的，轻量级线程间的通信框架，无需使用任何锁，同步器，信号量，等待，通知以及没有队列，消息，事件或任何其它并发特定的语法或工具。

只是一个Java接口接受到POJO以后在其背后实现这个通信，这个主意很类似Akka的Actors，但是它也许是有点矫枉过正，特别是对于单个多核计算机上线程间的通信优化必须是轻量的。

Akka的伟大之处是跨进程通信，特别是Actor是能够跨越不同JVM节点实现分布式通信。

无论如何，你可能觉得使用Akka在一个小型项目上有些过度，因为你只需要线程之间的通信，但是你还是想使用类似Actor这种做法模式。

该文章作者使用了动态代理 堵塞队列和一个缓存的线程池创建了这个解决方案，如图：


SPSC队列是一个Single Producer/Single Consumer 队列(单生产者/单消费者)，而MPSC是一个Multi Producer/Single Consumer队列。

Dispatcher线程从Actor线程接受到消息，然后发送到相应的SPSC中。

Actor线程从接受的消息中使用数据，调用相应的actor类的方法，Actor实例都是发送消息给MPSC队列，然后再从Actor线程那里得到消息。

下面是ping-pong案例：

public interface PlayerA ( void pong(long ball); //send and forget method call } public interface PlayerB { void ping(PlayerA playerA, long ball); //send and forget method call } public class PlayerAImpl implements PlayerA { @Override @ublic void pong(long ball) { } } public class PlayerBImpl implements PlayerB { @Override public void ping(PlayerA playerA, long ball) { playerA.pong(ball); } } public class PingPongExample { public void testPingPong() { // this manager hides the complexity of inter-thread communications // and it takes control over actor proxies, actor implementations and threads ActorManager manager = new ActorManager(); // registers actor implementations inside the manager manager.registerImpl(PlayerAImpl.class); manager.registerImpl(PlayerBImpl.class); //Create actor proxies. Proxies convert method calls into internal messages //which would be sent between threads to a specific actor instance. PlayerA playerA = manager.createActor(PlayerA.class); PlayerB playerB = manager.createActor(PlayerB.class); for(int i = 0; i < 1000000; i++) { playerB.ping(playerA, i); } }

这两个play能够每秒打500,000个乒乓。但是如果和单个线程执行速度相比，还是很差的，同样代码在单个线程可以到达每秒两百万个。

作者开始研究缓慢的原因，在一些校验和测试以后，他认为是Actors之间发送消息影响了整体性能：


作者找到一个SPSC单生产者和单消费者的无锁队列，http://www.infoq.com/presentations/Lock-Free-Algorithms

无锁队列提供比锁队列更好的性能。锁队列中在当一个线程获得锁，其他线程将被阻塞，直到该锁被释放的。在无锁算法的情况下，生产者线程可以产生消息，但不阻止其他生产者线程，以及其他消费者，而从队列中读取的消费者不会被阻塞。

这个无锁队列据测试结果是超过每秒100M ops，是JDK的并发队列实现的10倍。

但是作者使用这个无锁队列提到SPSC 以后，并没有产生明显性能提升，他立即意识到这个框架的性能瓶颈不是在SPSC，而是在多个生产者/单个消费者(MPSC)那里。

多个生产者如果使用SPSC会覆盖彼此的值，因为SPSC并没有一个对生产者的控制机制，即使最快的SPSC也不适合。

对于MPSC作者找到了LMAX的disruptor，一个通过Ringbuffer实现的高性能线程间通信库包。



使用Disruptor很容易实现非常低延迟，高吞吐量的线程间消息通信。它还提供了用例对生产者和消费者的不同组合。多个线程可以从环形缓冲区中读取而不会阻塞对方：



多生产者和多消费者：


三个生产者/一个消费者测试结果显示，Disruptor都是两倍于LinkedBlockingQueue 。

但是使用Disruptor后的这个框架性能还是没有达到预期，作者从上下班的地铁中得到灵感，在某个站点同一车厢出来的人是生产者，进去的是消费者。

建立一个Railway类，使用AtomicLong来跟踪地铁在站与站之间的传递，下面是一个single-train railway:

