前言
併發框架Disruptor
是一個高效能佇列,其憑藉無鎖,消除偽共享等策略極大提升了佇列效能,本篇文章將基於示例和原始碼,對Disruptor
高效能佇列的使用和原理進行學習。
Disruptor
版本:3.4.0
正文
一. Disruptor結構分析和元件介紹
Disruptor
中的核心元件是RingBuffer
,基於RingBuffer
的生產者消費者模型,如下所示。
RingBuffer
中有一個entries欄位,是一個Object
陣列結構,RingBuffer
使用entries來儲存元素,佇列工作過程就是生產者將資料寫入到RingBuffer
的元素中,消費者從RingBuffer
獲取元素中的資料。下面給出一種最簡單的使用場景,即單生產者場景。
Disruptor
沒有對佇列中的元素型別做定義,需要使用者自行定義元素型別,本示例中將佇列的元素定義為TestEvent
,如下所示。
public class TestEvent {
private String id;
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
}
然後定義TestEventHandler
實現EventHandler
介面,每個TestEventHandler
都需要註冊到Disruptor
中,Disruptor
會基於每個註冊的TestEventHandler
來建立BatchEventProcessor
作為消費者,每個BatchEventProcessor
消費到元素後會將元素交給其持有的TestEventHandler
來處理。TestEventHandler
實現如下所示。
public class TestEventHandler implements EventHandler<TestEvent> {
private final String consumerId;
public TestEventHandler(String consumerId) {
this.consumerId = consumerId;
}
@Override
public void onEvent(TestEvent testEvent, long sequence, boolean endOfBatch) {
System.out.println("Consumer-EventHandler-" + this.consumerId + " consumed message: " + testEvent.getId());
}
}
再然後定義TestEventFactory
實現EventFactory
介面,用於幫助Disruptor
在初始化RingBuffer
時一次性將元素全部建立出來並填充滿元素陣列。TestEventFactory
實現如下所示。
public class TestEventFactory implements EventFactory<TestEvent> {
@Override
public TestEvent newInstance() {
return new TestEvent();
}
}
最後是生產者,同樣的,Disruptor
沒有對生產者做定義,本示例中自行封裝的生產者如下所示。
public class TestEventProducer {
private final RingBuffer<TestEvent> ringBuffer;
public TestEventProducer(RingBuffer<TestEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
public void onData(String data) {
long sequence = ringBuffer.next();
try {
TestEvent testEvent = ringBuffer.get(sequence);
testEvent.setId(data);
} finally {
ringBuffer.publish(sequence);
}
}
}
下面是一個測試程式,結合上述定義好的類,對生產和消費的簡單工作流程進行演示。
public class MyTest {
private static final String CONSUMER_ID_1 = "1";
private static final String CONSUMER_ID_2 = "2";
private static final String CONSUMER_ID_3 = "3";
private static final int RING_BUFFER_SIZE = 1024 * 1024;
private static final int WAIT_MS = 1000;
private static final int BATCH_NUM = 3;
public static void main(String[] args) throws Exception {
TestEventFactory factory = new TestEventFactory();
// 建立Disruptor,指定生產者型別為單生產者
Disruptor<TestEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory, RING_BUFFER_SIZE,
Executors.defaultThreadFactory(), ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
// 向Disruptor註冊TestEventHandler,即註冊消費者
