A High Performance Inter-Thread Messaging Library 高性能的线程间消息传递库
关于 Disruptor 的 一些原理分析可以参考:disruptor
先通过 Disruptor
的一个小例子来有个直观的认识;先看下它的构造函数:
public Disruptor( final EventFactory<T> eventFactory, final int ringBufferSize, final ThreadFactory threadFactory, final ProducerType producerType, final WaitStrategy waitStrategy) { this( RingBuffer.create(producerType, eventFactory, ringBufferSize, waitStrategy), new BasicExecutor(threadFactory)); } 复制代码
factory
sequencer
和 publisher
创建 RingBuffer
;枚举类型, SINGLE
、 MULTI
两个项。对应于 SingleProducerSequencer
和 MultiProducerSequencer
两种 Sequencer
。 如果我们想构造一个 disruptor
,那么我们就需要上面的这些组件。从 eventFactory
来看,还需要一个具体的 Event
来作为消息事件的载体。【下面按照官方给的案例进行简单的修改作为示例】
public class LongEvent { private long value; public void set(long value) { this.value = value; } public long getValue() { return value; } } 复制代码
public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> { @Override public LongEvent newInstance() { return new LongEvent(); } } 复制代码
public class ConsumerThreadFactory implements ThreadFactory { private final AtomicInteger index = new AtomicInteger(1); @Override public Thread newThread(Runnable r) { return new Thread(r, "disruptor-thread-" + index.getAndIncrement()); } } 复制代码
OK ,上面的这些可以满足创建一个 disruptor
了:
private int ringBufferCapacity = 8; //消息事件生产Factory LongEventFactory longEventFactory = new LongEventFactory(); //执行事件处理器线程Factory ConsumerThreadFactory consumerThreadFactory = new ConsumerThreadFactory(); //用于环形缓冲区的等待策略。 WaitStrategy waitStrategy = new BlockingWaitStrategy(); //构建disruptor Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>( longEventFactory, ringBufferCapacity, longEventThreadFactory, ProducerType.SINGLE, waitStrategy); 复制代码
现在是已经有了 disruptor
了,然后通过: start
来启动:
//启动 disruptor disruptor.start(); 复制代码
到这里,已经构建了一个 disruptor
;但是目前怎么使用它来发布消息和消费消息呢?
下面在 for
循环中 发布 5 条数据:
RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); for (long l = 0; l < 5; l++) { long sequence = ringBuffer.next(); LongEvent event = ringBuffer.get(sequence); event.set(100+l); System.out.println("publish event :" + l); ringBuffer.publish(sequence); Thread.sleep(1000); } 复制代码
消息已经发布,下面需要设定当前 disruptor
的消费处理器。前面已经有个 LongEvent
和 EventFactory
; 在 disruptor
中是通过 EventHandler
来进行消息消费的。
public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> { @Override public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception { System.out.println("Event: " + event.getValue()+" -> " + Thread.currentThread().getName()); Thread.sleep(2000); } } 复制代码
将 eventHandler
设置到 disruptor
的处理链上
//将处理事件的事件处理程序 -> 消费事件的处理程序 LongEventHandler longEventHandler = new LongEventHandler(); disruptor.handleEventsWith(longEventHandler); 复制代码
publish event :0 Event: 0 -> disruptor-thread-1 --------------------------------> publish event :1 Event: 1 -> disruptor-thread-1 --------------------------------> publish event :2 Event: 2 -> disruptor-thread-1 --------------------------------> publish event :3 Event: 3 -> disruptor-thread-1 --------------------------------> publish event :4 Event: 4 -> disruptor-thread-1 --------------------------------> 复制代码
整个基于 ringBuffer
实现的生产者消费者模式的容器。主要属性
private final RingBuffer<T> ringBuffer; private final Executor executor; private final ConsumerRepository<T> consumerRepository = new ConsumerRepository<>(); private final AtomicBoolean started = new AtomicBoolean(false); private ExceptionHandler<? super T> exceptionHandler = new ExceptionHandlerWrapper<>(); 复制代码
ringBuffer
:内部持有一个 RingBuffer
对象, Disruptor
内部的事件发布都是依赖这个 RingBuffer
对象完成的。 executor
:消费事件的线程池 consumerRepository
:提供存储库机制,用于将 EventHandler
与 EventProcessor
关联起来 started
: 用于标志当前 Disruptor
是否已经启动 exceptionHandler
: 异常处理器,用于处理 BatchEventProcessor
事件周期中 uncaught exceptions
。 环形队列[实现上是一个数组],可以类比为 BlockingQueue
之类的队列, ringBuffer
的使用,使得内存被循环使用,减少了某些场景的内存分配回收扩容等耗时操作。
public final class RingBuffer<E> extends RingBufferFields<E> implements Cursored, EventSequencer<E>, EventSink<E> 复制代码
RingBuffer
中 生产者的顶级父接口,其直接实现有 SingleProducerSequencer
和 MultiProducerSequencer
;对应 SINGLE
、 MULTI
两个枚举值。
事件处置器,改接口用于对外扩展来实现具体的消费逻辑。如上面 demo
中的 LongEventHandler
;
//回调接口,用于处理{@link RingBuffer}中可用的事件 public interface EventHandler<T> { void onEvent(T event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception; } 复制代码
event
: RingBuffer
已经发布的事件 sequence
: 正在处理的事件 的序列号 endOfBatch
: 用来标识否是来自 RingBuffer
的批次中的最后一个事件 消费者路障。规定了消费者如何向下走。事实上,该路障算是变向的锁。
final class ProcessingSequenceBarrier implements SequenceBarrier { //当等待(探测)的需要不可用时,等待的策略 private final WaitStrategy waitStrategy; //依赖的其它Consumer的序号,这个用于依赖的消费的情况, //比如A、B两个消费者,只有A消费完,B才能消费。 private final Sequence dependentSequence; private volatile boolean alerted = false; //Ringbuffer的写入指针 private final Sequence cursorSequence; //RingBuffer对应的Sequencer private final Sequencer sequencer; //exclude method } 复制代码
waitStrategy
决定了消费者采用何种等待策略。
Strategy employed for making {@link EventProcessor}s wait on a cursor {@link Sequence}.
EventProcessor
的等待策略;具体实现在 disruptor
中有8种,
这些等待策略不同的核心体现是在如何实现 waitFor
这个方法上。
事件处理器,实际上可以理解为消费者模型的框架,实现了线程 Runnable
的 run
方法,将循环判断等操作封在了里面。该接口有三个实现类:
public final class BatchEventProcessor<T> implements EventProcessor { private final AtomicBoolean running = new AtomicBoolean(false); private ExceptionHandler<? super T> exceptionHandler = new FatalExceptionHandler(); private final DataProvider<T> dataProvider; private final SequenceBarrier sequenceBarrier; private final EventHandler<? super T> eventHandler; private final Sequence sequence = new Sequence( Sequencer.INITIAL_CURSOR_VALUE); private final TimeoutHandler timeoutHandler; //exclude method } 复制代码
RingBuffer
Event
的回调对象 EventHandler
实现 TimeOutHandler
即可。 如果我们选择使用 EventHandler
的时候,默认使用的就是 BatchEventProcessor
,它与 EventHandler
是一一对应,并且是单线程执行。
如果某个 RingBuffer
有多个 BatchEventProcessor
,那么就会每个 BatchEventProcessor
对应一个线程。
public final class WorkProcessor<T> implements EventProcessor { private final AtomicBoolean running = new AtomicBoolean(false); private final Sequence sequence = new Sequence(Sequencer.INITIAL_CURSOR_VALUE); private final RingBuffer<T> ringBuffer; private final SequenceBarrier sequenceBarrier; private final WorkHandler<? super T> workHandler; private final ExceptionHandler<? super T> exceptionHandler; private final Sequence workSequence; private final EventReleaser eventReleaser = new EventReleaser() { @Override public void release() { sequence.set(Long.MAX_VALUE); } }; private final TimeoutHandler timeoutHandler; } 复制代码
基本和 BatchEventProcessor
类似,不同在于,用于处理 Event
的回调对象是 WorkHandler
。
remainingCapacity
保持不变 在写 demo
的过程中,本来想通过不设定 消费者 来观察 RingBuffer
可用容量变化的。但是验证过程中,一直得不到预期的结果,(注:没有设置消费者,只有生产者),先看结果:
publish event :0 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:0 --------------------------------> publish event :1 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:1 --------------------------------> publish event :2 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:2 --------------------------------> publish event :3 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:3 --------------------------------> publish event :4 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:4 --------------------------------> publish event :5 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:5 --------------------------------> publish event :6 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:6 --------------------------------> publish event :7 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:7 --------------------------------> publish event :8 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:8 --------------------------------> publish event :9 bufferSie:8 remainingCapacity:8 cursor:9 --------------------------------> 复制代码
从结果来看, remainingCapacity
的值应该随着 发布的数量 递减的;但是实际上它并没有发生任何变化。
来看下 ringBuffer.remainingCapacity()
这个方法:
/** * Get the remaining capacity for this ringBuffer. * * @return The number of slots remaining. */ public long remainingCapacity() { return sequencer.remainingCapacity(); } 复制代码
这里面又使用 sequencer.remainingCapacity()
这个方法来计算的。上面的例子中使用的是 ProducerType.SINGLE
,那来看 SingleProducerSequencer
这个里面 remainingCapacity
的实现。
@Override public long remainingCapacity() { //上次申请完毕的序列值 long nextValue = this.nextValue; //计算当前已经消费到的序列值 long consumed = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue); //当前生产到的序列值 long produced = nextValue; return getBufferSize() - (produced - consumed); } 复制代码
来解释下这段代码的含义:
假设当前 ringBuffer
的 bufferSize
是 8 ;上次申请到的序列号是 5,其实也就是说已经生产过占用的序列号是5;假设当前已经消费到的序列号是 3,那么剩余的容量为: 8-(5-2) = 5;
因为这里我们可以确定 bufferSize
和 produced
的值了,那么 remainingCapacity
的结果就取决于 getMinimumSequence
的计算结果了。
public static long getMinimumSequence(final Sequence[] sequences, long minimum) { for (int i = 0, n = sequences.length; i < n; i++) { long value = sequences[i].get(); minimum = Math.min(minimum, value); } return minimum; } 复制代码
这个方法是从 Sequence
数组中获取最小序列 。如果 sequences
为空,则返回 minimum
。回到上一步,看下 sequences
这个数组是从哪里过来的,它的值在哪里设置的。
long consumed = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue); 复制代码
gatingSequences
是 SingleProducerSequencer
父类 AbstractSequencer
中的成员变量:
protected volatile Sequence[] gatingSequences = new Sequence[0]; 复制代码
gatingSequences
是在下面这个方法里面来管理的。
/** * @see Sequencer#addGatingSequences(Sequence...) */ @Override public final void addGatingSequences(Sequence... gatingSequences) { SequenceGroups.addSequences(this, SEQUENCE_UPDATER, this, gatingSequences); } 复制代码
这个方法的调用栈向前追溯有这几个地方调用了:
WorkerPool
来管理多个消费者; hangdlerEventsWith
这个方法也是用来设置消费者的。但是在上面的测试案例中我们是想通过不设定消费者 只设定生成者 来观察 环形队列的占用情况,所以 gatingSequences
会一直是空的,因此在计算时会把 produced
的值作为 minimum
返回。这样每次计算就相当于:
return getBufferSize() - (produced - produced) === getBufferSize(); 复制代码
也就验证了为何在不设定消费者的情况下, remainingCapacity
的值会一直保持不变。