public class RailWay { private final Train train = new Train(); //站台号码stationNo 跟踪火车，定义哪个站点接受火车 private final AtomicInteger stationIndex = new AtomicInteger(); //多线程访问这个方法，也就是在特定站点等待火车 public Train waitTrainOnStation(final int stationNo) { while (stationIndex.get() % stationCount != stationNo) { Thread.yield(); // this is necessary to keep a high throughput of message passing. //But it eats CPU cycles while waiting for a train } // the busy loop returns only when the station number will match // stationIndex.get() % stationCount condition return train; } //这个方法通过增加火车站台号将火车移到下一个站点。 public void sendTrain() { stationIndex.getAndIncrement(); } }

参考Disruptor，创建线程间传递long值：

public class Train { // public static int CAPACITY = 2*1024; private final long[] goodsArray; // array to transfer freight goods private int index; public Train() { goodsArray = new long[CAPACITY]; } public int goodsCount() { // returns the count of goods return index; } public void addGoods(long i) { // adds item to the train goodsArray[index++] = i; } public long getGoods(int i) { //removes the item from the train index--; return goodsArray[i]; } }

如下图两个线程传递long：


使用一列火车实现单个生产者单个消费者：

public void testRailWay() { final Railway railway = new Railway(); final long n = 20000000000l; //starting a consumer thread new Thread() { long lastValue = 0; @Override public void run() { while (lastValue < n) { Train train = railway.waitTrainOnStation(1); //waits for the train at the station #1 int count = train.goodsCount(); for (int i = 0; i < count; i++) { lastValue = train.getGoods(i); // unload goods } railway.sendTrain(); //sends the current train to the first station. } } }.start(); final long start = System.nanoTime(); long i = 0; while (i < n) { Train train = railway.waitTrainOnStation(0); // waits for the train on the station #0 int capacity = train.getCapacity(); for (int j = 0; j < capacity; j++) { train.addGoods((int)i++); // adds goods to the train } railway.sendTrain(); if (i % 100000000 == 0) { //measures the performance per each 100M items final long duration = System.nanoTime() - start;| final long ops = (i * 1000L * 1000L * 1000L) / duration; System.out.format("ops/sec = %,d\n", ops); System.out.format("trains/sec = %,d\n", ops / Train.CAPACITY); System.out.format("latency nanos = %.3f%n\n", duration / (float)(i) * (float) Train.CAPACITY); } } }

通过测试，它达到 767,028,751 ops/sec ，是Nitsan’s blog.(第一个采用)的SPSC队列的几倍。

下面假设如果能有两列火车，每个站点有自己的火车，一个火车在第一个站点加载货物，第二列火车在第二个站点加载货物：


经过测试吞吐量是单列火车的1.4被，延迟从192.6纳秒降低到133.5纳秒。

但是线程间传输消息延迟是因为火车容量2048导致2178.4纳秒，通过增加火车降低这个延迟，如下图：


当在两个线程之间使用32,768 列火车传递一个long值，其延迟降低到13.9纳秒。到此吞吐量和延迟达到了一个平衡。

这只是SPSC的实现，纳秒多个生产者如何实现呢？答案是加入更多站点。



每个线程等待下一列火车，然后加载卸装消息，再把火车发到下一个站，而生产者线程放入消息到火车而消费者是从其中获得，火车总是从一个站到另外一个站循环不断移动。

测试了SPMC单个生产者和多个消费者，使用8个站点，一个属于生产者，剩余7个是消费者。

火车数量是256 火车容量是32时，测试结果是：吞吐量和延迟：
ops/sec = 116,604,397
latency nanos = 274.4
而火车数量是32而火车容量是256时：
ops/sec = 432,055,469
latency nanos = 592.5

后者相对是一个好的结果，延迟虽然提高，但是吞吐量提高的倍数要高得多。