还在用阻塞队列？Disruptor了解一下？

听到队列相信大家对其并不陌生，在我们现实生活中队列随处可见，去超市结账，你会看见大家都会一排排的站得好好的，等待结账，为什么要站得一排排的，你想象一下大家都没有素质，一窝蜂的上去结账，不仅让这个超市崩溃，还会容易造成各种踩踏事件，当然这些事其实在我们现实中也是会经常发生。

当然在计算机世界中，队列是属于一种数据结构，队列采用的FIFO(first in firstout)，新元素（等待进入队列的元素）总是被插入到尾部，而读取的时候总是从头部开始读取。在计算中队列一般用来做排队(如线程池的等待排队，锁的等待排队)，用来做解耦（生产者消费者模式），异步等等。

2.jdk中的队列

在jdk中的队列都实现了java.util.Queue接口，在队列中又分为两类，一类是线程不安全的，ArrayDeque，LinkedList等等，还有一类都在java.util.concurrent包下属于线程安全，而在我们真实的环境中，我们的机器都是属于多线程，当多线程对同一个队列进行排队操作的时候，如果使用线程不安全会出现，覆盖数据，数据丢失等无法预测的事情，所以我们这个时候只能选择线程安全的队列。在jdk中提供的线程安全的队列下面简单列举部分队列:

我们可以看见，我们无锁的队列是无界的，有锁的队列是有界的，这里就会涉及到一个问题，我们在真正的线上环境中，无界的队列，对我们系统的影响比较大，有可能会导致我们内存直接溢出，所以我们首先得排除无界队列，当然并不是无界队列就没用了，只是在某些场景下得排除。其次还剩下ArrayBlockingQueue，LinkedBlockingQueue两个队列，他们两个都是用ReentrantLock控制的线程安全，他们两个的区别一个是数组，一个是链表，在队列中，一般获取这个队列元素之后紧接着会获取下一个元素，或者一次获取多个队列元素都有可能，而数组在内存中地址是连续的，在操作系统中会有缓存的优化(下面也会介绍缓存行)，所以访问的速度会略胜一筹，我们也会尽量去选择ArrayBlockingQueue。而事实证明在很多第三方的框架中，比如早期的log4j异步，都是选择的ArrayBlockingQueue。

当然ArrayBlockingQueue，也有自己的弊端，就是性能比较低，为什么jdk会增加一些无锁的队列，其实就是为了增加性能，很苦恼，又需要无锁，又需要有界，这个时候恐怕会忍不住说一句你咋不上天呢？但是还真有人上天了。

3.Disruptor

Disruptor就是上面说的那个天，Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，并且是一个开源的并发框架，并获得2011Duke’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，基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。目前，包括Apache Storm、Camel、Log4j2等等知名的框架都在内部集成了Disruptor用来替代jdk的队列，以此来获得高性能。

3.1为什么这么牛逼？

上面已经把Disruptor吹出了花了，你肯定会产生疑问，他真的能有这么牛逼吗，我的回答是当然的，在Disruptor中有三大杀器:

• CAS
• 消除伪共享
• RingBuffer 有了这三大杀器，Disruptor才变得如此牛逼。

3.1.1锁和CAS

我们ArrayBlockingQueue为什么会被抛弃的一点，就是因为用了重量级lock锁，在我们加锁过程中我们会把锁挂起，解锁后，又会把线程恢复,这一过程会有一定的开销，并且我们一旦没有获取锁，这个线程就只能一直等待，这个线程什么事也不能做。

CAS（compare and swap），顾名思义先比较在交换，一般是比较是否是老的值，如果是的进行交换设置，大家熟悉乐观锁的人都知道CAS可以用来实现乐观锁，CAS中没有线程的上下文切换，减少了不必要的开销。 这里使用JMH，用两个线程，每次1一次调用，在我本机上进行测试，代码如下:

@BenchmarkMode({Mode.SampleTime})
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Warmup(iterations=3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS)
@Measurement(iterations=1,batchSize = 100000000)
@Threads(2)
@Fork(1)
@State(Scope.Benchmark)
public class Myclass {
    Lock lock = new ReentrantLock();
    long i = 0;
    AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
    @Benchmark
    public void measureLock() {
        lock.lock();
        i++;
        lock.unlock();
    }
    @Benchmark
    public void measureCAS() {
        atomicLong.incrementAndGet();
    }
    @Benchmark
    public void measureNoLock() {
        i++;
    }
}
复制代码

