Disruptor 极速体验

LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟(latency)产生大量交易(吞吐量). 这个系统是建立在JVM平台上，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(in-memory)，使用事件源驱动方式(event sourcing). 业务逻辑处理器的核心是Disruptors，这是一个并发组件，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。他们的研究表明，现在的所谓高性能研究方向似乎和现代CPU设计是相左的.

一、什么是 Disruptor

从功能上来看，Disruptor 是实现了“队列”的功能，而且是一个有界队列。那么它的应用场景自然就是“生产者-消费者”模型的应用场合了。

一般性地来说，当你需要在两个独立的处理过程(两个线程)之间交换数据时，就可以使用 Disruptor 。当然使用队列（BlockingQueue）也可以，只不过 Disruptor 做得更好。

二、Disruptor 的相关概念

先从了解 Disruptor 的核心概念开始，来了解它是如何运作的。下面介绍的概念模型，既是领域对象，也是映射到代码实现上的核心对象。

Ring Buffer
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。
Sequence  Disruptor
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。
Sequence 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。
Wait 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）
Event
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。
EventProcessor
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)。
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。
Producer
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。

三、如何使用 Disruptor

Disruptor 的 API 十分简单，主要有以下几个步骤：

定义事件
事件(Event)就是通过 Disruptor 进行交换的数据类型。

 package com.disruptor2;

import com.lmax.disruptor.EventFactory;

/** * 消费事件 */
public class PersonEvent {

    private Person person;

    public Person getPerson() {
        return person;
    }

    public void setPerson(Person person) {
        this.person = person;
    }
/* 定义事件工厂*/
    public final static  EventFactory<PersonEvent> EVENT_FACTORY = new EventFactory<PersonEvent>(){
        public PersonEvent newInstance(){
            return new PersonEvent();
        }
    };
}

定义事件处理的具体实现
通过实现接口 com.lmax.disruptor.EventHandler<T> 定义事件处理的具体实现。

package com.disruptor2;

import java.util.Date;

import com.lmax.disruptor.EventHandler;

/** * 消费事件处理处理器 */
public class PersonEventHandler implements EventHandler<PersonEvent>{

    public PersonEventHandler(){

    }
    @Override
    public void onEvent(PersonEvent event, long sequence, boolean endOfBatch)
            throws Exception {

        Person person = event.getPerson();
        System.out.println("第 "+sequence+" 个消费结束："+endOfBatch+" "+new Date().toLocaleString());
    }

}

定义用于事件处理的线程池
Disruptor 通过 java.util.concurrent.ExecutorService 提供的线程来触发 Consumer 的事件处理。例如：

ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();


指定等待策略
Disruptor 定义了 com.lmax.disruptor.WaitStrategy 接口用于抽象 Consumer 如何等待新事件，这是策略模式的应用。
Disruptor 提供了多个 WaitStrategy 的实现，每种策略都具有不同性能和优缺点，根据实际运行环境的 CPU 的硬件特点选择恰当的策略，并配合特定的 JVM 的配置参数，能够实现不同的性能提升。
例如，BlockingWaitStrategy、SleepingWaitStrategy、YieldingWaitStrategy 等，其中，
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；
SleepingWaitStrategy 的性能表现跟 BlockingWaitStrategy 差不多，对 CPU 的消耗也类似，但其对生产者线程的影响最小，适合用于异步日志类似的场景；
YieldingWaitStrategy 的性能是最好的，适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线数小于 CPU 逻辑核心数的场景中，推荐使用此策略；例如，CPU开启超线程的特性。

WaitStrategy BLOCKING_WAIT = new BlockingWaitStrategy();
WaitStrategy SLEEPING_WAIT = new SleepingWaitStrategy();
WaitStrategy YIELDING_WAIT = new YieldingWaitStrategy();

package com.disruptor2;

import java.util.Date;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import com.lmax.disruptor.BatchEventProcessor;
import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.SequenceBarrier;
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;

public class PersonHelper {

    private  static PersonHelper instance;
    /** * ringBuffer的容量，必须是2的N次方 */
    private static final int BUFFER_SIZE = 2048;
    //用于处理数据结构跟踪为出版商和相关eventprocessors序列光标协调障碍
    private Disruptor<PersonEvent> disruptor;

    public PersonHelper(){

        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        disruptor = new Disruptor<PersonEvent>(PersonEvent.EVENT_FACTORY,
                BUFFER_SIZE, executor, ProducerType.SINGLE,
                new YieldingWaitStrategy());

        EventHandler<PersonEvent> eventHandler = new PersonEventHandler();
        disruptor.handleEventsWith(eventHandler);
        disruptor.start();
    }

    /** * 启动消费者线程，实际上调用了AudioDataEventHandler中的onEvent方法进行处理 */
    public static void start(){
        instance = new PersonHelper();
    }
    /** * 停止 */
    public static void shutdown(){
        instance.doHalt();
    }
    private void doHalt() {
        disruptor.halt();
    }

    /** * 生产者生产商品 * @param person */
    private void doProduce(Person person){
        RingBuffer<PersonEvent> ringBuffer=disruptor.getRingBuffer();
        //获取下一个序号
        long sequence = ringBuffer.next();
        //写入数据
        disruptor.get(sequence).setPerson(person);
        //通知消费者该资源可以消费了
        System.out.println("第 "+sequence+" 个生产完了 "+"开始消费："+new Date().toLocaleString());
        ringBuffer.publish(sequence);
    }
    /** * 生产者压入生产数据 * @param data */
    public static void produce(Person person){
        instance.doProduce(person);
    }

}

发布事件
Disruptor 的事件发布过程是一个两阶段提交的过程：
　　第一步：先从 RingBuffer 获取下一个可以写入的事件的序号；
　　第二步：获取对应的事件对象，将数据写入事件对象；
　　第三部：将事件提交到 RingBuffer;

测试类：
package com.disruptor2;
public class Test {
    /** * @param args */
    public static void main(String[] args) {

        PersonHelper.start();
        for(int i=0 ; i<200; i++){
            Person p = new Person("zs"+i, i , "男", "1234566"+i);

            //生产者生产数据
            PersonHelper.produce(p);
        }
        //PersonHelper.shutdown();
    }
}