大家好，我是君哥。
Disruptor 是一个很受欢迎的内存消息队列，它源于 LMAX 对并发、性能和非阻塞算法的研究。今天一起来学习一下这个消息队列。
简介
对于主流的分布式消息队列来说，一般会包含 Producer、Broker、Consumer、注册中心等模块。比如 RocketMQ 架构如下：
图片
Disruptor 并不是分布式消息队列，它是一款内存消息队列，因此架构上跟分布式消息队列有很大差别。下面是一张 LMAX 使用 Disruptor 的案例图：
图片
我们介绍一下 Disruptor 架构中的核心概念。
1.1 Ring Buffer
Ring Buffer 通常被认为是 Disruptor 的最主要的设计，但是从 3.0 版本开始，Ring Buffer 只负责存储和更新经过 Disruptor 的数据。在一些高级的使用场景，它甚至完全可以被用户替换。
1.2 Sequence
Disruptor 使用 Sequence 来识别特定组件的位置。每个 Consumer（也就是事件处理器）都像 Disruptor 一样持有一个 Sequence。并发相关的核心代码依赖 Sequence 的自增值，因此 Sequence 具有跟 AtomicLong 相似的特性，事实上唯一的不同就是不同的 Sequence 之间不存在伪共享问题。
伪共享：CPU 缓存是以缓存行为单位进行加载和存储，CPU 每次从主存中拉取数据时，会把相邻的数据也存入同一个缓存行。即使多个线程操作的是同一缓存行中不同的变量，只要有一个线程修改了缓存行中的某一个变量值，该缓存行就会被标记为无效，需要重新从主从中加载。在多线程环境下，频繁地重新加载缓存行，会严重影响了程序执行效率。
1.3 Sequencer
Sequencer 是 Disrupter 的真正核心，有单个生产者和多个生产者两种实现（SingleProducerSequencer 和 MultiProducerSequencer）。为了让数据在生产者和消费者之间快速、准确地传输，它们都实现了所有并发算法。
1.4 Sequence Barrier
Sequencer 生成一个 Sequence Barrier，它包含由 Sequencer 生成的 Sequence 和消费者拥有的 Sequence 的引用。Sequence Barrier 决定是否有事件给消费者处理。
1.5 Wait Strategy
消费者怎样等待事件的到来。
1.6 Event Processor
主要负责循环处理来自 Disruptor 事件，它拥有消费者 Sequence 的所有权。有一个单独的实现类 BatchEventProcessor，这个类拥有高效的事件循环处理能力并且处理完成后可以回调实现 EventHandler 接口的用户。
1.7 Event Handler
由用户来实现并且代表 Disruptor 消费者的接口。
2 Disruptor 特性
2.1 多播事件
多播事件是 Disruptor 区别于其他队列的最大差异。其他队列都是一个事件消息只能被单个消费者消费，而 Disruptor 如果有多个消费者监听，则可以将所有事件消息发送给所有消费者。
在前面 LMAX 使用 Disruptor 的案例图中，有 JournalConsumer、ReplicationConsumer 和 ApplicationConsumer 三个消费者监听了 Disruptor，这三个消费者将收到来了 Disruptor 的所有消息。
2.2 消费者依赖关系图
为了支持并发处理在实际业务场景中的需要，有时消费者直接需要做协调。再回到前面 LMAX 使用 Disruptor 的案例，在 journalling 和 replication 这两个消费者处理完成之前，有必要阻止业务逻辑消费者开始处理。我们称这个特征为“gating”（或者更准确地说，该特征是“gating”的一种形式）。
首先，确保生产者数量不会超过消费者。这通过调用 RingBuffer.addGatingConsumers（）来将相关消费者添加到 Disruptor。其次，消费者依赖关系的实现是通过构建一个 SequenceBarrier，SequenceBarrier 拥有需要在它前面完成处理逻辑的消费者的 Sequence。
就拿前面 LMAX 使用 Disruptor 的案例来说，ApplicationConsumer 的 SequenceBarrier 拥有 JournalConsumer 和 ReplicationConsumer 这 2 个消费者的 Sequence，所以 ApplicationConsumer 对 JournalConsumer 和 ReplicationConsumer 的依赖关系可以从 SequenceBarrier 到 Sequence 的连接中看到。
Sequencer 和下游消费者的关系也需要注意。Sequencer 的一个角色就是发布的事件消息不能超出 Ring Buffer。这就要求下游消费者的 Sequence 不能小于 Ring Buffer 的 Sequence，也不能小于 Ring Buffer 的大小。
上面图中，因为 ApplicationConsumer 的 Sequence 必须要保证小于等于 JournalConsumer 和 ReplicationConsumer 的 Sequence，因此 Sequencer 只需要关心 ApplicationConsumer 的 Sequence。
2.3 内存预分配
Disruptor 的目标是低延迟，因此减少或者去除内存分配是必要的。在基于 Java 的系统中，目标是减少 STW 次数。
为了支持这一点，用户可以在 Disruptor 中预分配事件所需的内存。在预分配内存时，用户提供的 EventFactory 将对 Ring Buffer 的所有元素进行调用。当生产者向 Disruptor 发送新的事件消息时，Disruptor 的 API 允许用户使用构造好的对象，他们可以调用对象的方法或者更新对象的字段。Disruptor 需要确保并发安全。