测试出来结果如下:

可以看见Lock是五位数，CAS是四位数，无锁更小是三位数。 由此我们可以知道Lock>CAS>无锁。

而我们的Disruptor中使用的就是CAS，他利用CAS进行队列中的一些下标设置，减少了锁的冲突，提高了性能。

另外对于jdk中其他的无锁队列也是使用CAS，原子类也是使用CAS。

3.1.2伪共享

谈到了伪共享就不得不说计算机CPU缓存,缓存大小是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是从CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。

CPU缓存可以分为一级缓存，二级缓存，如今主流CPU还有三级缓存，甚至有些CPU还有四级缓存。每一级缓存中所储存的全部数据都是下一级缓存的一部分，这三种缓存的技术难度和制造成本是相对递减的，所以其容量也是相对递增的。

为什么CPU会有L1、L2、L3这样的缓存设计？主要是因为现在的处理器太快了，而从内存中读取数据实在太慢（一个是因为内存本身速度不够，另一个是因为它离CPU太远了，总的来说需要让CPU等待几十甚至几百个时钟周期），这个时候为了保证CPU的速度，就需要延迟更小速度更快的内存提供帮助，而这就是缓存。对这个感兴趣可以把电脑CPU拆下来，自己把玩一下。

每一次你听见intel发布新的cpu什么,比如i7-7700k,8700k，都会对cpu缓存大小进行优化，感兴趣可以自行下来搜索，这些的发布会或者发布文章。

Martin和Mike的 QConpresentation演讲中给出了一些每个缓存时间：

缓存行

在cpu的多级缓存中，并不是以独立的项来保存的，而是类似一种pageCahe的一种策略，以缓存行来保存，而缓存行的大小通常是64字节，在Java中Long是8个字节，所以可以存储8个Long,举个例子，你访问一个long的变量的时候，他会把帮助再加载7个，我们上面说为什么选择数组不选择链表，也就是这个原因，在数组中可以依靠缓冲行得到很快的访问。

缓存行是万能的吗？NO，因为他依然带来了一个缺点，我在这里举个例子说明这个缺点，可以想象有个数组队列，ArrayQueue，他的数据结构如下:

class ArrayQueue{
    long maxSize;
    long currentIndex;
}
复制代码

对于maxSize是我们一开始就定义好的，数组的大小，对于currentIndex，是标志我们当前队列的位置，这个变化比较快，可以想象你访问maxSize的时候，是不是把currentIndex也加载进来了，这个时候，其他线程更新currentIndex,就会把cpu中的缓存行置位无效，请注意这是CPU规定的，他并不是只吧currentIndex置位无效，如果此时又继续访问maxSize他依然得继续从内存中读取，但是MaxSize却是我们一开始定义好的，我们应该访问缓存即可，但是却被我们经常改变的currentIndex所影响。

Padding的魔法

为了解决上面缓存行出现的问题，在Disruptor中采用了Padding的方式，

class LhsPadding
{
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}

class Value extends LhsPadding
{
    protected volatile long value;
}

class RhsPadding extends Value
{
    protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}
复制代码

其中的Value就被其他一些无用的long变量给填充了。这样你修改Value的时候，就不会影响到其他变量的缓存行。

最后顺便一提，在jdk8中提供了@Contended的注解，当然一般来说只允许Jdk中内部，如果你自己使用那就得配置Jvm参数 -RestricContentended = fase，将限制这个注解置位取消。很多文章分析了ConcurrentHashMap，但是都把这个注解给忽略掉了，在ConcurrentHashMap中就使用了这个注解，在ConcurrentHashMap每个桶都是单独的用计数器去做计算，而这个计数器由于时刻都在变化，所以被用这个注解进行填充缓存行优化，以此来增加性能。

3.1.3RingBuffer

在Disruptor中采用了数组的方式保存了我们的数据，上面我们也介绍了采用数组保存我们访问时很好的利用缓存，但是在Disruptor中进一步选择采用了环形数组进行保存数据，也就是RingBuffer。在这里先说明一下环形数组并不是真正的环形数组，在RingBuffer中是采用取余的方式进行访问的，比如数组大小为 10，0访问的是数组下标为0这个位置，其实10，20等访问的也是数组的下标为0的这个位置。

