一、 背景介绍
Disruptor它是一个开源的并发框架,并获得 2011 Duke’s 程序框架创新奖,能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。
说明:下文所有内容基于disruptor3.34版本。
二、 应用场景
在消费者--生产者模式中或发布订阅模式中使用。
具有以下特点:
无锁的设计及CAS式的原子访问。
预分配存储空间,避免垃圾回收带来的资源消耗。
三、 核心对象
RingBuffer:环形的一个数据结构,对象初始化时,会使用事件Event进行填充。Buffer的大小必须是2的幂次方,方便移位操作。
Event:无指定具体接口,用户自己实现,可以携带任何业务数据。
EventFactory:产生事件Event的工厂,由用户自己实现。
EventTranslator:事件发布的回调接口,由用户实现,负责将业务参数设置到事件中。
Sequencer:序列产生器,也是协调生产者和消费者及实现高并发的核心。有MultiProducerSequencer 和 SingleProducerSequencer两个实现类。
SequenceBarrier:拥有RingBuffer的发布事件Sequence引用和消费者依赖的Sequence引用。决定消费者消费可消费的Sequence。
EventHandler:事件的处理者,由用户自己实现。
EventProcessor:事件的处理器,单独在一个线程中运行。
WorkHandler:事件的处理者,由用户自己实现。
WorkProcessor:事件的处理器,单独在一个线程中运行。
WorkerPool:一组WorkProcessor的处理。
WaitStrategy:在消费者比生产者快时,消费者处理器的等待策略。
四、 简单示例
定义业务数据类:
public class MyData { private long value; public MyData(long value){ this.value = value; } public long getValue() { return value; } public void setValue(long value) { this.value = value; } public String toString(){ StringBuffer sb = new StringBuffer(); sb.append("value=").append(value); return sb.toString(); } }
定义事件类:
public class MyEvent { private MyData data; public MyData getData() { return data; } public void setData(MyData data) { this.data = data; } }
定义事件处理类:
public class MyEventHandler implements EventHandler<MyEvent>{ @Override public void onEvent(MyEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception { System.out.println("事件处理:"+event.getData()); } }
定义事件工厂类:
public class MyFactory implements EventFactory<MyEvent>{ @Override public MyEvent newInstance() { return new MyEvent(); } }
定义事件发布辅助类:
public class MyEventTranslatorOneArg implements EventTranslatorOneArg<MyEvent,MyData>{ @Override public void translateTo(MyEvent event, long sequence, MyData data) { System.out.println("发布事件:"+data); event.setData(data); } }
主类:
public class MyMainTest { public static void main(String[]args){ Disruptor<MyEvent> disruptor = newDisruptor<MyEvent>( new MyFactory(),//事件工厂 128, //必须为2的幂次方 new ThreadFactory(){//线程工厂 @Override public Thread newThread(Runnable runnable) { returnnew Thread(runnable); } }, ProducerType.SINGLE,//指定生产者为一个或多个 newYieldingWaitStrategy());//等待策略 //指定处理器 disruptor.handleEventsWith(newMyEventHandler()); disruptor.start(); //发布事件 MyEventTranslatorOneArg translator = newMyEventTranslatorOneArg(); for(int i = 0; i < 10; i++){ disruptor.publishEvent(translator, new MyData(i)); } disruptor.shutdown(); } }
五、 实现原理及源码分析
RingBuffer的实现:
封装了一个对象数组,RingBuffer实例化时,用Event填充。生产者和消费者通过对序列(long的原子操作封装)取模计算获取对象数组中Event。
public E get(long sequence) { return elementAt(sequence); } protected final E elementAt(long sequence) { return (E) UNSAFE.getObject(entries, REF_ARRAY_BASE + ((sequence & indexMask) << REF_ELEMENT_SHIFT)); }
单个生产者的实现:
保存有所有消费者当前消费的前一个序列值,在取下一个要发布的序列时,检查要发布的序列是否覆盖所有消费者正在处理的最小序列。如果未覆盖,则获取可发布的游标值,如果覆盖(说明缓存已经满了),则自旋等待,直到可以发布。发布事件时则先发布,后指定当前游标为发布的序列值。
