Disruptor简介

Disruptor是什么

Disruptor是一个由英国外汇交易公司LMAX开源的Java高性能队列，它能够以很低的延迟产生大量交易，能够在一个线程里每秒处理 6 百万订单，可以认为它是线程间通信高效低延时的内存消息组件（简单的看其实就是一个有界队列，类似于ArrayBlockingQueue，我们知道 BlockingQueue 是一个 FIFO 队列，生产者Producer往队列里发布publish一项事件时，消费者Consumer能获得通知；如果没有事件时，消费者被堵塞，直到生产者发布了新的事件）。

传统队列

java提供的队列

我们先看看java常用的队列：

常用的java队列

常用的主要分两大类：基于数组线程安全的队列，比较典型的是ArrayBlockingQueue，它主要通过加锁的方式来保证线程安全；基于链表的线程安全队列分成LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue两大类，前者也通过锁的方式来实现线程安全，而后者以及上面表格中的LinkedTransferQueue都是通过原子变量compare and swap这种不加锁的方式来实现的。

通过不加锁的方式实现的队列都是无界的（无法保证队列的长度在确定的范围内）；而加锁的方式，可以实现有界队列。在稳定性要求特别高的系统中，为了防止生产者速度过快，导致内存溢出，只能选择有界队列；同时，为了减少Java的垃圾回收对系统性能的影响，会尽量选择array/heap格式的数据结构（地址是连续的）。平时业务中用得最多的是ArrayBlockingQueue；

加锁

上面说了需要加锁来保证线程并发安全，加锁通常会影响性能。线程会因为竞争不到锁而被挂起，等锁被释放的时候，线程又会被恢复，这个过程中存在着很大的开销，并且通常会有较长时间的中断，因为当一个线程正在等待锁时，它不能做任何其他事情。如果一个线程在持有锁的情况下发生了缺页错误、调度延迟或者其它类似情况，那么所有需要这个锁的线程都无法执行下去。另外还可能发生死锁的情况。
官方给出了一个实验：

• 调用了一个函数，该函数会对一个64位的计数器循环自增5亿次
• 机器环境：2.4G 6核
• 运算： 64位的计数器累加5亿次

性能对比

官方对比

下面官方给出了和ArrayBlockingQueue的比较结果
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Performance-Results

Log4j 2应用场景

Log4j 2相对于Log4j 1最大的优势在于多线程并发场景下性能更优，loggers all async采用的是Disruptor，而Async Appender采用的是ArrayBlockingQueue队列。

Log4j 2各个模式性能比较

Disruptor为什么快

缓存行和伪共享

我们知道为了提高访问速度，CPU和主内存之间是有好几层缓存，越靠近CPU的缓存越快也越小

数据在缓存中不是以独立的项来存储的，缓存是由缓存行组成的，通常是64字节，并且它有效地引用主内存中的一块地址。一个Java的long类型是8字节，因此在一个缓存行中可以存8个long类型的变量。如果你访问一个long数组，当数组中的一个值被加载到缓存中，它会额外加载另外7个。因此你能非常快地遍历这个数组。事实上，你可以非常快速的遍历在连续的内存块中分配的任意数据结构。这就会存在一个问题，当你去除一个缓存行的时候（cpu规定必须以整个缓存行作为单位来处理），如果你拿到了其他线程的不相关数据，并且更新了你自己的数据，缓存中的值和内存中的值都被更新了，而其他所有存储当前缓存行都会都会失效，那么一个和你的消费者无关的线程读一个和它无关的值，它被缓存未命中给拖慢了。这就是所谓的伪共享。

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Disruptor如何设计

• 缓存行填充
  因此没有伪共享，就没有和其它任何变量的意外冲突，没有不必要的缓存未命中。

• 环形数组结构RingBuffer
  RingBuffer是一个内存环，每一次读写操作都循环利用这个内存环，从而避免频繁分配和回收内存，减轻GC压力，同时由于RingBuffer可以实现为无锁的队列，从而整体上大幅提高系统性能。RingBuffer是由一个大数组组成的。RingBuffer没有尾指针，维护了一个指向下一个可用位置的序号。RingBuffer和常用的队列之间的区别是，不删除buffer中的数据，也就是说这些数据一直存放在buffer中，直到新的数据覆盖他们。（比链表快，对CPU缓存友好，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）

  
  
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• 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。

消费数据

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消费者(Consumer)是一个想从Ring Buffer里读取数据的线程，它可以访问ConsumerBarrier对象——这个对象由RingBuffer创建并且代表消费者与RingBuffer进行交互，当消费者处理完了Ring Buffer里序号8之前（包括8）的所有数据，那么它期待访问的下一个序号是9。接下来，消费者会一直原地停留，等待更多数据被写入Ring Buffer。并且，一旦数据写入后消费者会收到通知——节点9，10，11和12 已写入。现在序号12到了，消费者可以让ConsumerBarrier去拿这些序号节点里的数据了。

生产数据

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生产者这边有个consumerTrackingProducerBarrier 对象拥有所有正在访问 Ring Buffer 的消费者列表，维护了当前所有访问的消费者所处的位置。现在生产者想要写入 Ring Buffer 中序号 3 占据的节点，因为它是 Ring Buffer 当前游标的下一个节点。但是 ProducerBarrier 明白现在不能写入，因为有一个消费者正在占用它。所以，ProducerBarrier 停下来自旋 等待，直到那个消费者离开。

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提交新的数据，当生产者结束向 Entry 写入数据后，它会要求 ProducerBarrier 提交。如果没有冲突提交成功后，则会通知ConsumerBarrier 上的 WaitStrategy，有新的数据产生，这时候消费者就可以消费的新的数据了。