disruptor.handleEventsWith(new TestEventHandler(CONSUMER_ID_1),
new TestEventHandler(CONSUMER_ID_2), new TestEventHandler(CONSUMER_ID_3));
// 開啟Disruptor,基於執行緒池將消費者執行起來
disruptor.start();
Thread.sleep(WAIT_MS);
// 建立生產者,並將資料寫入RingBuffer的元素中
RingBuffer<TestEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
TestEventProducer testEventProducer = new TestEventProducer(ringBuffer);
for (int i = 0; i < BATCH_NUM; i++) {
testEventProducer.onData(String.valueOf(i));
}
Thread.sleep(WAIT_MS);
// 關閉Disruptor
disruptor.shutdown();
}
}
結合上述示例,在Disruptor
框架中有如下幾個關鍵角色。
Disruptor
物件。可以理解為Disruptor
框架中的錨點,其持有一個RingBuffer
物件,一個執行緒池Executor
物件以及一個ConsumerRepository
物件,生產者生產的資料會存放在RingBuffer
中的元素中,同時當向Disruptor
註冊事件處理器時Disruptor
會基於註冊的事件處理器建立消費者並新增到ConsumerRepository
中;RingBuffer
物件。Disruptor
框架中的核心物件,其持有一個Object
陣列用於存放元素以及一個Sequencer
物件實現對生產者的同步控制;Sequencer
物件。其實際是一個介面,有兩個實現類分別為SingleProducerSequencer
和MultiProducerSequencer
,代表對單生產者和多生產者的同步控制(可以這麼理解,上面示例中定義的生產者TestEventProducer
如果向RingBuffer
生產元素,那麼就會和其他生產者以及消費者產生併發衝突,Sequencer
就是用於控制並解決這個併發衝突的);SequenceBarrier
物件。其由Sequencer
建立,並且會由消費者持有,主要用於消費者獲取當前可以消費的元素的序號;EventProcessor
物件。其實際是一個介面,表示消費者,當向Disruptor
物件註冊EventHandler
物件時,Disruptor
會基於EventHandler
建立一個BatchEventProcessor
物件作為消費者,當向Disruptor
註冊WorkHandler
物件時,Disruptor
會基於WorkHandler
建立一個WorkProcessor
物件作為消費者,本篇文章提及的消費者全部指BatchEventProcessor
;Sequence
物件。每個EventProcessor
消費者會持有一個Sequence
,同時SingleProducerSequencer
持有一個Sequence
,MultiProducerSequencer
持有兩個Sequence
。Sequence
的使用者都是使用Sequence
來維護自己的讀/寫序號。
二. Disruptor物件的建立
Disruptor
物件的構造方法如下所示。
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));
}
在建立Disruptor
時會一併將RingBuffer
建立出來,看一下RingBuffer
的create()
方法,如下所示。
public static <E> RingBuffer<E> create(
ProducerType producerType,
EventFactory<E> factory,
int bufferSize,
WaitStrategy waitStrategy) {
// 建立RingBuffer時會一併將Sequencer建立出來
// 如果指定的生產者型別為SINGLE,則建立SingleProducerSequencer
// 如果指定的生產者型別為MULTI,則建立MultiProducerSequencer
switch (producerType) {
case SINGLE:
return createSingleProducer(factory, bufferSize, waitStrategy);
case MULTI:
return createMultiProducer(factory, bufferSize, waitStrategy);
default:
throw new IllegalStateException(producerType.toString());
}
}
本篇文章中的producerType為SINGLE,所以這裡分析createSingleProducer()
方法,如下所示。
public static <E> RingBuffer<E> createSingleProducer(
EventFactory<E> factory,
int bufferSize,
WaitStrategy waitStrategy) {
// 先建立SingleProducerSequencer
SingleProducerSequencer sequencer = new SingleProducerSequencer(bufferSize, waitStrategy);
// 然後基於SingleProducerSequencer建立RingBuffer
