小伙伴们大家好,昨天的文章,带着大家扒开了Disruptor华丽的外衣,最重要的是我们知道了Disruptor高性能的原因几个重要的原因,
- 引入环形的数组结构:数组元素不会被回收,避免频繁的GC,
- 无锁的设计:采用CAS无锁方式,保证线程的安全性
- 属性填充:通过添加额外的无用信息,避免伪共享问题
- 元素位置的定位:采用跟一致性哈希一样的方式,一个索引,进行自增
这篇文章就在上篇文章的基础上来点实战应用。研究下Disruptor的生产和消费模式,以及高级应用,至此关于Disruptor的系列的文章,也就到此结束了,我已经尽力了,如果还有什么没能满足大家需求的,以及关于文章的内容大家有任何其他的看法的,也欢迎在评论区留言,毕竟本人才疏学浅,期待各位大佬能给小弟指点一二。
前两篇文章在这里哦:
生产和消费模式
根据上面的环形结构,我们来具体分析一下Disruptor的工作原理。
Disruptor 不像传统的队列,分为一个队头指针和一个队尾指针,而是只有一个角标(上面的seq),那么这个是如何保证生产的消息不会覆盖没有消费掉的消息呢。
在Disruptor中生产者分为单生产者和多生产者,而消费者并没有区分。
单生产者情况下,就是普通的生产者向RingBuffer中放置数据,消费者获取最大可消费的位置,并进行消费。而多生产者时候,又多出了一个跟RingBuffer同样大小的Buffer,称为AvailableBuffer。
在多生产者中,每个生产者首先通过CAS竞争获取可以写的空间,然后再进行慢慢往里放数据,如果正好这个时候消费者要消费数据,那么每个消费者都需要获取最大可消费的下标,这个下标是在AvailableBuffer进行获取得到的最长连续的序列下标。
5.1 单生产者生产数据
生产者单线程写数据的流程比较简单:
- 申请写入m个元素;
- 若是有m个元素可以入,则返回最大的序列号。这儿主要判断是否会覆盖未读的元素;
- 若是返回的正确,则生产者开始写入元素。
5.2 多生产者生产数据
多个生产者的情况下,会遇到“如何防止多个线程重复写同一个元素”的问题。Disruptor的解决方法是,每个线程获取不同的一段数组空间进行操作。这个通过CAS很容易达到。只需要在分配元素的时候,通过CAS判断一下这段空间是否已经分配出去即可。
但是会遇到一个新问题:如何防止读取的时候,读到还未写的元素。Disruptor在多个生产者的情况下,引入了一个与Ring Buffer大小相同的buffer:available Buffer。当某个位置写入成功的时候,便把availble Buffer相应的位置置位,标记为写入成功。读取的时候,会遍历available Buffer,来判断元素是否已经就绪。
5.3.1 生产流程
- 申请写入m个元素;
- 若是有m个元素可以写入,则返回最大的序列号。每个生产者会被分配一段独享的空间;
- 生产者写入元素,写入元素的同时设置available Buffer里面相应的位置,以标记自己哪些位置是已经写入成功的。
如下图所示,Writer1和Writer2两个线程写入数组,都申请可写的数组空间。Writer1被分配了下标3到下表5的空间,Writer2被分配了下标6到下标9的空间。
Writer1写入下标3位置的元素,同时把available Buffer相应位置置位,标记已经写入成功,往后移一位,开始写下标4位置的元素。Writer2同样的方式。最终都写入完成。
5.3.2 CAS检测空间占用
防止不同生产者对同一段空间写入的代码,如下所示:
通过do/while循环的条件cursor.compareAndSet(current, next),来判断每次申请的空间是否已经被其他生产者占据。假如已经被占据,该函数会返回失败,While循环重新执行,申请写入空间。
public long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException{ if (n 0"); } long current; long next; do { current = cursor.get(); next = current + n; if (!hasAvailableCapacity(gatingSequences, n, current)) { throw InsufficientCapacityException.INSTANCE; } } while (!cursor.compareAndSet(current, next)); return next;}
5.4 多生产者消费数据
绿色代表已经写OK的数据
假设三个生产者在写中,还没有置位AvailableBuffer,那么消费者可获取的消费下标只能获取到6,然后等生产者都写OK后,通知到消费者,消费者继续重复上面的步骤。
5.4.1 消费流程
- 申请读取到序号n;
- 若writer cursor >= n,这时仍然无法确定连续可读的最大下标。从reader cursor开始读取available Buffer,一直查到第一个不可用的元素,然后返回最大连续可读元素的位置;
- 消费者读取元素
如下图所示,读线程读到下标为2的元素,三个线程Writer1/Writer2/Writer3正在向RingBuffer相应位置写数据,写线程被分配到的最大元素下标是11。
读线程申请读取到下标从3到11的元素,判断writer cursor>=11。然后开始读取availableBuffer,从3开始,往后读取,发现下标为7的元素没有生产成功,于是WaitFor(11)返回6。
然后,消费者读取下标从3到6共计4个元素。
6. 高级使用6.1 并行模式6.1.1 单一写者模式
在并发系统中提高性能最好的方式之一就是单一写者原则,对Disruptor也是适用的。如果在你的代码中仅仅有一个事件生产者,那么可以设置为单一生产者模式来提高系统的性能。
public class singleProductorLongEventMain { public static void main(String[] args) throws Exception { //.....// Construct the Disruptor with a SingleProducerSequencer Disruptor disruptor = new Disruptor(factory, bufferSize, ProducerType.SINGLE, // 单一写者模式, executor);//..... } }
6.1.2 串行消费
比如:现在触发一个注册Event,需要有一个Handler来存储信息,一个Hanlder来发邮件等等。
/** * 串行依次执行 *
* p --> c11 --> c21 * @param disruptor */ public static void serial(Disruptor disruptor){ disruptor.handleEventsWith(new C11EventHandler()).then(new C21EventHandler()); disruptor.start(); }
6.1.3 菱形方式执行
public static void diamond(Disruptor disruptor){ disruptor.handleEventsWith(new C11EventHandler(),new C12EventHandler()).then(new C21EventHandler()); disruptor.start(); }
6.1.4 链式并行计算
public static void chain(Disruptor disruptor){ disruptor.handleEventsWith(new C11EventHandler()).then(new C12EventHandler()); disruptor.handleEventsWith(new C21EventHandler()).then(new C22EventHandler()); disruptor.start(); }
6.1.5 相互隔离模式
public static void parallelWithPool(Disruptor disruptor){ disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new C11EventHandler(),new C11EventHandler()); disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new C21EventHandler(),new C21EventHandler()); disruptor.start(); }
6.1.6 航道模式
/** * 串行依次执行,同时C11,C21分别有2个实例 *
* p --> c11 --> c21 * @param disruptor */ public static void serialWithPool(Disruptor disruptor){ disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new C11EventHandler(),new C11EventHandler()).then(new C21EventHandler(),new C21EventHandler()); disruptor.start(); }
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传智教育博学谷
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