2.4 无锁并发
Disruptor 实现低延迟的另一个关键方法时使用无锁算法，通过使用内存屏障和 CAS 来实现内存可见性和正确性。Disruptor 唯一使用锁的地方就是在 BlockingWaitStrategy。
3 调优选项
虽然大多数场景下 Disruptor 可以表现出优秀的性能，但是仍然有一些调优参数可以改进 Disruptor 的性能。
3.1 单个/多个生产者
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor(
factory,
bufferSize,
DaemonThreadFactory.INSTANCE,
ProducerType.SINGLE,
new BlockingWaitStrategy()
);上面是 disruptor 的构造函数，ProducerType.SINGLE 表示创建单生产者的 Sequencer，ProducerType.MULTI 表示创建多生产者的 Sequencer。
在并发系统中提高系统性能的最好方式是遵循单写原则。下面是官方的一个 disruptor 吞吐量测试结果，测试环境是 i7 Sandy Bridge MacBook Air。
单生产者：
图片
多生产者：
图片
3.2 等待策略
- BlockingWaitStrategy
disruptor 的默认等待策略是 BlockingWaitStrategy，这种策略使用锁和唤醒锁的 Condition 变量。
- SleepingWaitStrategy
跟 BlockingWaitStrategy 策略类似，他是通过 LockSupport.parkNanos(1) 方法来实现等待，不需要给 Condition 变量发送信号来唤醒等待。
主要适用于对延时要求不高的场景，比如异步打印日志。
- YieldingWaitStrategy
YieldingWaitStrategy 策略使用 Busy spin（不释放 CPU 资源，通过循环检查条件直到条件满足为止）技术来等待 sequence 增长到一个合适的值。在循环内部会调用 Thread#yield() 方法允许其他排队线程去执行。
这种策略主要用于通过消耗 CPU 来实现低延迟的场景。当 EventHandler 数量消息逻辑 CPU 核数并且对延迟要求较高时，可以考虑这种等待策略。
- BusySpinWaitStrategy
BusySpinWaitStrategy 是性能最高的等待策略，它适用于低延迟系统，但是对部署环境要求很高。
这种等待策略的唯一适用场景是当 EventHandler 数量消息逻辑 CPU 核数并且超线程被禁用。
4 官方示例
下面是一个官方示例。这个例子比较简单，就是生产者向消费者发送一个 long 类型的值。
- 首先定义一个 Event。
public class LongEvent
{
private long value;
public void set(long value)
{
this.value = value;
}
@Override
public String toString()
{
return "LongEvent{" + "value=" + value + '}';
}
}- 为了能让 Disruptor 预分配内存，这里定义一个 LongEventFactory。
public class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent>
{
@Override
public LongEvent newInstance()
{
return new LongEvent();
}
}- 创建一个消费者来处理事件
public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent>
{
@Override
public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch)
{
System.out.println("Event: " + event);
}
}- 编写发送事件消息的逻辑
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.examples.longevent.LongEvent;
import com.lmax.disruptor.util.DaemonThreadFactory;
import java.nio.ByteBuffer;
public class LongEventMain
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
int bufferSize = 1024;
Disruptor<LongEvent> disruptor =
new Disruptor<>(LongEvent::new, bufferSize, DaemonThreadFactory.INSTANCE);
disruptor.handleEventsWith((event, sequence, endOfBatch) ->
System.out.println("Event: " + event));
disruptor.start();
RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(8);
for (long l = 0; true; l++)
{
bb.putLong(0, l);
ringBuffer.publishEvent((event, sequence, buffer) -> event.set(buffer.getLong(0)), bb);
Thread.sleep(1000);
}
}
}5 总结
作为一款高性能的内存队列，Disruptor 有不少优秀的设计思想值得我们学习，比如内存预分配、无锁并发。同时它的使用非常简单，推荐大家使用。
