disruptor （史上最全）[通俗易懂]

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无锁编程（Lock Free）框架系列文章：

1 前置知识：伪共享原理&实战
2 disruptor 使用和原理图解
3 akka 使用和原理图解
4 camel 使用和原理图解

1 disruptor 是什么？

Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。

基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单，2010年在QCon演讲后，获得了业界关注。2011年，企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍。同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖。

目前，包括Apache Storm、Camel、Log4j 2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高性能。

需要特别指出的是，这里所说的队列是系统内部的内存队列，而不是Kafka这样的分布式队列。另外，本文所描述的Disruptor特性限于3.3.4。

2 Java内置队列的问题

介绍Disruptor之前，我们先来看一看常用的线程安全的内置队列有什么问题。Java的内置队列如下表所示。

队列	有界性	锁	数据结构
ArrayBlockingQueue	bounded	加锁	arraylist
LinkedBlockingQueue	optionally-bounded	加锁	linkedlist
ConcurrentLinkedQueue	unbounded	无锁	linkedlist
LinkedTransferQueue	unbounded	无锁	linkedlist
PriorityBlockingQueue	unbounded	加锁	heap
DelayQueue	unbounded	加锁	heap

队列的底层一般分成三种：数组、链表和堆。其中，堆一般情况下是为了实现带有优先级特性的队列，暂且不考虑。

从数组和链表两种数据结构来看，基于数组线程安全的队列，比较典型的是ArrayBlockingQueue，它主要通过加锁的方式来保证线程安全；基于链表的线程安全队列分成LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue两大类，前者也通过锁的方式来实现线程安全，而后者以及上面表格中的LinkedTransferQueue都是通过原子变量compare and swap（以下简称“CAS”）这种不加锁的方式来实现的。

但是对 volatile类型的变量进行 CAS 操作，存在伪共享问题，具体请参考专门的文章：

伪共享（图解）

Disruptor 使用了类似上面的方案，解决了伪共享问题。

3 Disruptor框架是如何解决伪共享问题的？

在Disruptor中有一个重要的类Sequence，该类包装了一个volatile修饰的long类型数据value，无论是Disruptor中的基于数组实现的缓冲区RingBuffer，还是生产者，消费者，都有各自独立的Sequence，RingBuffer缓冲区中，Sequence标示着写入进度，例如每次生产者要写入数据进缓冲区时，都要调用RingBuffer.next（）来获得下一个可使用的相对位置。对于生产者和消费者来说，Sequence标示着它们的事件序号，来看看Sequence类的源码：

  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 {
	static final long INITIAL_VALUE = -1L;
	private static final Unsafe UNSAFE;
	private static final long VALUE_OFFSET;
	static {
		UNSAFE = Util.getUnsafe();
		try {
			VALUE_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(Value.class.getDeclaredField("value"));
		} catch(final Exception e) {
			 throw new RuntimeException(e);
		}
	}
	

```
public Sequence() {
	this(INITIAL_VALUE);
}

public Sequence(final long initialValue) {
	UNSAFE.putOrderedLong(this, VALUE_OFFSET, initialValue);
}
```

}

从第1到11行可以看到，真正使用到的变量value，它的前后空间都由8个long型的变量填补了，对于一个大小为64字节的缓存行，它刚好被填补满（一个long型变量value，8个字节加上前/后个7long型变量填补，7*8=56，56+8=64字节）。这样做每次把变量value读进高速缓存中时，都能把缓存行填充满（对于大小为64个字节的缓存行来说，如果缓存行大小大于64个字节，那么还是会出现伪共享问题），保证每次处理数据时都不会与其他变量发生冲突。

Disruptor 的使用场景

Disruptor的最常用的场景就是“生产者-消费者”场景，对场景的就是“一个生产者、多个消费者”的场景，并且要求顺序处理。

当前业界开源组件使用Disruptor的包括Log4j2、Apache Storm等，它可以用来作为高性能的有界内存队列，基于生产者消费者模式，实现一个/多个生产者对应多个消费者。它也可以认为是观察者模式的一种实现，或者发布订阅模式。

举个例子，我们从MySQL的BigLog文件中顺序读取数据，然后写入到ElasticSearch（搜索引擎）中。在这种场景下，BigLog要求一个文件一个生产者，那个是一个生产者。而写入到ElasticSearch，则严格要求顺序，否则会出现问题，所以通常意义上的多消费者线程无法解决该问题，如果通过加锁，则性能大打折扣。

实战：Disruptor 的使用实例

我们从一个简单的例子开始学习Disruptor：生产者传递一个long类型的值给消费者，而消费者消费这个数据的方式仅仅是把它打印出来。

定义一个Event

首先定义一个Event来包含需要传递的数据：

public class LongEvent { 
    private long value;
    public long getValue() { 
        return value; 
    } 
 
    public void setValue(long value) { 
        this.value = value; 
    } 
}

由于需要让Disruptor为我们创建事件，我们同时还声明了一个EventFactory来实例化Event对象。

public class LongEventFactory implements EventFactory { 
    @Override 
    public Object newInstance() { 
        return new LongEvent(); 
    } 
}

定义事件处理器（disruptor会回调此处理器的方法）

我们还需要一个事件消费者，也就是一个事件处理器。这个事件处理器简单地把事件中存储的数据打印到终端：

/** 
 */public class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> { 
    @Override 
    public void onEvent(LongEvent longEvent, long l, boolean b) throws Exception { 
        System.out.println(longEvent.getValue()); 
    } 
}