return new RingBuffer<E>(factory, sequencer);
}
在createSingleProducer()
方法中,會先建立SingleProducerSequencer
,然後再基於這個SingleProducerSequencer
建立RingBuffer
,下面看一下RingBuffer
的構造方法。
RingBuffer(
EventFactory<E> eventFactory,
Sequencer sequencer) {
super(eventFactory, sequencer);
}
繼續跟進RingBuffer
父類RingBufferFields
的構造方法,如下所示。
RingBufferFields(
EventFactory<E> eventFactory,
Sequencer sequencer) {
this.sequencer = sequencer;
this.bufferSize = sequencer.getBufferSize();
// 佇列容量不能小於等於0
if (bufferSize < 1) {
throw new IllegalArgumentException("bufferSize must not be less than 1");
}
// 佇列容量需要為2的冪次方,方便進行模運算
if (Integer.bitCount(bufferSize) != 1) {
throw new IllegalArgumentException("bufferSize must be a power of 2");
}
this.indexMask = bufferSize - 1;
// 初始化元素陣列,空間多了BUFFER_PAD * 2
// 這是為了避免陣列的首和尾的有效元素和其它無關資料載入到同一個快取行從而出現偽共享
this.entries = new Object[sequencer.getBufferSize() + 2 * BUFFER_PAD];
// 預先將元素陣列中的元素物件全部建立出來
fill(eventFactory);
}
private void fill(EventFactory<E> eventFactory) {
for (int i = 0; i < bufferSize; i++) {
entries[BUFFER_PAD + i] = eventFactory.newInstance();
}
}
上述構造方法中,首先會對bufferSize進行校驗,這個bufferSize實際就是元素陣列的大小,因為RingBuffer
是一個環形儲存結構,儲存的元素放在元素陣列中,所以每新增一個元素時,這個元素在陣列中的下標索引的取值是這個元素的序號對bufferSize
取模(元素的序號由Sequencer
中的Sequence
記錄,是一直增加的),那麼這裡的校驗規則就是bufferSize需要是大於等於1且滿足2的冪次方,之所以需要滿足2的冪次方,就是因為對滿足2的冪次方的bufferSize可以使用與上bufferSize - 1的方式來取模,這樣的方式取模更快,這和HashMap
中的取模方式是一致的。
其次,可以注意到儲存元素的元素陣列的實際大小為sequencer.getBufferSize() + 2 * BUFFER_PAD,這樣做的原因是要在元素陣列的首和尾額外分別建立一個快取行大小的填充空間,這樣就可以避免元素陣列的有效元素與其它無關資料被載入到同一個快取行從而出現偽共享的情況。
在上述構造方法的最後,還會將元素陣列預熱,即提前將所有有效元素物件建立出來,這些元素物件會一直存在以達到複用的效果,可以有效的解決頻繁對元素物件GC的問題。
三. 消費者消費邏輯
本篇文章的示例中,在建立出Disruptor
物件後,此時會呼叫Disruptor
的handleEventsWith()
方法來註冊事件處理器,同時每個事件處理器會對應建立一個消費者,下面看一下handleEventsWith()
方法的實現,如下所示。
public final EventHandlerGroup<T> handleEventsWith(final EventHandler<? super T>... handlers) {
return createEventProcessors(new Sequence[0], handlers);
}
EventHandlerGroup<T> createEventProcessors(
final Sequence[] barrierSequences,
final EventHandler<? super T>[] eventHandlers) {
checkNotStarted();
final Sequence[] processorSequences = new Sequence[eventHandlers.length];
// 透過RingBuffer建立SequenceBarrier
final SequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences);
// 遍歷每個事件處理器
for (int i = 0, eventHandlersLength = eventHandlers.length; i < eventHandlersLength; i++) {
final EventHandler<? super T> eventHandler = eventHandlers[i];
// 建立消費者,注意這裡傳入了SequenceBarrier
final BatchEventProcessor<T> batchEventProcessor =
new BatchEventProcessor<>(ringBuffer, barrier, eventHandler);
if (exceptionHandler != null) {
batchEventProcessor.setExceptionHandler(exceptionHandler);
}
// 將消費者相關物件新增到consumerRepository中
consumerRepository.add(batchEventProcessor, eventHandler, barrier);
// 每個消費者都持有一個Sequence物件
// 這裡將消費者的Sequence物件新增到processorSequences陣列中
processorSequences[i] = batchEventProcessor.getSequence();
}
updateGatingSequencesForNextInChain(barrierSequences, processorSequences);
// 建立EventHandlerGroup並返回
return new EventHandlerGroup<>(this, consumerRepository, processorSequences);
}
在上述的handleEventsWith()
方法中會呼叫到createEventProcessors()
方法,createEventProcessors()
方法中做的第一件關鍵事情就是建立SequenceBarrier
物件,這個SequenceBarrier
會被這一批建立出來的消費者共同持有,用於消費者來判斷當前是否可以消費元素資料。createEventProcessors()
方法做的第二件事情就是遍歷這一批的所有事件處理器(即傳入的所有EventHandler
),基於每個事件處理器都會建立一個消費者BatchEventProcessor
物件,同時每個BatchEventProcessor
物件的相關資訊都會新增到Disruptor
的consumerRepository欄位中,consumerRepository欄位是一個ConsumerRepository
物件,其類圖如下所示。
主要目的就是用於Disruptor
持有消費者的引用。
上面分析完了消費者的建立,繼續往下分析前,先看一下本示例中的消費者BatchEventProcessor
的類圖。
首先應該知道BatchEventProcessor
實現了Runnable
介面,那麼每個消費者都應該由Disruptor
將其放入一個執行緒中執行起來,其次每個BatchEventProcessor
都持有一個SequenceBarrier
物件,一個EventHandler
物件以及一個Sequence
物件,這三個物件在消費者消費元素資料的過程中都會發揮重要作用,簡要來說,SequenceBarrier
物件會將消費者與生產者關聯起來,EventHandler
物件會實際的處理消費到的元素,Sequence
會記錄消費者消費到了哪裡。
本篇文章的示例中,Disruptor
建立完並且向Disruptor
註冊完EventHandler
後,接下來就是呼叫Disruptor
的start()
方法將整個佇列啟動起來,下面看一下Disruptor
的start()
方法,如下所示。
public RingBuffer<T> start() {
checkOnlyStartedOnce();
// 遍歷每一個消費者對應的ConsumerInfo,並呼叫其start()方法
for (final ConsumerInfo consumerInfo : consumerRepository) {
consumerInfo.start(executor);
}
return ringBuffer;
}
前面提到過Disruptor
透過一個ConsumerRepository
物件持有消費者的相關資訊,這裡Disruptor
透過ConsumerRepository
遍歷每一個消費者對應的ConsumerInfo
並呼叫其start()
方法,本示例中的ConsumerInfo
實際型別為EventProcessorInfo
,下面看一下其start()
方法的實現,如下所示。
public void start(final Executor executor) {
executor.execute(eventprocessor);
}
實際就是將每個消費者作為Runnable
扔進執行緒池中,那麼消費者的啟動以及如何工作的邏輯,肯定就在消費者BatchEventProcessor
的run()
方法中,如下所示。
public void run() {
if (!running.compareAndSet(false, true)) {
throw new IllegalStateException("Thread is already running");
}
sequenceBarrier.clearAlert();
notifyStart();
T event = null;
// 消費者的初始序號是-1,而-1是消費不到資料的
// 所以消費者消費的第一個元素序號是初始序號+1,即序號0
long nextSequence = sequence.get() + 1L;
try {
while (true) {
try {
// 呼叫SequenceBarrier的waitFor()方法獲取當前實際可以消費到的元素的最大序號
final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence);
if (batchStartAware != null) {
batchStartAware.onBatchStart(availableSequence - nextSequence + 1);
}
// 迴圈的消費元素,直到消費完序號為availableSequence的元素
while (nextSequence <= availableSequence) {
event = dataProvider.get(nextSequence);
// 每消費一個元素,就將該元素交由事件處理器來處理
eventHandler.onEvent(event, nextSequence, nextSequence == availableSequence);
nextSequence++;
}
// 更新當前消費者的消費進度,即將當前消費者的序號設定為最後一次消費的元素的序號
sequence.set(availableSequence);
} catch (final TimeoutException e) {
notifyTimeout(sequence.get());
} catch (final AlertException ex) {
if (!running.get()) {
break;
}
} catch (final Throwable ex) {
exceptionHandler.handleEventException(ex, nextSequence, event);
sequence.set(nextSequence);
nextSequence++;
}
}
} finally {
notifyShutdown();
running.set(false);
}
}
單看BatchEventProcessor
的run()
方法的邏輯其實很簡單,就是迴圈的獲取當前可以消費的元素的最大序號,只要獲取到可以消費的元素的最大序號,就依次消費直到消費到這個最大序號下的元素,每消費到一個元素就將這個元素傳入當前消費者持有的事件處理器進行處理,也就是呼叫EventHandler
的onEvent()
方法來處理消費到的元素。那麼問題就來了,因為RingBuffer
是一個環形的結構,生產者生產資料填充元素的時候,如果RingBuffer
滿了,且不加以同步控制,那麼會按照後新增的資料覆蓋先新增的資料來處理,所以當消費者在獲取到了一個可以消費的元素的最大序號後,就可能會出現生產者新生產的資料覆蓋掉當前消費者還未消費的資料的情況,所以肯定是需要進行同步控制的,這個同步控制在消費者和生產者都有相應的實現,本小節主要分析消費者的同步控制,主要邏輯在SequenceBarrier
的waitFor()
方法中,要分析SequenceBarrier
的waitFor()
方法,需要先分析SequenceBarrier
的建立,其建立的時機在上面已經有提及,就是在Disruptor
的createEventProcessors()
方法中,相關的程式碼片段如下所示。
// 本示例中的barrierSequences是一個空陣列
final SequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences);
所以SequenceBarrier
就是在註冊事件監聽器的時候,透過RingBuffer
的newBarrier()
方法建立出來的,下面看一下newBarrier()
方法的實現,如下所示。
public SequenceBarrier newBarrier(Sequence... sequencesToTrack) {
return sequencer.newBarrier(sequencesToTrack);
}
本篇文章中討論的Sequencer
實際均為SingleProducerSequencer
,所以繼續跟進SingleProducerSequencer
的newBarrier()
方法,如下所示。
public SequenceBarrier newBarrier(Sequence... sequencesToTrack) {
// 這裡的waitStrategy在本示例中為YieldingWaitStrategy
// cursor為Sequencer持有的一個Sequence
return new ProcessingSequenceBarrier(this, waitStrategy, cursor, sequencesToTrack);
}
上述方法中呼叫了ProcessingSequenceBarrier
的構造方法,並且傳入的cursor引數為Sequencer
持有的用於記錄生產者釋出了的元素的序號的Sequence
。繼續跟進ProcessingSequenceBarrier
的構造方法,如下所示。
ProcessingSequenceBarrier(
final Sequencer sequencer,
final WaitStrategy waitStrategy,
final Sequence cursorSequence,
final Sequence[] dependentSequences) {
// SequenceBarrier持有Sequencer的引用
this.sequencer = sequencer;
// SequenceBarrier持有一個等待策略,決定消費者在等待可消費元素時的策略
this.waitStrategy = waitStrategy;
// SequenceBarrier持有生產者最新發布元素的序號
this.cursorSequence = cursorSequence;
// 本示例中滿足0 == dependentSequences.length
// 所以dependentSequence取為cursorSequence
if (0 == dependentSequences.length) {
dependentSequence = cursorSequence;
} else {
dependentSequence = new FixedSequenceGroup(dependentSequences);
}
}
透過上面的構造方法可知,ProcessingSequenceBarrier
持有Sequencer
的引用,持有一個等待策略WaitStrategy
,持有兩個Sequence
,在本篇文章示例中兩個Sequence
是完全相同的,均為生產者最新發布元素的序號,ProcessingSequenceBarrier
的類圖如下所示。
下面開始分析消費者獲取當前實際可以消費到的元素的最大序號的實現,即SequenceBarrier
也就是ProcessingSequenceBarrier
的waitFor()
方法,如下所示。
public long waitFor(final long sequence)
throws AlertException, InterruptedException, TimeoutException {
checkAlert();
// 呼叫等待策略的waitFor()方法得到一個可用序號
long availableSequence = waitStrategy.waitFor(sequence, cursorSequence, dependentSequence, this);
// 如果可用序號小於目標序號,則直接返回可用序號
// 說明當前最多隻能消費到可用序號的元素
if (availableSequence < sequence) {
return availableSequence;
}
// 如果可用序號大於等於目標序號,則呼叫Sequencer來得到當前最大的已釋出的序號
// 本示例中這裡的Sequencer實際為SingleProducerSequencer
// SingleProducerSequencer的策略就是直接返回可用序號
return sequencer.getHighestPublishedSequence(sequence, availableSequence);
}
// SingleProducerSequencer#getHighestPublishedSequence
public long getHighestPublishedSequence(long lowerBound, long availableSequence) {
return availableSequence;
}
在ProcessingSequenceBarrier
的waitFor()
方法中,先透過等待策略拿到一個可用序號availableSequence,然後判斷可用序號與目標序號sequence(這裡目標序號就是消費者想要消費到的序號)的大小關係,如果可用序號小於目標序號,表明當前消費者想要消費到的資料還沒有被生產者生產(未釋出),此時直接返回可用序號,如果可用序號大於等於目標序號,則呼叫Sequencer
來得到當前最大的已釋出的序號,本示例中的Sequencer
實際為SingleProducerSequencer
,而SingleProducerSequencer
的策略就是將可用序號返回,即當出現當前生產者釋出的元素已經多於消費者想要消費的元素時,允許消費者消費到最新發布的元素。
下面再繼續跟進等待策略是如何獲取可用序號的,本示例中的等待策略為YieldingWaitStrategy
,YieldingWaitStrategy
的waitFor()
方法如下所示。
public long waitFor(
final long sequence, Sequence cursor, final Sequence dependentSequence, final SequenceBarrier barrier)
throws AlertException, InterruptedException {
long availableSequence;
// SPIN_TRIES = 100
int counter = SPIN_TRIES;
// 透過dependentSequence來拿到可用序號
// 這裡的dependentSequence就是生產者最新發布的元素的序號
// 迴圈的獲取生產者最新發布的元素序號直到最新發布的元素序號大於等於目標序號為止
// 前100次迴圈不放棄時間片,從第101次開始,每次迴圈需要放棄時間片
while ((availableSequence = dependentSequence.get()) < sequence) {
counter = applyWaitMethod(barrier, counter);
}
// 返回時可用序號一定是大於等於目標序號的,否則就會一直在上面迴圈
return availableSequence;
}
private int applyWaitMethod(final SequenceBarrier barrier, int counter)
throws AlertException {
barrier.checkAlert();
if (0 == counter) {
Thread.yield();
} else {
--counter;
}
return counter;
}
YieldingWaitStrategy
的waitFor()
方法就是迴圈的判斷生產者當前最新發布的元素序號是否大於等於消費者的目標序號,如果滿足就返回這個最新發布的元素序號作為可用序號,如果不滿足就一直迴圈的判斷直到滿足為止,並且前100次迴圈不放棄時間片,從第101次開始,每次迴圈都需要放棄時間片。
至此消費者的消費邏輯分析完畢。
四. 生產者生產邏輯
在本篇文章示例中,自定義了一個生產者叫做TestEventProducer
,再貼出其實現如下。
public class TestEventProducer {
private final RingBuffer<TestEvent> ringBuffer;
public TestEventProducer(RingBuffer<TestEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
public void onData(String data) {
// 從RingBuffer中申請空間
// 元素陣列sequence位置的元素是可用的
// 可用的意思就是可以生產資料到這個元素上併發布
long sequence = ringBuffer.next();
try {
// 從元素陣列中將sequence位置的元素獲取出來
TestEvent testEvent = ringBuffer.get(sequence);
// 將生產的data資料設定到sequence位置的元素中
testEvent.setId(data);
} finally {
// 釋出元素
// 也就是消費者可以消費了
// 不釋出消費者就不能消費
ringBuffer.publish(sequence);
}
}
}
如上所示,Disruptor
的生產者生產元素的步驟可以概括如下。
- 從
RingBuffer
中申請空間,即獲取到一個可以設定資料的元素的序號; - 根據步驟1中獲取到的索引將可以設定資料的元素從陣列中獲取出來;
- 為步驟2中獲取出來的元素設定資料;
- 釋出步驟3中的元素,即這個元素允許被消費者消費了。
所以,關鍵步驟就是生產者如何申請空間,下面來分析一下RingBuffer
的next()
方法,如下所示。
public long next() {
return sequencer.next();
}
可知RingBuffer
的next()
方法會呼叫到其持有的Sequencer
的next()
方法,本示例中這裡的Sequencer
為SingleProducerSequencer
,其next()
方法如下所示。
public long next() {
return next(1);
}
public long next(int n) {
if (n < 1) {
throw new IllegalArgumentException("n must be > 0");
}
// nextValue初始值是-1
// nextValue可以理解為最近一次寫入的元素的序號
long nextValue = this.nextValue;
// nextSequence為本次申請的元素的序號
long nextSequence = nextValue + n;
// wrapPoint表示生產者可能追尾消費最慢的消費者的點
long wrapPoint = nextSequence - bufferSize;
// cachedGatingSequence表示上一次快取的最慢消費者消費到的元素序號
// cachedValue初始值是-1
long cachedGatingSequence = this.cachedValue;
// 當wrapPoint大於cachedGatingSequence時,表示發生追尾
// 此時需要獲取最新的最慢消費者的消費進度
if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > nextValue) {
// 呼叫UNSAFE的putLongVolatile()方法,對cursor插入StoreLoad屏障,讓cursor的值對消費者可見
// 這樣做的目的是讓消費者及時見到cursor的值並消費釋出的元素資料,因為下面會重新獲取最慢消費者的消費進度
// 這裡的cursor表示生產者最近一次釋出的元素的序號
cursor.setVolatile(nextValue);
long minSequence;
// 先重新拿一次最慢消費者的消費進度,並判斷是否還會追尾
// 如果還是會追尾,那麼就睡眠1納秒後再重複上面的判斷步驟,直到不追尾為止
while (wrapPoint > (minSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue))) {
LockSupport.parkNanos(1L);
}
this.cachedValue = minSequence;
}
// 先將nextSequence更新給nextValue
this.nextValue = nextSequence;
// 返回nextSequence,生產者會生產資料填充到nextSequence對應的元素中
// 最後會發布元素,即將nextSequence賦值給cursor,所以cursor的更新晚於nextValue
return nextSequence;
}
在上述SingleProducerSequencer
的next()
方法中,有五個重要變數,這裡先給出其含義,如下所示。
- nextValue表示最近一次寫入的元素的序號;
- nextSequence表示本次想要申請寫入的元素的序號;
- cursor表示最近一次釋出的元素的序號,釋出了的元素才可以被消費者消費;
- wrapPoint表示生產者和消費者可能會追尾的點;
- cachedGatingSequence表示上一次快取的最慢消費者消費的元素序號。
在SingleProducerSequencer
的next()
