LMAX是什么?
要说Disruptor需要先说下LMAX,LMAX是一个英国外汇黄金交易所,它是第一家也是唯一一家采用多边交易设施Multilateral Trading Facility(MTF),拥有交易所拍照和经纪商拍照的欧洲顶级金融公司。而LMAX所用的Disruptor技术,在一个线程每秒处理6百万订单。没错,这个Disruptor就是我们这里的
Disruptor。
而Disruptor只是LMAX平台一部分,LMAX是一个新型零售金融交易平台,它能够达到低延迟、高吞吐量(大量交易)。这个系统建立在JVM平台上,核心是一个逻辑处理器,每秒能够处理600百万订单。业务逻辑处理器完全运行在内存中(in-memory),使用事件源驱动方式(event sourcing)。而业务逻辑处理器核心是Disruptor,这是一个并发组件,能够在无锁情况下实现网络并发查询操作。他们研究表明,现在所谓的高性能研究方向似乎和现在CPU设计是相左的。
什么是Disruptor
Disruptor实现了队列的功能,而且是一个有界的队列。所以应用场景自然就是"生产者-消费者"模型了。可以看下JDK中的BlockingQuery是一个FIFO队列,生产者(Producer)发布(Publish)一项事件(Event,消息)时,消费者(Consumer)能够获得通知;当队列中没有事件时,消费者会被阻塞,直到生产者发布了新的事件。而Disruptor不仅仅只是这些:
- 同一个事件可以有多个消费者,消费者之间可以并行处理,可以相互依赖处理
- 预分配用于存储事件的内存
- 针对极高的性能目标而实现极度优化和无锁设计
可能你对这种场景还不是很明白,简单说就是当需要两个独立的处理过程(两个线程)之间需要传递数据时,就可以使用Disruptor,当然可以使用队列。
Disruptor中的核心概念
Ring Buffer
环形缓冲区,曾经是Disruptor中的核心对象,不过从3.0版本开始,只负责对通过Disruptor进行交换的数据(事件)进行存储和更新。在一些高级使用中,Ring Buffer可以由用户自定义的来代替。Sequence
通过递增的序号管理进行交换的数据(事件),对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理的。一个Sequence用于跟踪标识某个特定的事件处理者(RingBuffer/Consumer)的进度。虽然可以使用AutomicLong标识进度,但定义Sequence另一个目的是防止CPU缓存伪共享(Disruptor高性能关键点之一)Sequencer
Sequence是Disruptor的真正核心。这个接口有两个实现类SingleProducerSequence和MultiProducerSequence,它们定义生产者和消费者之间快速、正确地传递数据的并发算法。Sequence Barrier
保持RingBuffer的main published Sequence和Consumer依赖的其它Sequence的引用。Sequence Barrier还定义决定Consumer是否还有可处理的事件逻辑。Event
在Disruptor中,在生产者和消费者之间进行交换的数据称为事件(Event)。它不是Disruptor定义的类型,而是使用者自己定义并指定的(可以看作一个Bean)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EventProcessor
EventProcessor持有特定消费者(Consumer)的Sequence,并提供用来调用事件处理实现事件循环(Event loop)Wait Strategy
定义Consumer如何等待下一个事件策略。(Disruptor提供了多种策略)Producer
生产者,泛指Disruptor发布事件的代码,Disruptor没有定义特定的接口或类型。
简单Demo
1.定义事件
事件(Event)是Disruptor进行数据交换的数据类型
public class PeopleEvent {
private String name;
private Integer age;
private Integer sex;public void setName(String name) { this.name = name; } public String getName() { return name; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } public void setSex(Integer sex) { this.sex = sex; } public Integer getAge() { return age; } public Integer getSex() { return sex; }
}
2.定义事件工厂
事件工厂(Event Factory)用来实例化之前的事件(Event),需要实现接口com.lmax.disruptor.EventFactory<>。Disruptor通过EventFactory在RingBuffer中创建Event的实例。一个Event实例实际被用作一个"数据槽",发布者发布前,先从RingBuffer获得一个Event的实例,然后往Event中填充数据,之后发布到RingBuffer中,之后由Consumer获得该Event实例并从中取出数据。
public class PeopleEventFactory implements EventFactory{
public PeopleEvent newInstance(){
return new PeopleEvent();
}
}
3.定义事件处理的具体实现(业务逻辑核心)
需要实现com.lmax.disruptor.EventHandler<>接口,来定义事件处理的具体逻辑
public class PeopleEventHandler implements EventHandler{ public void onEvent(PeopleEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception { System.out.println("name:" + event.getName()+",sex:" + event.getSex() + ",age:" + event.getAge()); }
}
4.组合事件处理流程
