disruptor笔记之八:知识点补充(终篇)

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《disruptor笔记》系列链接

  1. 快速入门
  2. Disruptor类分析
  3. 环形队列的基础操作(不用Disruptor类)
  4. 事件消费知识点小结
  5. 事件消费实战
  6. 常见场景
  7. 等待策略
  8. 知识点补充(终篇)

本篇概览

  • 本文是《disruptor笔记》系列的终篇,前面咱们看了那么多代码,也写了那么多代码,现在咱们去看几个知识点,在轻松的阅读过程中完成disruptor之旅;
  • 要关注的知识点有以下四处:
  • 伪共享
  • Translators
  • Lambda风格
  • 清理数据
  • 接下来开始逐个了解;

伪共享

  • 下图是多核处理器的CPU缓存,可见每个核都有自己的L1和L2缓存,而L3缓存是共享的:

disruptor笔记之八:知识点补充(终篇)_第1张图片

  • 假设disruptor的Sequence是long型,那么一个生产者和一个消费者的disruptor应该有两个long型Sequence,在L1中缓存这两个数字时,因为每个缓存行大小是64字节,所以两个Sequence很有可能在一个缓存行中
  • 此时如果程序修改了生产者Sequence的值,就会让L1上对应的缓存行失效,再从Main memory中读取最新的值,此时因为消费者Sequence也在同一个缓存行中,因此也被失效了,这就导致一个没有变化的值也被清理掉,还要再去Main memory中取一次,这是影响性能的行为
  • 看到这里,聪明的您一定想到解决问题的思路:不要让两个Sequence在同一个缓存行中
  • 具体的手段呢?您有没有联想到日常生活中的占座位,在身边座位放个背包,其他人就不能使用了(这是不文明行为,仅举例用)
  • 实际上disruptor用的也是占座的套路,咱们来看看Sequence的源码就一目了然了,如下图所示,Sequence的值是Value对象的成员变量value
// 父类,
class LhsPadding
{
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

class Value extends LhsPadding
{
    protected volatile long value;
}

class RhsPadding extends Value
{
    protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}

public class Sequence extends RhsPadding
{
    ...
  • 类图如下,可见Value的父子类中都是占位的long型:

disruptor笔记之八:知识点补充(终篇)_第2张图片

  • 因此,Sequence对象有16个成员变量,在L1 cache中是下图的排列方式:

在这里插入图片描述

  • 想像一下,L1 cache的缓存行,每64字节为一个,也就是说上面那一串,每八个就占据一个缓存行(每个long型8字节),于是就有以下三种排列的可能:
  1. V出现在一个缓存行的首位;
  2. V出现在一个缓存行的末尾;
  3. V出现在一个缓存行的首位和末尾之间的其他六个位置之一;
  • 也就是下图三种可能(U是L1 cache中的其他内容),可见不论哪种可能,V都能用P把自己所在缓存行全部占座,这样就不会出现两个Sequence出现在同一个缓存行的情况了:

disruptor笔记之八:知识点补充(终篇)_第3张图片

Translators

  • Translators是个小的编程技巧,disruptor帮使用者做了些封装,让发布事件的代码更简洁;
  • 打开disruptor-tutorials项目的consume-mode这个module,回顾一下,业务发布事件要调用的方法,在OrderEventProducer.java中:
    public void onData(String content) {

        // ringBuffer是个队列,其next方法返回的是下最后一条记录之后的位置,这是个可用位置
        long sequence = ringBuffer.next();

        try {
            // sequence位置取出的事件是空事件
            OrderEvent orderEvent = ringBuffer.get(sequence);
            // 空事件添加业务信息
            orderEvent.setValue(content);
        } finally {
            // 发布
            ringBuffer.publish(sequence);
        }
    }
  • 上面的代码中,其实开发者最关注的是orderEvent.setValue(content)这部分,其他几行是我从官方demo抄的...
  • 显然disruptor也发现了这个小问题,于是从3.0版本开始提供了EventTranslatorOneArg接口,开发者将业务逻辑放入放在此接口的实现类中,至于前面代码中的ringBuffer.next()、ringBuffer.get(sequence)这些,以及try-finally代码块这些东西统统都省去了,咱们可以将OrderEventProducer.java改造成一个新的类,代码如下,可见新增内部类EventTranslatorOneArg,里面是将数据转为事件的业务逻辑,对外提供调用的onData方法中,只需一行代码即可,和业务无关的代码全部省掉了:
package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventTranslatorOneArg;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

public class OrderEventProducerWithTranslator {

    // 存储数据的环形队列
    private final RingBuffer ringBuffer;