方法中,首先會將nextValue加n得到nextSequence,然後用nextSequence減去環形陣列的大小bufferSize來得到可能會追尾的點wrapPoint,得到wrapPoint後,就會將wrapPoint與cachedGatingSequence比較大小,只要wrapPoint大於cachedGatingSequence,就會發生追尾,由於cachedGatingSequence是上一次快取的最慢消費者的消費進度,那麼此時就需要等待最慢消費者去消費元素從而快取最新的最慢進度,直到不發生追尾。
注意到在等待最慢消費者去消費元素前,還執行了一個cursor.setVolatile(nextValue)
的操作,這是因為cursor在更新的時候,呼叫的是UNSAFE的putOrderedLong()
方法來更新cursor的值,而UNSAFE的putOrderedLong()
方法插入的屏障型別是StoreStore屏障,該屏障不能保證消費者能及時看見cursor的最新值,所以需要在等待最慢消費者消費元素前先呼叫UNSAFE的putLongVolatile()
方法,對cursor插入StoreLoad屏障,讓cursor的值對消費者可見,確保消費者能儘快的消費到最新一次釋出的元素。
最後,當成功申請到要寫入元素的序號後,會先將nextSequence賦值給nextValue,但是實際記錄生產者釋出了的元素的cursor還沒更新,而在我們自定義的生產者TestEventProducer
的最後有這麼一行程式碼。
ringBuffer.publish(sequence);
這裡的sequence就是上面申請到的nextSequence,那麼其實就是呼叫RingBuffer
的publish()
方法來發布元素,看一下其實現,如下所示。
public void publish(long sequence) {
// 更新cursor
cursor.set(sequence);
waitStrategy.signalAllWhenBlocking();
}
至此,生產者的生產邏輯也分析完畢。
現在對Disruptor
中的生產者和消費者進行一個簡單小節。
- 對於消費者來說(這裡僅針對
BatchEventProcessor
),消費者會迴圈的透過SequenceBarrier
來拿到當前最大可以消費的序號並消費,如果拿不到則根據傳入的等待策略waitStrategy進行等待,那實際上就是消費者會透過SequenceBarrier
來拿到生產者當前已經發布的元素的序號cursor,從而得到最大可以消費的序號,所以消費者是透過SequenceBarrier
來完成與生產者的關聯。 - 對於生產者來說,生產資料前需要先申請空間,也就是申請可用的元素的序號並透過可用元素的序號將可用元素獲取出來,然後生產資料填充可用元素併發布這個元素,這是一個兩階段提交,第一階段是申請可用元素序號,會基於所有消費者的Sequence(也就是消費者當前消費到了的元素的序號)得到最慢消費者的消費進度,從而判斷申請的序號是否會導致發生追尾,如果會發生追尾,則等待最慢消費者消費,直到不發生追尾為止,如果不會發生追尾,那麼就成功申請到可用元素序號,第二階段是生產資料填充可用元素,然後釋出這個序號,此時會更新生產者的cursor,此時消費者就能去消費新發布的元素。
最後以圖例的方式,對消費者和生產者的一個工作模式進行說明。
消費者消費資料
如圖,當前消費者消費到的元素的序號為9(sequence),那麼本次消費的目標序號就是10(nextSequence),由於生產者已經發布的元素的序號為12(cursor),所以消費者本次能夠一直消費到序號為12的元素。
生產者生產資料-不發生追尾
如圖,生產者當前已經發布的元素的序號為13(cursor),那麼本次申請的序號為14(nextSequence),由於環形陣列大小為16(bufferSize),所以追尾點為-2(wrapPoint),同時最慢消費者的消費進度為2(cachedGatingSequence),所以不會發生追尾。
生產者生產資料-發生追尾
如圖,生產者當前已經發布的元素序號為18(cursor),那麼本次申請的序號為19(nextSequence),由於環形陣列大小為16(bufferSize),所以追尾點為3(wrapPoint),同時最慢消費者的消費進度為2(cachedGatingSequence),所以會發生追尾(wrapPoint > cachedGatingSequence)。
總結
本篇文章初步對Disruptor
的工作原理進行了分析,並結合一個單生產者示例,深入原始碼對消費者如何消費資料,生產者如何生產資料以及併發控制思想進行了學習。
最後給出如下總結,回答Disruptor
為什麼快。
1. 合理利用資料填充,避免了偽共享發生
以Disruptor
中使用頻次最高的元件Sequence
進行舉例說明。Sequence
的實現如下所示。
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;
}
public class Sequence extends RhsPadding {
......
}
可知Sequence
本質就是對一個volatile
的長整型變數value的一層包裝,但是除了value之外,還分別在value的左右填充了8個長整型變數,因此value只會和從不更新的填充變數在一個快取行上,避免了其它會更新的變數的更新操作導致value的快取失效。這樣的一個空間換時間的操作,極大提升了對快取的利用,使得高頻使用資料的讀取更加的高效。
2. 提前初始化元素物件並反覆利用Disruptor
儲存元素使用的是一個環形Object
陣列,在一開始就會將這個陣列中的所有元素物件全部初始化出來,並且這些物件會反覆利用,避免了元素物件的頻繁建立和GC。
3. 兩階段提交和CAS操作替代鎖
無論是消費者消費資料,還是生產者生產資料,均沒有使用重量級鎖來進行併發控制,而是基於兩階段提交和CAS操作來實現了併發控制,減少了執行緒切換導致的效能開銷。