public class DisruptorDemo {public static void main(String[] args){ //Executor将用来为消费者构建线程 Executor executor = Executors.newCachedThreadPool(); //事件工厂用来创建事件 PeopleEventFactory peopleEventFactory = new PeopleEventFactory(); //指定Ring Buffer大小,2的倍数 int buffSize = 1024; /** * 构造Disruptor * 并发系统提高性能之一就是单一写者原则,如果代码中仅有一个事件生产者,可以设置单一生产者模式来提高系统的性能。 * 通过ProduceType.SINGLE和ProduceType.MULTI进行控制。 * * 等待策略 * Disruptor默认的等待策略是BlockingWaitStrategy,使用一个锁和条件变量来控制执行和等待,这是最慢的策略,但也是CPU使用最低 * 和最稳定的策略。 * SleepingWaitStrategy:也是CPU使用率低的策略,它使用循环等待并且循环间调用LockSupport.parkNanos(1)来睡眠。它的优点在于 * 生产线程只需记数,而不执行任何命令,并且没有条件变量的消耗。但是对象从生产者到消费者传递延迟变大了,适用于不需要低延迟的场景, * YieldingWaitStrategy:是可以被用作低延迟系统的两个策略之一,这种策略在低延迟同时会增加CPU运算量。YieldingWaitStrategy * 会循环等待sequence增加到合适值,循环调用Tread.yield()允许其它准备好的线程执行。如果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。 * BusySpinWaitStrategy是性能最高的策略,同时也是对部署环境要求最高的策略。这个策略最好用在时间处理线程比物理内核数目还要少的时候。 */ Disruptor
disruptor = new Disruptor (peopleEventFactory,buffSize,executor, ProducerType.SINGLE,new YieldingWaitStrategy()); //链接处理器 disruptor.handleEventsWith(new PeopleEventHandler()); //启动Disruptor,启动所有线程 disruptor.start(); //从Disruptor获取RingBuffer,用来发布 RingBuffer ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); PeopleEventProducer producer = new PeopleEventProducer(ringBuffer); Map map = new HashMap (); map.put("name","yjz"); map.put("age",25); map.put("sex",1); producer.onData(map); } }
5.事件发布
事件发布包括三个步骤:
- 从RingBuffer获取一个可以写入事件的序号
- 获取对应的事件对象,将数据写入事件对象
- 将事件提交到RingBuffer
事件在提交之后才会通知EventProcessor进行处理。
long sequence = ringBuffer.next();
try {
PeopleEvent event = ringBuffer.get(sequence);
event.setName(data.get("name").toString());
event.setAge((Integer) data.get("age"));
event.setSex((Integer) data.get("sex"));
}finally {
ringBuffer.publish(sequence);
}
RingBuffer.publish必须在finally来确保调用,如果某个sequence未被提交,将会阻塞还需发布或其它的producer。
Disruptor提供了另一种方式简化上述操作,来确保publish总被调用:
private static final EventTranslatorOneArg> tranlator = new EventTranslatorOneArg >() {
public void translateTo(PeopleEvent event, long sequence, Mapdata) {
event.setName(data.get("name").toString());
event.setAge((Integer) data.get("age"));
event.setSex((Integer) data.get("sex"));
}
};/** * onData用来发布事件,每调用一次就发布一次事件,它的参数会通过事件传递给消费者 */ public void onData(Map
data){ ringBuffer.publishEvent(tranlator,data); }
事件发布完整代码
/**
Created by yangjianzhang on 17/2/4.
PeopleEventProducer是一个生成事件的源,在这里面通过读取磁盘IO、数据库、network等。当事件源会在IO读取一部分数据时候触发事件(触发事件
-
不是自动触发的,需要在读取到数据的时候自己触发事件并发布)
*/
public class PeopleEventProducer {private final RingBuffer
ringBuffer; public PeopleEventProducer(RingBuffer ringBuffer){
this.ringBuffer = ringBuffer;
}private static final EventTranslatorOneArg
> tranlator = new EventTranslatorOneArg >() {
public void translateTo(PeopleEvent event, long sequence, Mapdata) {
event.setName(data.get("name").toString());
event.setAge((Integer) data.get("age"));
event.setSex((Integer) data.get("sex"));
}
};/**
- onData用来发布事件,每调用一次就发布一次事件,它的参数会通过事件传递给消费者
*/
public void onData(Mapdata){
ringBuffer.publishEvent(tranlator,data);
}
}
- onData用来发布事件,每调用一次就发布一次事件,它的参数会通过事件传递给消费者
6.关闭Disruptor
disruptor.shutdown();
executor.shutdown();
这里只是Disruptor的一个简介,深入了解后再继续分享。
关注我
欢迎关注我的公众号,会定期推送优质技术文章,让我们一起进步、一起成长!
公众号搜索:data_tc
或直接扫码: