一. Disruptor
Disruptor 是一個高效能的非同步處理框架。
Disruptor 是 LMAX 線上交易平臺的關鍵組成部分,LMAX平臺使用該框架對訂單處理速度能達到600萬TPS,除金融領域之外,其他一般的應用中都可以用到Disruptor,它可以帶來顯著的效能提升。其實 Disruptor 與其說是一個框架,不如說是一種設計思路,這個設計思路對於存在“併發、緩衝區、生產者—消費者模型、事務處理”這些元素的程式來說,Disruptor提出了一種大幅提升效能(TPS)的方案。
二. 實踐
NetDiscovery 是基於 Vert.x、RxJava 2 等框架實現的爬蟲框架。
NetDiscovery 預設的訊息佇列採用 JDK 的 ConcurrentLinkedQueue,由於爬蟲框架各個元件都可以被替換,所以下面基於 Disruptor 實現爬蟲的 Queue。
2.1 事件的封裝
將爬蟲的 request 封裝成一個 RequestEvent,該事件會在 Disruptor 中傳輸。
import com.cv4j.netdiscovery.core.domain.Request;
import lombok.Data;
/**
* Created by tony on 2018/9/1.
*/
@Data
public class RequestEvent {
private Request request;
public String toString() {
return request.toString();
}
}
複製程式碼
2.2 釋出事件
下面編寫事件的釋出,從 RingBuffer 中獲取下一個可寫入事件的序號,將爬蟲要請求的 request 設定到 RequestEvent 事件中,最後將事件提交到 RingBuffer。
import com.cv4j.netdiscovery.core.domain.Request;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* Created by tony on 2018/9/2.
*/
public class Producer {
private final RingBuffer<RequestEvent> ringBuffer;
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); // 計數器
public Producer(RingBuffer<RequestEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
public void pushData(Request request){
long sequence = ringBuffer.next();
try{
RequestEvent event = ringBuffer.get(sequence);
event.setRequest(request);
}finally {
ringBuffer.publish(sequence);
count.incrementAndGet();
}
}
/**
* 傳送到佇列中到Request的數量
* @return
*/
public int getCount() {
return count.get();
}
}
複製程式碼
2.3 消費事件
RequestEvent 設定了 request 之後,消費者需要處理具體的事件。下面的 Consumer 僅僅是記錄消費者的執行緒名稱以及 request。真正的“消費”還是需要從 DisruptorQueue 的 poll() 中獲取 request ,然後在 Spider 中進行“消費”。
import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* Created by tony on 2018/9/2.
*/
@Slf4j
public class Consumer implements WorkHandler<RequestEvent> {
@Override
public void onEvent(RequestEvent requestEvent) throws Exception {
log.info("consumer:" + Thread.currentThread().getName() + " requestEvent: value=" + requestEvent.toString());
}
}
複製程式碼
2.4 DisruptorQueue 的實現
Disruptor 支援單生產者單消費者、多生產者、多消費者、分組等方式。
在 NetDiscovery 中採用多生產者多消費者。
在 RingBuffer 建立時,ProducerType 使用 MULTI 型別表示多生產者。建立 RingBuffer 採用了 YieldingWaitStrategy 。YieldingWaitStrategy 是一種WaitStrategy,不同的 WaitStrategy 會有不同的效能。
YieldingWaitStrategy 效能是最好的,適合用於低延遲的系統。在要求極高效能且事件處理線數小於CPU邏輯核心數的場景中,推薦使用此策略;例如,CPU開啟超執行緒的特性。
ringBuffer = RingBuffer.create(ProducerType.MULTI,
new EventFactory<RequestEvent>() {
@Override
public RequestEvent newInstance() {
return new RequestEvent();
}
},
ringBufferSize ,
new YieldingWaitStrategy());
複製程式碼
EventProcessor 用於處理 Disruptor 中的事件。
EventProcessor 的實現類包括:BatchEventProcessor 用於單執行緒批量處理事件,WorkProcessor 用於多執行緒處理事件。
WorkerPool 管理著一組 WorkProcessor。建立完 ringBuffer 之後,建立 workerPool:
SequenceBarrier barriers = ringBuffer.newBarrier();
for (int i = 0; i < consumers.length; i++) {
consumers[i] = new Consumer();
}
workerPool = new WorkerPool<RequestEvent>(ringBuffer,
barriers,
new EventExceptionHandler(),
consumers);
複製程式碼
啟動 workerPool:
ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());
workerPool.start(Executors.newFixedThreadPool(threadNum));
複製程式碼
最後是 DisruptorQueue 完整的程式碼:
import com.cv4j.netdiscovery.core.domain.Request;
import com.cv4j.netdiscovery.core.queue.AbstractQueue;
import com.lmax.disruptor.*;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* Created by tony on 2018/9/1.
*/
@Slf4j
public class DisruptorQueue extends AbstractQueue {
private RingBuffer<RequestEvent> ringBuffer;
private Consumer[] consumers = null;
private Producer producer = null;
private WorkerPool<RequestEvent> workerPool = null;
private int ringBufferSize = 1024*1024; // RingBuffer 大小,必須是 2 的 N 次方
private AtomicInteger consumerCount = new AtomicInteger(0);
private static final int CONSUME_NUM = 2;
private static final int THREAD_NUM = 4;
public DisruptorQueue() {
this(CONSUME_NUM,THREAD_NUM);
}
public DisruptorQueue(int consumerNum,int threadNum) {
consumers = new Consumer[consumerNum];
//建立ringBuffer
ringBuffer = RingBuffer.create(ProducerType.MULTI,
new EventFactory<RequestEvent>() {
@Override
public RequestEvent newInstance() {
return new RequestEvent();
}
},
ringBufferSize ,
new YieldingWaitStrategy());
SequenceBarrier barriers = ringBuffer.newBarrier();
for (int i = 0; i < consumers.length; i++) {
consumers[i] = new Consumer();
}
workerPool = new WorkerPool<RequestEvent>(ringBuffer,
barriers,
new EventExceptionHandler(),
consumers);
ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());
workerPool.start(Executors.newFixedThreadPool(threadNum));
producer = new Producer(ringBuffer);
}
@Override
protected void pushWhenNoDuplicate(Request request) {
producer.pushData(request);
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public Request poll(String spiderName) {
Request request = ringBuffer.get(ringBuffer.getCursor() - producer.getCount() +1).getRequest();
ringBuffer.next();
consumerCount.incrementAndGet();
return request;
}
@Override
public int getLeftRequests(String spiderName) {
return producer.getCount()-consumerCount.get();
}
public int getTotalRequests(String spiderName) {
return super.getTotalRequests(spiderName);
}
static class EventExceptionHandler implements ExceptionHandler {
public void handleEventException(Throwable ex, long sequence, Object event) {
log.debug("handleEventException:" + ex);
}
public void handleOnStartException(Throwable ex) {
log.debug("handleOnStartException:" + ex);
}
public void handleOnShutdownException(Throwable ex) {
log.debug("handleOnShutdownException:" + ex);
}
}
}
複製程式碼
其中,pushWhenNoDuplicate() 是將 request 傳送到 ringBuffer 中。poll() 是從 ringBuffer 中取出對應的 request ,用於爬蟲進行網路請求、解析請求等處理。
總結:
爬蟲框架 github 地址:github.com/fengzhizi71…
上述程式碼是比較經典的 Disruptor 多生產者多消費者的程式碼,亦可作為樣板程式碼使用。
最後,在爬蟲框架是面向介面程式設計的,所以替換其中的任意元件都比較方便。
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