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Disruptor

1、基本介绍

说到队列，除了常见的mq中间件，java中也自带线程安全的BlockingQueue，但是BlockingQueue通过在入队和出队时加锁的方式避免并发操作，性能上会大打折扣。
而Disruptor是一个线程安全、低延迟、吞吐量高的队列，并且解决BlockingQueue加锁带来的性能下降问题，十分适合单机使用。
Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。

2、与BlockingQueue对比

1. 使用CAS代替锁
2. 多播模式，同一事件可以交给多个消费者处理
3. 基于环形数组RingBuffer，创建时就固定长度，不出现空间新分配情况，减少垃圾回收

这是官网与BlockingQueue对比的延迟直方图，可以看出，BlockingQueue出现延迟的机率比Disruptor高得多。

3、生产者消费者模式

在Disruptor中，生产者与消费者支持一对一、一对多或者多对多的关系。下面举例如何实现：

引入最新包

        <dependency><groupId>com.lmax</groupId><artifactId>disruptor</artifactId><version>4.0.0</version></dependency>

定义一个商品

@Data
public class Goods {private String name;}

定义生产者

public class Producer {private final RingBuffer<Goods> ringBuffer;public Producer(RingBuffer<Goods> ringBuffer) {this.ringBuffer = ringBuffer;}/*** 生产货品* @param goodsName*/public void onData(String goodsName) {long sequence = ringBuffer.next();try {Goods goods = ringBuffer.get(sequence);goods.setName(goodsName);} finally {ringBuffer.publish(sequence);}}
}

定义消费者

@Data
public class Consumer implements EventHandler<Goods>{private String name;public Consumer(String name){this.name = name;}@Overridepublic void onEvent(Goods goods, long l, boolean b)  {//消费者接收到货品System.out.println(name+"消费了"+goods.getName());}@Overridepublic void onBatchStart(long batchSize, long queueDepth) {EventHandler.super.onBatchStart(batchSize, queueDepth);}@Overridepublic void onStart() {EventHandler.super.onStart();}@Overridepublic void onShutdown() {EventHandler.super.onShutdown();}@Overridepublic void onTimeout(long sequence) throws Exception {EventHandler.super.onTimeout(sequence);}@Overridepublic void setSequenceCallback(Sequence sequenceCallback) {EventHandler.super.setSequenceCallback(sequenceCallback);}
}

一个生产者对一个消费者

public class DisruptorDemo {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Disruptor<Goods> disruptor = new Disruptor<>(Goods::new,16,  // RingBuffer 大小，必须是 2 的 N 次方Executors.defaultThreadFactory(), //线程池ProducerType.SINGLE,   //指定单生产者还是多生产者new YieldingWaitStrategy() //等待策略);RingBuffer<Goods> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();//单生产者，单消费者disruptor.handleEventsWith(new Consumer("Consumer1"));disruptor.start();Producer producer = new Producer(ringBuffer);while (true){producer.onData("goods"+UUID.randomUUID());Thread.sleep(1000);}}
}

一个生产者对多个消费者

消费者按顺序消费：

public class DisruptorDemo {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Disruptor<Goods> disruptor = new Disruptor<>(Goods::new,16,  // RingBuffer 大小，必须是 2 的 N 次方Executors.defaultThreadFactory(), //线程池ProducerType.MULTI,   //指定单生产者还是多生产者new YieldingWaitStrategy() //等待策略);RingBuffer<Goods> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();//多个消费者按顺序消费disruptor.handleEventsWith(new Consumer("Consumer1")).then(new Consumer("Consumer2"));disruptor.start();Producer producer = new Producer(ringBuffer);while (true){producer.onData("goods"+UUID.randomUUID());Thread.sleep(1000);}}
}

多播模式，同一事件可以交给多个消费者处理

只需要将上述代码修改一下即可

   //Consumer1、Consumer2、Consumer3先消费，Consumer4后消费disruptor.handleEventsWith(new Consumer("Consumer1"),new Consumer("Consumer2"),new Consumer("Consumer3")).then(new Consumer("Consumer4"));

