前言

Disruptor是一個高性能的無鎖并發框架，其主要應用場景是在高并發、低延遲的系統中，如金融領域的交易系統，游戲服務器等。其優點就是非常快，號稱能支撐每秒600萬訂單。需要注意的是，Disruptor是單機框架，對標JDK中的Queue，而非可用于分布式系統的MQ

本文基于Disruptor v3.4.*版本

Demo

既然是簡單使用，這階段只需要關注：

• 生產者
• 消費者：EventHandler
• 消息的傳遞：消息的載體Event

簡單例子

首先，我們定義消息的載體Event，生產者向消費者傳遞的消息通過Event承載

class LongEvent {
    private long value;

    public void set(long value) {
        this.value = value;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "LongEvent{" + "value=" + value + '}';
    }
}

然后定義Event生產工廠，這用于初始化Event

EventFactory<LongEvent> factory = new EventFactory<LongEvent>() {
    @Override
    public LongEvent newInstance() {
        return new LongEvent();
    }
};

接下來就可以構建Disruptor了，以下是完整代碼

// 消息載體(event)
static class LongEvent {
    private long value;

    public void set(long value) {
        this.value = value;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "LongEvent{" + "value=" + value + '}';
    }
}

// 發布消息的轉換器
public static void translate(LongEvent event, long sequence, ByteBuffer buffer)
{
    event.set(buffer.getLong(0));
}

public static void main(String[] args) throws Exception {

    // event生產工廠,初始化RingBuffer的時候使用
    EventFactory<LongEvent> factory = new EventFactory<LongEvent>() {
        @Override
        public LongEvent newInstance() {
            return new LongEvent();
        }
    };

    // 指定RingBuffer的大小(必須是2的n次方)
    int bufferSize = 1024;

    // 構造Disruptor（默認使用多生產者模式、BlockingWaitStrategy阻塞策略）
    Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(LongEvent::new, bufferSize, DaemonThreadFactory.INSTANCE);
    //  Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, DaemonThreadFactory.INSTANCE, ProducerType.MULTI, new BlockingWaitStrategy());
    // 設置消費者
    EventHandler<LongEvent> handler = (event, sequence, endOfBatch) -> {
        System.out.println("Event: " + event);
    };
    disruptor.handleEventsWith(handler);

    // 啟動disruptor，啟動所有需要運行的線程
    disruptor.start();

    RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
    ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(8);
    for (long i = 0; i < 100; i++) {
        bb.putLong(i);
        // 發布事件
        ringBuffer.publishEvent(LongEventMain::translate, bb);
    }
}

消費者組合（多使用場景）

Disruptor不僅可以當高性能的隊列使用，還支持消費者的串行、并行消費等

以下只展示關鍵代碼（設置消費者），其余部分參考上一節的簡單demo

1. 單鏈串行

   

   disruptor.handleEventsWith(handlerA).then(handlerB);
   

2. 并行

   

   disruptor.handleEventsWith(handlerA, handlerB);
   

3. 鏈內串行，多鏈并行

   

   disruptor.handleEventsWith(handlerA).then(handlerC);
   disruptor.handleEventsWith(handlerB).then(handlerD);
   

4. 菱形（C、D都執行完才到E）

   

   disruptor.handleEventsWith(handlerA).then(handlerC);
   disruptor.handleEventsWith(handlerB).then(handlerD);
   disruptor.after(handlerC, handlerD).then(handlerE);
   
   

5. 分組（AB都執行完才到CD）

   

   disruptor.handleEventsWith(handlerA, handlerB).then(handlerC, handlerD);
   

6. 分組不重復消費

   組內競爭，組外串行：每個消息在每個分組中只有一個消費者能消費成功，如果就是分組A中只有HandlerA2能得到數據，分組B中只有HandlerB1獲得

   

   // 注意：此處的handler實現的是WorkHandler接口
   disruptor.handleEventsWithWorkerPool(handlerA1, handlerA2, handlerA3)
                   .then(handlerB1, handlerB2, handlerB3);
   

7. 分組不重復消費（菱形）

   

   // handlerA、handlerB實現WorkHandler接口
   // handlerC 實現EventHandler或WorkHandler接口均可
   disruptor.handleEventsWithWorkerPool(handlerA1, handlerA2, handlerA3)
                   .then(handlerB1, handlerB2, handlerB3)
                   .then(handlerC);
   

   等待策略

   消費者速度比生產者快時，需要等待。因此就有了不同的等待策略以適應不同場景

   • BlockingWaitStrategy

     默認策略。使用鎖和 Condition 的等待、喚醒機制。速度慢，但節省CPU資源并且在不同部署環境中能提供更加一致的性能表現。

   • YieldingWaitStrategy

     二段式，一階段自旋100次，二階段執行Thread.yield，需要低延遲的場景可使用此策略

   • SleepingWaitStrategy

     三段式，一階段自旋，二階段執行Thread.yield，三階段睡眠

   • BusySpinWaitStrategy

     性能最高的策略，與 YieldingWaitStrategy 一樣在低延遲場景使用，但是此策略要求消費者數量低于 CPU 邏輯內核總數

   其他小技巧

   1. 清除消息載體 Event 中的數據

      如果 Event 中存在大對象，應該在消費者鏈的末尾，添加一個清除數據的消費者，以幫助jvm垃圾回收。demo中的 LongEvent 是 private long value; 所以沒必要添加。

總結

本文介紹了 Disruptor 的簡單使用，以及復雜場景下消費者的配置。下篇開坑 Disruptor 源碼解析。

參考資料

Disruptor官方文檔