Hmily 源码解析 (三) —— 高效异步任务框架的使用

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• 这是hmily的一个核心，hmily之所以高效就是因为hmily把日志的存储维护操作及confirm，cancel的操作通过Disruptor的异步任务框架的方式执行。关于disruptor的原理如下，我没怎么研究过。后我主要分析hmily是如何使用Disruptor这个框架。
  • 高性能队列Disruptor的使用
  • 剖析Disruptor:为什么会这么快？（一）Ringbuffer的特别之处

1. DisruptorProvider

• Disruptor队列提供者。DisruptorProvider实例里面维护了一个Disruptor队列实例ringBuffer。实际上DisruptorProvider的作用就是封装了一下ringBuffer队列，并提供统一的发布入口。也就是生产者调用的入口。
• 首先新建DisruptorProvider实例的时候就传入了一个ringBuffer实例，生产者通过调用data方法将任务发布到ringBuffer上。
• 简单说一下data函数。这是Disruptor 框架发布事件的逻辑，分为三个步骤
  1. 先从 RingBuffer 获取下一个可以写入的事件的序号；
  2. 获取对应的事件对象，将业务信息写入事件对象；事件对象Disruptor 要我们自定义，如下hmily定义了一个DataEvent类作为事件对象。事件对象只是一个载体，在生产者生成任务与消费者消费任务时，并不新增与销毁事件对象。事件对象内存储的才是真实被生产（/消费）的业务信息。
  3. 将事件提交到 RingBuffer；后面消费者就会读取到该position，处理该业务信息。

2. DisruptorProviderManage

• 队列管理者。该类负责创建DisruptorProvider实例，也就是Disruptor队列，并提供与维护该队列。可以说如果有一个DisruptorProviderManage实例创建，那么就会有一个Disruptor任务队列。

• DisruptorProviderManage也是泛型的，它的泛型同DisruptorProvider的泛型一致，是指向被生成与消费业务信息类。

• 这里可以先说一下，每一个加入himly框架的微服务，在启动后都会创建两个DisruptorProviderManage实例，对应的两个业务信息类分别是处理事务日志异步维护及confirm，cancel的异步执行。具体后面再说。

• 我们先来分析一下DisruptorProviderManage内的属性

  • DEFAULT_SIZE 队列的默认的大小， 使用时不设定ringbuffer的size默认为该值。另外说一下RingBuffer 大小，得是 2 的 N 次方；个数是2的N次方更有利于基于二进制的计算机进行计算，这涉及到ringbuffer性能。
  • DEFAULT_CONSUMER_SIZE 消费者默认个数，这里是设定为JVM可以使用的处理器数量*2。这里的设定我不太理解，为什么要乘以2？
  • size 队列大小
  • consumerSize 消费者个数
  • provide Disruptor队列提供者。创建后提供给外部使用生产任务到ringbuffer队列中。
  • factory 消费者工厂类，用于创建消费者去执行任务的。这里的消费处理hmily设计的比较复杂，先按下不表，后面再述。

• 构造器方法就不讲了，就是为了传递如上的参数进来。
  
  

• 在调用者在创建DisruptorProviderManage实例后，就会调用DisruptorProviderManage的start方法，创建ringbuffer队列。创建ringbuffer的过程下面简单介绍一下。

  • 第一步创建disruptor实例，我们看到Disruptor的泛型就是事件对象。我们来看一下Disruptor类的构造器都传入什么参数做了什么。
    • 第一个参数是EventFactory（事件对象工厂），负责为disruptor在初始化时提供事件对象（DataEvent）实例
    • 第二个参数是ringbuffer的size，这个队列的容量。
    • 第三个参数是ThreadFactory，是用于事件处理的线程池，也就是调用消费者处理任务的线程。通过HmilyThreadFactory类生成，关于HmilyThreadFactory类先按下不表。
    • 第四个参数是ProducerType.MULTI？不清楚什么意思，允许生产者并发新增任务？
    • 第五个参数是WaitStrategy，等待处理策略。就是当ringbuffer的size被存储满了之后，仍然有生产者添加新的任务时应该如何处理。这里采用BlockingWaitStrategy （阻塞策略，没有空间了线程就阻塞着）。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。
  • 第二步disruptor实例设置消费者集合。关于DisruptorConsumer我们也先按下不表。
  • 第三步设置默认异常处理方案为不处理（for why?）。
  • 第四步，启动disruptor。
  • 第五步获取ringBuffer实例并根据ringBuffer实例创建DisruptorProvider实例。后面的生产者就是通过调用DisruptorProvider实例来新增异步任务的。

• getProvider方法，返回DisruptorProvider实例供生产者添加异步任务。
  

• 前面介绍了说有两个DisruptorProviderManage实例，我们来看一下它们是如何发布任务的把。

• 执行confirm,cancel命令的队列

  • 定义
    

• 初始化
  

• HmilyTransactionHandlerAlbum （真实的业务信息——接口），run方法的实现由生产者来定义，后面消费者会执行这个run方法来实现消费这个业务信息，这是后话了。
  

• 生产者发布，如下获取provide,发布这个（java8提供的语法，会自动继承HmilyTransactionHandlerAlbum ，并实现run方法），后面消费者最终调用的也就是run方法（内的 hmilyTransactionExecutor.confirm语句），从而实现异步执行。
  

• 异步执行日志维护

  • 定义
    
  • 初始化
    
  • HmilyTransactionEvent 业务信息载体（事务日志及操作状态——更新，新增或删除）
    
  • 生产者使用，这里由封装了一层，但无关大雅。至于消费者是如何使用这个信息的我们后面再说。
    

关于消费者

• 关于消费者，hmily用了一个挺复杂的框架（用到的类很多），但我觉得是挺必要的，我在消费者的搭建这块也学到了挺多的。不过记录起来是挺麻烦的，下面我一一道来。

3. DisruptorConsumer

• 如上，Disruptor提供的消费者接口是WorkHandler。hmily在此的实现就是DisruptorConsumer 类。
• 如下，DisruptorConsumer 下并没有直接去执行业务数据，而是又封装了一层DisruptorConsumerFactory (消费者工厂)。这一层封装的作用我以为是为了和泛型T对应。不同的T会有不同的DisruptorConsumer实例及传入对应DisruptorConsumerFactory实现良好的扩展。
  

4. DisruptorConsumerFactory

• DisruptorConsumerFactory也是一个接口，而且这里又封装了一层AbstractDisruptorConsumerExecutor去真正执行业务信息，这我就不是很理解了。明明在DisruptorConsumer 里直接传入AbstractDisruptorConsumerExecutor不就行了么？或者这是什么设计模式么，存疑待学习

5. AbstractDisruptorConsumerExecutor

• 关于这个抽象类里面不仅定义了executor方法，还定义了一个subscribers集合，看起来这就是在消费者这边做了两层扩展的原因吧，但是作者暂时没使用到这个集合，它的企图我们这边暂时不得而知。

6. HmilyConsumerLogDataHandler

• 是异步维护日志信息时的实现类。继承了AbstractDisruptorConsumerExecutor类及实现了DisruptorConsumerFactory接口。
• 所以在DisruptorConsumer 里面的两层扩展都是这一个类的实例？我觉得可能是这样的，作者有一些企图需要做两层的扩展实现某些需求，但是真的实现只需要一个实现类就可以。这样似乎更清晰？有一种说不上来觉得这种写法挺好的感觉，值得学习一下。定义分层，实现归一

• executor方法里面就是处理业务信息的逻辑了，再往下我们就不深入了，与消费者的框架无关了。

7. HmilyConsumerTransactionDataHandler

• 是异步执行cofrm,cancel的实现类。原理同6