实际上，在这些框架中取余并不是使用%运算，都是使用的&与运算，这就要求你设置的大小一般是2的N次方也就是，10,100,1000等等，这样减去1的话就是，1，11，111，就能很好的使用index & (size -1),这样利用位运算就增加了访问速度。 如果在Disruptor中你不用2的N次方进行大小设置，他会抛出buffersize必须为2的N次方异常。

当然其不仅解决了数组快速访问的问题，也解决了不需要再次分配内存的问题，减少了垃圾回收，因为我们0，10，20等都是执行的同一片内存区域，这样就不需要再次分配内存，频繁的被JVM垃圾回收器回收。

自此三大杀器已经说完了，有了这三大杀器为Disruptor如此高性能垫定了基础。接下来还会在讲解如何使用Disruptor和Disruptor的具体的工作原理。

3.2Disruptor怎么使用

下面举了一个简单的例子:

ublic static void main(String[] args) throws Exception {
        // 队列中的元素
        class Element {
            @Contended
            private String value;


            public String getValue() {
                return value;
            }

            public void setValue(String value) {
                this.value = value;
            }
        }

        // 生产者的线程工厂
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
            int i = 0;
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                return new Thread(r, "simpleThread" + String.valueOf(i++));
            }
        };

        // RingBuffer生产工厂,初始化RingBuffer的时候使用
        EventFactory<Element> factory = new EventFactory<Element>() {
            @Override
            public Element newInstance() {
                return new Element();
            }
        };

        // 处理Event的handler
        EventHandler<Element> handler = new EventHandler<Element>() {
            @Override
            public void onEvent(Element element, long sequence, boolean endOfBatch) throws InterruptedException {
                System.out.println("Element: " + Thread.currentThread().getName() + ": " + element.getValue() + ": " + sequence);
//                Thread.sleep(10000000);
            }
        };


        // 阻塞策略
        BlockingWaitStrategy strategy = new BlockingWaitStrategy();

        // 指定RingBuffer的大小
        int bufferSize = 8;

        // 创建disruptor，采用单生产者模式
        Disruptor<Element> disruptor = new Disruptor(factory, bufferSize, threadFactory, ProducerType.SINGLE, strategy);

        // 设置EventHandler
        disruptor.handleEventsWith(handler);

        // 启动disruptor的线程
        disruptor.start();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            disruptor.publishEvent((element, sequence) -> {
                System.out.println("之前的数据" + element.getValue() + "当前的sequence" + sequence);
                element.setValue("我是第" + sequence + "个");
            });

        }
    }
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在Disruptor中有几个比较关键的: ThreadFactory：这是一个线程工厂，用于我们Disruptor中生产者消费的时候需要的线程。 EventFactory：事件工厂，用于产生我们队列元素的工厂，在Disruptor中，他会在初始化的时候直接填充满RingBuffer，一次到位。 EventHandler：用于处理Event的handler，这里一个EventHandler可以看做是一个消费者，但是多个EventHandler他们都是独立消费的队列。 WorkHandler:也是用于处理Event的handler，和上面区别在于，多个消费者都是共享同一个队列。 WaitStrategy：等待策略，在Disruptor中有多种策略，来决定消费者获消费时，如果没有数据采取的策略是什么？下面简单列举一下Disruptor中的部分策略

• BlockingWaitStrategy：通过线程阻塞的方式，等待生产者唤醒，被唤醒后，再循环检查依赖的sequence是否已经消费。

• BusySpinWaitStrategy：线程一直自旋等待，可能比较耗cpu

• LiteBlockingWaitStrategy：线程阻塞等待生产者唤醒，与BlockingWaitStrategy相比，区别在signalNeeded.getAndSet,如果两个线程同时访问一个访问waitfor,一个访问signalAll时，可以减少lock加锁次数.

• LiteTimeoutBlockingWaitStrategy：与LiteBlockingWaitStrategy相比，设置了阻塞时间，超过时间后抛异常。

• YieldingWaitStrategy：尝试100次，然后Thread.yield()让出cpu

EventTranslator:实现这个接口可以将我们的其他数据结构转换为在Disruptor中流通的Event。

3.3工作原理

上面已经介绍了CAS，减少伪共享,RingBuffer三大杀器，介绍下来说一下Disruptor中生产者和消费者的整个流程。

3.3.1生产者

对于生产者来说，可以分为多生产者和单生产者，用ProducerType.Single,和ProducerType.MULTI区分，多生产者和单生产者来说多了CAS，因为单生产者由于是单线程，所以不需要保证线程安全。