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

    /**
     * 内部类
     */
    private static final EventTranslatorOneArg TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg() {
        @Override
        public void translateTo(OrderEvent event, long sequence, String arg0) {
            event.setValue(arg0);
        }
    };

    public void onData(String content) {
        ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, content);
    }
}
  • 在consume-mode中,上述代码有对应的服务类TranslatorPublishServiceImpl.java,并且有对应的单元测试代码(ConsumeModeServiceTest.testTranslatorPublishService),这里就不占篇幅了,您若有兴趣可以自行查阅;
  • 看看ringBuffer.publishEvent的内部实现,是如何帮咱们省去之前那几行的,首先是调用了sequencer.next
@Override
    public  void publishEvent(EventTranslatorOneArg translator, A arg0)
    {
        final long sequence = sequencer.next();
        translateAndPublish(translator, sequence, arg0);
    }
  • 再打开translateAndPublish看看,ringBuffer.get、try-finally代码块、sequencer.publish都在,这下放心了,以前咱们做的事情,现在disruptor帮我们做了,咱们可以专心业务逻辑了:
    private  void translateAndPublish(EventTranslatorOneArg translator, long sequence, A arg0)
    {
        try
        {
            translator.translateTo(get(sequence), sequence, arg0);
        }
        finally
        {
            sequencer.publish(sequence);
        }
    }

Lambda风格

  • disruptor的重要API也支持Lambda表达式作为入参,这里将几处常用的API整理如下:
  1. Disruptor类实例化(LambdaServiceImpl.java):
// lambda类型的实例化
disruptor = new Disruptor(OrderEvent::new, BUFFER_SIZE, DaemonThreadFactory.INSTANCE);
  1. 设置事件消费者的时候,可以用Lambda取代之前的对象(LambdaServiceImpl.java):
        // lambda表达式指定具体消费逻辑
        disruptor.handleEventsWith((event, sequence, endOfBatch) -> {
            log.info("lambda操作, sequence [{}], endOfBatch [{}], event : {}", sequence, endOfBatch, event);
            // 这里延时100ms,模拟消费事件的逻辑的耗时
            Thread.sleep(100);
            // 计数
            eventCountPrinter.accept(null);
        });
  1. 发布事件的操作,也支持Lambda表达式,如下所示,我在父类ConsumeModeService.java中新增publistEvent方法,里面调用的disruptor.getRingBuffer().publishEvent的入参就是Lambda表达式和事件所需的业务数据,这样就省区了以前发布事件的类OrderEventProducer.java:
public void publistEvent(EventTranslatorOneArg translator, String value) {
        disruptor.getRingBuffer().publishEvent(translator, value);
    }
  1. 如下所示,现在拿到业务数据后发布事件的操作变得非常轻了,Lambda表达式中做好业务数据转事件的逻辑即可,最终,不再需要OrderEventProducer.java,一行代码完成事件发布(ConsumeModeServiceTest.java):
for(int i=0;i event.setValue(value), content);
}

清理数据

  • 由于存储的数据结构是环形队列,对于每个事件的实例,会一直保存在队列中,直到再次在这个位置写入时才会被新的事件实例覆盖,考虑到可能有的场景要求数据被消费后就立即被清除,disruptor官方提供了以下建议:
  1. 事件定义的类中,增加一个清理业务数据的方法(假设是ObjectEvent类的clear方法);
  2. 新增一个事件处理类(假设是ClearingEventHandler),在里面主动调用事件定义类的清理业务数据的方法;
  3. 在编写事件消费逻辑时,最后添加上述事件处理类ClearingEventHandler,这样就会调用ObjectEvent实例的clear方法,将业务数据清理掉;
  • 官方给出的代码如下:

disruptor笔记之八:知识点补充(终篇)_第4张图片

  • 至此,整个《disruptor笔记》就完成了,感谢您的关注,希望这个系列的内容能给您带来帮助,在开发中多一些选择和参考;

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