多个生产者对多个消费者

public class DisruptorDemo {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Disruptor<Goods> disruptor = new Disruptor<>(Goods::new,16,  // RingBuffer 大小，必须是 2 的 N 次方Executors.defaultThreadFactory(), //线程池ProducerType.MULTI,   //指定单生产者还是多生产者new YieldingWaitStrategy() //等待策略);RingBuffer<Goods> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();disruptor.handleEventsWith(new Consumer("Consumer1")).then(new Consumer("Consumer2"));disruptor.start();Producer producer1 = new Producer(ringBuffer);Producer producer2 = new Producer(ringBuffer);Producer producer3 = new Producer(ringBuffer);while (true){producer1.onData("goods"+UUID.randomUUID());producer2.onData("goods"+UUID.randomUUID());producer3.onData("goods"+UUID.randomUUID());Thread.sleep(1000);}}
}

除了上述多播模式中多个消费者各自处理事件（一个event事件会同时被多个消费者处理），其实还有Disruptor另一种模式：多个消费者合作处理一批事件（一个event事件会被其中一个消费者处理），由Disruptor 的 WorkPool 支持，不过在4.0中已经被去除了

看了github的issue，作者大概意思说难以维护，并且在LMAX公司也不会用到WorkPool，所以就去除了。

4、RingBuffer原理

Disruptor内部由环形数组Ring Buffer（数组必须为2的n次方）。

1、Ring Buffer使用环形数组，有效避免线性数组index越界问题，而且数组内元素的内存地址是连续的，对CPU缓存友好，在硬件级别，数组中的元素是会被预加载的，所以RingBuffer中，CPU无需时不时去主内存加载数组中的下一个元素。通过对cursor指针的移动，可以实现数据在数组中的环形存取。
2、在多生产者场景下，多个生产者会进行竞争，防止读到还未写的元素。引入了一个与Ring Buffer大小相同的buffer：available Buffer，用来判断Ring Buffer某个元素是否已经就绪。
3、为什么available Buffer也做成圈呢？这样做是防止把上一轮的数据当成这一轮的数据，错误判断Ring Buffer元素可用。
4、为什么Ring Buffer要2的n次方，因为会涉及到二进制&运算，来算出元素位置，在源码中可以找到。

5、具体RingBuffer写数据和读数据流程，可以参考美团技术博客：https://tech.meituan.com/2016/11/18/disruptor.html

5、等待策略

生产者和消费者都可能出现速度过快的情况，比如队列满了，生产者需要等待消费者消费后才能生产，或者消费者消费过快导致队列为空，进而需要等待生产者生产。
Disruptor目前一共内置了8种等待策略。

1. BlockingWaitStrategy：用了ReentrantLock的等待唤醒机制实现等待逻辑，是默认策略，对CPU的消耗最小
2. BusySpinWaitStrategy： 持续自旋，会消耗大量CPU资源
3. LiteBlockingWaitStrategy： 基于BlockingWaitStrategy，非重入锁的阻塞等待策略，在没有锁竞争的时候会省去唤醒操作
4. TimeoutBlockingWaitStrategy： 超时等待策略，它会使消费者线程进入阻塞状态，在指定的时间内等待新的事件，如果等待超时则退出
5. LiteTimeoutBlockingWaitStrategy： 基于TimeoutBlockingWaitStrategy，在没有锁竞争的时候会省去唤醒操作
6. SleepingWaitStrategy： 三段式，第一阶段自旋，第二阶段执行Thread.yield交出CPU，第三阶段睡眠执行时间，反复的睡眠
7. YieldingWaitStrategy： 二段式，第一阶段自旋，第二阶段执行Thread.yield交出CPU
8. PhasedBackoffWaitStrategy： 四段式，第一阶段自旋指定次数，第二阶段自旋指定时间，第三阶段执行Thread.yield交出CPU，第四阶段调用成员变量的waitFor方法，这个成员变量可以被设置为BlockingWaitStrategy、LiteBlockingWaitStrategy、SleepingWaitStrategy这三个中的一个

6、结束

Disruptor简单的介绍已经结束了，点个赞再走啦！~