Disruptor框架简述以及重复消费问题处理

1.什么是Disruptor

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。

 

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。

 

在JDK的多线程与并发库一文中, 提到了BlockingQueue实现了生产者-消费者模型

BlockingQueue是基于锁实现的, 而锁的效率通常较低. 有没有使用CAS机制实现的生产者-消费者

Disruptor就是这样.

Disruptor使用观察者模式, 主动将消息发送给消费者, 而不是等消费者从队列中取; 在无锁的情况下, 实现queue(环形, RingBuffer)的并发操作, 性能远高于BlockingQueue

2.Disruptor的设计方案

Disruptor通过以下设计来解决队列速度慢的问题:

环形数组结构

为了避免垃圾回收,采用数组而非链表。同时,数组对处理器的缓存机制更加友好。

元素位置定位

数组长度2^n,通过位运算,加快定位的速度。下标采取递增的形式。不用担心index溢出的问题。index是long类型,即使100万QPS的处理速度,也需要30万年才能用完。

无锁设计

每个生产者或者消费者线程,会先申请可以操作的元素在数组中的位置,申请到之后,直接在该位置写入或者读取数据。

下面忽略数组的环形结构,介绍一下如何实现无锁设计。整个过程通过原子变量CAS,保证操作的线程安全。

 

3.Disruptor的实现特征

另一个关键的实现低延迟的细节就是在Disruptor中利用无锁的算法,所有内存的可见性和正确性都是利用内存屏障或者CAS操作。使用CAS来保证多线程安全,与大部分并发队列使用的锁相比,CAS显然要快很多。CAS是CPU级别的指令,更加轻量,不必像锁一样需要操作系统提供支持,所以每次调用不需要在用户态与内核态之间切换,也不需要上下文切换。

只有一个用例中锁是必须的,那就是BlockingWaitStrategy(阻塞等待策略),唯一的实现方法就是使用Condition实现消费者在新事件到来前等待。许多低延迟系统使用忙等待去避免Condition的抖动,然而在系统忙等待的操作中,性能可能会显著降低,尤其是在CPU资源严重受限的情况下,例如虚拟环境下的WEB服务器。

 

3.实现生产与消费

3.1引入pom依赖

   
            com.lmax
            disruptor
            3.2.1
        

 

3.2首先声明一个Event来包含需要传递的数据

package com.ywj.disruptor.controller;

/**
 * @ClassName DisruptorTest01
 * @Author ywj
 * @Describe 生产者和消费者传递数据的事件(类型)
 * @Date 2020/3/31 10:41
 */
public class DisruptorEvent {


    private Long value;

    public Long getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(Long value) {
        this.value = value;
    }
}

3.2需要让Disruptor为我们创建事件,我们同时还声明了一个EventFactory来实例化Event对象

package com.ywj.disruptor.controller;

import com.lmax.disruptor.EventFactory;

/**
 * @ClassName DisruptorEventFactory
 * @Author ywj
 * @Describe 需要让Disruptor为我们创建事件,我们同时还声明了一个EventFactory来实例化Event对象。
 * @Date 2020/4/3 16:06
 */
public class DisruptorEventFactory implements EventFactory {


    @Override
    public DisruptorEvent newInstance() {
        return new DisruptorEvent();
    }
}

3.3事件消费者,也就是一个事件处理器。这个事件处理器简单地把事件中存储的数据打印到终端:

package com.ywj.disruptor.controller;


import com.lmax.disruptor.EventHandler;

/**
 * @ClassName DisruptorEventHandler
 * @Author ywj
 * @Describe  消费者
 * @Date 2020/4/3 16:08
 */
public class DisruptorEventHandler implements EventHandler {

    private String id;

    public DisruptorEventHandler(String id) {
        this.id = id;
    }

    @Override
    public void onEvent(DisruptorEvent event, long l, boolean b) throws Exception {
        System.out.println("消费者:"+"id:"+this.id+"  "+event.getValue());
    }
}

3.4定义生产者

package com.ywj.disruptor.controller;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

import java.nio.ByteBuffer;