在disruptor中通常用disruptor.publishEvent和disruptor.publishEvents()进行单发和群发。

在disruptor发布一个事件进入队列需要下面几个步骤:

1. 首先获取RingBuffer中下一个在RingBuffer上可以发布的位置，这个可以分为两类:

• 从来没有写过的位置
• 已经被所有消费者读过，可以在写的位置。 如果没有读取到会一直尝试去读，disruptor做的很巧妙，并没有一直占据CPU，而是通过LockSuport.park()，进行了一下将线程阻塞挂起操作，为的是不让CPU一直进行这种空循环，不然其他线程都抢不到CPU时间片。

  

  获取位置之后会进行cas进行抢占，如果是单线程就不需要。

2. 接下来调用我们上面所介绍的EventTranslator将第一步中RingBuffer中那个位置的event交给EventTranslator进行重写。
3. 进行发布，在disruptor还有一个额外的数组用来记录当前ringBuffer所在位置目前最新的序列号是多少，拿上面那个0，10，20举例，写到10的时候这个avliableBuffer就在对应的位置上记录目前这个是属于10，有什么用呢后面会介绍。进行发布的时候需要更新这个avliableBuffer，然后进行唤醒所有阻塞的生产者。

下面简单画一下流程，上面我们拿10举例是不对的，因为bufferSize必须要2的N次方，所以我们这里拿Buffersize=8来举例:下面介绍了当我们已经push了8个event也就是一圈的时候，接下来再push 3条消息的一些过程: 1.首先调用next(3)，我们当前在7这个位置上所以接下来三条是8，9，10，取余也就是0，1，2。 2.重写0，1，2这三个内存区域的数据。 3.写avaliableBuffer。

对了不知道大家对上述流程是不是很熟悉呢，对的那就是类似我们的2PC，两阶段提交，先进行RingBuffer的位置锁定，然后在进行提交和通知消费者。具体2PC的介绍可以参照我的另外一篇文章 再有人问你分布式事务，给他看这篇文章 。

3.3.1消费者

对于消费者来说，上面介绍了分为两种，一种是多个消费者独立消费，一种是多个消费者消费同一个队列，这里介绍一下较为复杂的多个消费者消费同一个队列，能理解这个也就能理解独立消费。 在我们的disruptor.strat()方法中会启动我们的消费者线程以此来进行后台消费。在消费者中有两个队列需要我们关注，一个是所有消费者共享的进度队列，还有个是每个消费者独立消费进度队列。 1.对消费者共享队列进行下一个Next的CAS抢占，以及对自己消费进度的队列标记当前进度。 2.为自己申请可读的RingBuffer的Next位置，这里的申请不仅仅是申请到next，有可能会申请到比Next大的一个范围，阻塞策略的申请的过程如下:

• 获取生产者对RingBuffer最新写的位置
• 判断其是否小于我要申请读的位置
• 如果大于则证明这个位置已经写了，返回给生产者。
• 如果小于证明还没有写到这个位置，在阻塞策略中会进行阻塞，其会在生产者提交阶段进行唤醒。 3.对这个位置进行可读校验，因为你申请的位置可能是连续的，比如生产者目前在7，接下来申请读，如果消费者已经把8和10这个序列号的位置写进去了，但是9这个位置还没来得及写入，由于第一步会返回10，但是9其实是不能读的，所以得把位置向下收缩到8。

  

  4.如果收缩完了之后比当前next要小，则继续循环申请。 5.交给handler.onEvent()处理

一样的我们举个例子，我们要申请next=8这个位置。 1.首先在共享队列抢占进度8，在独立队列写入进度7 2.获取8的可读的最大位置，这里根据不同的策略进行，我们选择阻塞，由于生产者生产了8，9，10，所以返回的是10，这样和后续就不需要再次和avaliableBuffer进行对比了。 3.最后交给handler进行处理。

4.Log4j中的Disruptor

下面的图展现了Log4j使用Disruptor,ArrayBlockingQueue以及同步的Log4j吞吐量的对比，可以看见使用了Disruptor完爆了其他的，当然还有更多的框架使用了Disruptor，这里就不做介绍了。

最后

本文介绍了传统的阻塞队列的缺点，后文重点吹逼了下Disruptor，以及他这么牛逼的原因，以及具体的工作流程。

如果以后有人问你叫你设计一个高效无锁队列，需要怎么设计？相信你能从文章中总结出答案，如果对其有疑问或者想和我交流思路，可以关注我的公众号，加我好友和我一起讨论。

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