public long next(int n) { if (n < 1) { thrownew IllegalArgumentException("n must be > 0"); } //当前生产者发布的的最大序列 long nextValue = this.nextValue; long nextSequence = nextValue + n;//要发布的最大序列 long wrapPoint = nextSequence - bufferSize;//覆盖点 long cachedGatingSequence = this.cachedValue;//消费者中处理序列最小的前一个序列 //缓存已满 或者处理器处理异常时 if (wrapPoint > cachedGatingSequence ||cachedGatingSequence > nextValue) { long minSequence; //等待直到有可用的缓存 while (wrapPoint > (minSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences,nextValue))) { LockSupport.parkNanos(1L);// TODO: Use waitStrategy to spin? } this.cachedValue = minSequence; } //更新当前生产者发布的的最大序列 this.nextValue = nextSequence; return nextSequence; }
多个生产者的实现:
保存有所有消费者当前消费的前一个序列值,并维护一个和RingBuffer一样大小的数组,在取下一个要发布的序列时,检查要发布的序列是否覆盖所有消费者正在处理的最小序列。如果未覆盖,则先发布,后指定当前游标为发布的序列值,如果未覆盖,则获取可发布的游标值,如果覆盖(说明缓存已经满了),则自旋等待,直到可以发布。一个生产者获取可发布的序列后,立即更新当前游标。发布事件时生产者每发布一个序列,则记录到数组指定位置。
public long next(int n) { if (n < 1) { thrownew IllegalArgumentException("n must be > 0"); } long current; long next; do { //当前游标 current = cursor.get(); //要发布的游标 next = current + n; //覆盖点 long wrapPoint = next - bufferSize; //消费者中处理序列最小的前一个序列 long cachedGatingSequence = gatingSequenceCache.get(); //缓存已满 或者处理器处理异常时 if (wrapPoint > cachedGatingSequence ||cachedGatingSequence > current) { long gatingSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current); if (wrapPoint > gatingSequence) { LockSupport.parkNanos(1);// TODO, should we spin based on the waitstrategy? //缓存满时,继续再次尝试 continue; } //更新当前生产者发布的的最大序列 gatingSequenceCache.set(gatingSequence); } elseif (cursor.compareAndSet(current, next)) { //成功获取到发布序列并设置当前游标成功时跳出循环 break; } } while (true); return next; }
消费者的实现:
消费者保持一个自己的序列,每次累加后nextSequence,去获取可访问的最大序列。对于一个生产者,就是nextSequence到RingBuffer当前游标的序列。对于多个生产者,就是nextSequence到RingBuffer当前游标之间,最大的连续的序列集。
public long waitFor(finallong sequence) throws AlertException,InterruptedException, TimeoutException { checkAlert(); //获取最大的可消费的序列,依赖等待策略 long availableSequence = waitStrategy.waitFor(sequence, cursorSequence, dependentSequence, this); if (availableSequence < sequence) { return availableSequence; } return sequencer.getHighestPublishedSequence(sequence,availableSequence); }
一个生产者:
public long getHighestPublishedSequence(long lowerBound, long availableSequence) { // 返回最大序列availableSequence return availableSequence; }
多个生产者:
public boolean isAvailable(long sequence) { int index = calculateIndex(sequence); int flag = calculateAvailabilityFlag(sequence); long bufferAddress = (index * SCALE) + BASE; //相应位置上的值相等,说明已经发布该序列 returnUNSAFE.getIntVolatile(availableBuffer,bufferAddress) == flag; } @Override public long getHighestPublishedSequence(long lowerBound, long availableSequence) { //从数组中找出未发布序列,即由小到大连续的发布序列 for (long sequence = lowerBound; sequence <= availableSequence;sequence++) { if (!isAvailable(sequence)) { //返回未发布序列的前一个序列 return sequence - 1; } } return availableSequence; }
等待策略:
消费者在缓存中没有可以消费的事件时,采取的等待策略:
BlockingWaitStrategy:通过线程阻塞的方式,等待生产者唤醒
BusySpinWaitStrategy:线程一直自旋等待,比较耗CPU。
LiteBlockingWaitStrategy:通过线程阻塞的方式,等待生产者唤醒,比BlockingWaitStrategy要轻,某些情况下可以减少阻塞的次数。
PhasedBackoffWaitStrategy:根据指定的时间段参数和指定的等待策略决定采用哪种等待策略。
SleepingWaitStrategy:可通过参数设置,使线程通过Thread.yield()主动放弃执行,通过线程调度器重新调度;或一直自旋等待。
TimeoutBlockingWaitStrategy:通过参数设置阻塞时间,如果超时则抛出异常。
YieldingWaitStrategy: 通过Thread.yield()主动放弃执行,通过线程调度器重新调度。