/**
 * @ClassName DisruptorEventProducer
 * @Author ywj
 * @Describe  生产者
 * @Date 2020/4/7 9:55
 */
public class DisruptorEventProducer   {


    public final RingBuffer ringBuffer;

    public DisruptorEventProducer(RingBuffer ringBuffer) {
        this.ringBuffer = ringBuffer;
    }


    public void onData(ByteBuffer byteBuffer) {
        // 1.ringBuffer 事件队列 下一个槽
        long sequence = ringBuffer.next();
        Long data = null;
        try {
            //2.取出空的事件队列
            DisruptorEvent disruptorEvent = ringBuffer.get(sequence);
            data = byteBuffer.getLong(0);
            //3.获取事件队列传递的数据
            disruptorEvent.setValue(data);
            try {
                Thread.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        } finally {
            System.out.println("生产这准备发送数据");
            //4.发布事件
            ringBuffer.publish(sequence);

        }
    }





}

3.5调用测试

package com.ywj.disruptor.controller;

import com.lmax.disruptor.EventFactory;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.EventHandlerGroup;
import sun.applet.Main;

import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;

/**
 * @ClassName DisruptorMain
 * @Author ywj
 * @Describe
 * @Date 2020/4/7 14:22
 */
public class DisruptorTest {


    public static void main(String[] args) {
        //最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目
        //非阻塞型取cpu核数
        ScheduledThreadPoolExecutor poolExecutor = new ScheduledThreadPoolExecutor(12);
        //构建工厂对象
        EventFactory disruptorEventFactory = new DisruptorEventFactory();
        //ringbuffer大小 是2的N次方
        int ringbuffer = 1024 * 1024;
        //创建event对象 工厂   ringbuffer长度   线程池
        Disruptor eventDisruptor = new Disruptor(disruptorEventFactory, ringbuffer, poolExecutor);
        //连接消费者----注册消费者

         eventDisruptor.handleEventsWith(new DisruptorEventHandler("1"));
 
          //多个消费者但是会重复消费
//        DisruptorEventHandler[] disruptorEventHandlers = new DisruptorEventHandler[2];
//        disruptorEventHandlers[0] = new DisruptorEventHandler("1");
//        disruptorEventHandlers[1] = new DisruptorEventHandler("2");
//        eventDisruptor.handleEventsWith(disruptorEventHandlers);


        //启动
        eventDisruptor.start();
        //创建一个ringbuffer
        RingBuffer ringBuffer = eventDisruptor.getRingBuffer();
        //创建生产者
        DisruptorEventProducer eventProducer = new DisruptorEventProducer(ringBuffer);
        //分配缓冲区大小为8
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(8);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            byteBuffer.putLong(0, i);
            eventProducer.onData(byteBuffer);
        }
        eventDisruptor.shutdown();
    }
}

4.Disruptor实现竞争消费(多个消费者不重复消费)

这里就需要讲到handleEventsWithhandleEventsWithWorkerPool方法的区别

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

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。

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。

下面是实现代码

package com.ywj.disruptor.controller;


import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import com.lmax.disruptor.WorkHandler;

/**
 * @ClassName DisruptorEventHandler
 * @Author ywj
 * @Describe  消费者  不会重复消费
 * @Date 2020/4/3 16:08
 */
public class DisruptorEventHandler2 implements WorkHandler {

    private String id;

    public DisruptorEventHandler2(String id) {
        this.id = id;
    }

    @Override
    public void onEvent(DisruptorEvent event) throws Exception {
        System.out.println("消费者2:"+"id:"+this.id+"  "+event.getValue());
    }
}

 

测试消费代码

package com.ywj.disruptor.controller;

import com.lmax.disruptor.EventFactory;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.EventHandlerGroup;
import sun.applet.Main;

import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;

/**
 * @ClassName DisruptorMain
 * @Author ywj
 * @Describe
 * @Date 2020/4/7 14:22
 */
public class DisruptorTest {


    public static void main(String[] args) {
        //最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目
        //非阻塞型取cpu核数
        ScheduledThreadPoolExecutor poolExecutor = new ScheduledThreadPoolExecutor(12);
        //构建工厂对象
        EventFactory disruptorEventFactory = new DisruptorEventFactory();
        //ringbuffer大小 是2的N次方
        int ringbuffer = 1024 * 1024;
        //创建event对象 工厂   ringbuffer长度   线程池
        Disruptor eventDisruptor = new Disruptor(disruptorEventFactory, ringbuffer, poolExecutor);
        //连接消费者----注册消费者

        //多个消费者不重复吧消费
        DisruptorEventHandler2[] disruptorEventHandlers = new DisruptorEventHandler2[2];
        disruptorEventHandlers[0] = new DisruptorEventHandler2("1");
        disruptorEventHandlers[1] = new DisruptorEventHandler2("2");
        eventDisruptor.handleEventsWithWorkerPool(disruptorEventHandlers);


        //多个消费者还是会产生数据重复
        DisruptorEventHandler[] disruptorEventHandlers2 = new DisruptorEventHandler[2];
        disruptorEventHandlers2[0] = new DisruptorEventHandler("1");
        disruptorEventHandlers2[1] = new DisruptorEventHandler("2");
        eventDisruptor.handleEventsWith(disruptorEventHandlers2);


        //启动
        eventDisruptor.start();
        //创建一个ringbuffer
        RingBuffer ringBuffer = eventDisruptor.getRingBuffer();
        //创建生产者
        DisruptorEventProducer eventProducer = new DisruptorEventProducer(ringBuffer);
        //分配缓冲区大小为8
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(8);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            byteBuffer.putLong(0, i);
            eventProducer.onData(byteBuffer);
        }
        eventDisruptor.shutdown();
    }
}

 

5.什么是ringBuffer

 

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。

Disruptor框架简述以及重复消费问题处理_第1张图片

 

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的元素。(校对注:如下图右边的图片表示序号,这个序号指向数组的索引4的位置。)

Disruptor框架简述以及重复消费问题处理_第2张图片

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。

 

Disruptor框架简述以及重复消费问题处理_第3张图片

要找到数组中当前序号指向的元素,可以通过mod操作:

以上面的ringbuffer为例(java的mod语法):12 % 10 = 2。很简单吧。  事实上,上图中的ringbuffer只有10个槽完全是个意外。如果槽的个数是2的N次方更有利于基于二进制

5.1ringbuffer的优点

之所以ringbuffer采用这种数据结构,是因为它在可靠消息传递方面有很好的性能。这就够了,不过它还有一些其他的优点。

首先,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。(译者注:数组内元素的内存地址的连续性存储的)。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。(校对注: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)

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。

5.2RingBuffer底层实现

RingBuffer是一个首尾相连的环形数组,所谓首尾相连,是指当RingBuffer上的指针越过数组是上界后,继续从数组头开始遍历。因此,RingBuffer中至少有一个指针,来表示RingBuffer中的操作位置。另外,指针的自增操作需要做并发控制,Disruptor和本文的OptimizedQueue都使用CAS的乐观并发控制来保证指针自增的原子性,关于乐观并发控制之后会着重介绍。

 

Disruptor中的RingBuffer上只有一个指针,表示当前RingBuffer上消息写到了哪里,此外,每个消费者会维护一个sequence表示自己在RingBuffer上读到哪里,从这个角度讲,Disruptor中的RingBuffer上实际有消费者数+1个指针。由于我们要实现的是一个单消息单消费的阻塞队列,只要维护一个读指针(对应消费者)和一个写指针(对应生产者)即可,无论哪个指针,每次读写操作后都自增一次,一旦越界,即从数组头开始继续读写

 

 

6.Disruptor的核心概念

6.1RingBuffer

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。

6.2SequenceDisruptor

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,网上关于伪共享问题的介绍已经汗牛充栋,在此不再赘述)。

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。

 

6.3Sequence 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。

6.4Wait Strategy

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)

6.5Event

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。

6.6EventProcessor

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)。

6.7EventHandler

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。

6.8Producer

即生产者,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。

Disruptor框架简述以及重复消费问题处理_第4张图片

RingBuffer——Disruptor底层数据结构实现,核心类,是线程间交换数据的中转地;

Sequencer——序号管理器,负责消费者/生产者各自序号、序号栅栏的管理和协调;

Sequence——序号,声明一个序号,用于跟踪ringbuffer中任务的变化和消费者的消费情况;

SequenceBarrier——序号栅栏,管理和协调生产者的游标序号和各个消费者的序号,确保生产者不会覆盖消费者未来得及处理的消息,确保存在依赖的消费者之间能够按照正确的顺序处理;

EventProcessor——事件处理器,监听RingBuffer的事件,并消费可用事件,从RingBuffer读取的事件会交由实际的生产者实现类来消费;它会一直侦听下一个可用的序号,直到该序号对应的事件已经准备好。

EventHandler——业务处理器,是实际消费者的接口,完成具体的业务逻辑实现,第三方实现该接口;代表着消费者。

Producer——生产者接口,第三方线程充当该角色,producer向RingBuffer写入事件。

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