定义事件源: 事件发布器发布事件

事件都会有一个生成事件的源，这个例子中假设事件是由于磁盘IO或者network读取数据的时候触发的，事件源使用一个ByteBuffer来模拟它接受到的数据，也就是说，事件源会在IO读取到一部分数据的时候触发事件（触发事件不是自动的，程序员需要在读取到数据的时候自己触发事件并发布）：

public class LongEventProducer { 
    private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;
    public LongEventProducer(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) { 
        this.ringBuffer = ringBuffer; 
    } 
 
    /** 
     * onData用来发布事件，每调用一次就发布一次事件事件 
     * 它的参数会通过事件传递给消费者 
     * 
     * @param bb 
     */public void onData(ByteBuffer bb) { 
            //可以把ringBuffer看做一个事件队列，那么next就是得到下面一个事件槽
            long sequence = ringBuffer.next();
            
        try { 
            //用上面的索引取出一个空的事件用于填充 
            LongEvent event = ringBuffer.get(sequence);// for the sequence 
            event.setValue(bb.getLong(0)); 
        } finally { 
            //发布事件 
            ringBuffer.publish(sequence); 
        } 
    } 
}

很明显的是：当用一个简单队列来发布事件的时候会牵涉更多的细节，这是因为事件对象还需要预先创建。

发布事件最少需要两步：

获取下一个事件槽，发布事件（发布事件的时候要使用try/finnally保证事件一定会被发布）。

如果我们使用RingBuffer.next()获取一个事件槽，那么一定要发布对应的事件。如果不能发布事件，那么就会引起Disruptor状态的混乱。尤其是在多个事件生产者的情况下会导致事件消费者失速，从而不得不重启应用才能会恢复。

Disruptor 3.0提供了lambda式的API。这样可以把一些复杂的操作放在Ring Buffer，所以在Disruptor3.0以后的版本最好使用Event Publisher或者Event Translator(事件转换器)来发布事件。

Disruptor3.0以后的事件转换器（填充事件的业务数据）

public class LongEventProducerWithTranslator { 
    //一个translator可以看做一个事件初始化器，publicEvent方法会调用它
    //填充Event
    private static final EventTranslatorOneArg<LongEvent, ByteBuffer> TRANSLATOR = 
            new EventTranslatorOneArg<LongEvent, ByteBuffer>() { 
                public void translateTo(LongEvent event, long sequence, ByteBuffer bb) { 
                    event.setValue(bb.getLong(0)); 
                } 
            };
            
    private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer;
    public LongEventProducerWithTranslator(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) { 
        this.ringBuffer = ringBuffer; 
    } 
 
    public void onData(ByteBuffer bb) { 
        ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, bb); 
    } 
}

上面写法的另一个好处是，Translator可以分离出来并且更加容易单元测试。Disruptor提供了不同的接口(EventTranslator, EventTranslatorOneArg, EventTranslatorTwoArg, 等等)去产生一个Translator对象。很明显，Translator中方法的参数是通过RingBuffer来传递的。

组装起来

最后一步就是把所有的代码组合起来完成一个完整的事件处理系统。Disruptor在这方面做了简化，使用了DSL风格的代码（其实就是按照直观的写法，不太能算得上真正的DSL）。虽然DSL的写法比较简单，但是并没有提供所有的选项。如果依靠DSL已经可以处理大部分情况了。

注意：这里没有使用时间转换器，而是使用简单的事件发布器。

public class LongEventMain { 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
        // Executor that will be used to construct new threads for consumers 
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // The factory for the event 
        LongEventFactory factory = new LongEventFactory();
        // Specify the size of the ring buffer, must be power of 2.
        int bufferSize = 1024;
        // Construct the Disruptor 
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<LongEvent>(factory, bufferSize, executor);
        
        // Connect the handler 
        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
        // Start the Disruptor, starts all threads running 
        disruptor.start();
        // Get the ring buffer from the Disruptor to be used for publishing. 
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); 
 
        LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer); 
 
        ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(8);
        for (long l = 0; true; l++) { 
            bb.putLong(0, l); 
            
            //发布事件 
            producer.onData(bb); 
            Thread.sleep(1000); 
        } 
    } 
}

在Java 8使用Disruptor

Disruptor在自己的接口里面添加了对于Java 8 Lambda的支持。大部分Disruptor中的接口都符合Functional Interface的要求（也就是在接口中仅仅有一个方法）。所以在Disruptor中，可以广泛使用Lambda来代替自定义类。

public class LongEventMainJava8 { 
    /** 
     * 用lambda表达式来注册EventHandler和EventProductor 
     * @param args 
     * @throws InterruptedException 
     */public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
        // Executor that will be used to construct new threads for consumers 
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // Specify the size of the ring buffer, must be power of 2.
        int bufferSize = 1024;// Construct the Disruptor 
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(LongEvent::new, bufferSize, executor);
        // 可以使用lambda来注册一个EventHandler 
        disruptor.handleEventsWith((event, sequence, endOfBatch) -> System.out.println("Event: " + event.getValue()));
        // Start the Disruptor, starts all threads running 
        disruptor.start();
        // Get the ring buffer from the Disruptor to be used for publishing. 
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); 
 
        LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer); 
 
        ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(8);for (long l = 0; true; l++) { 
            bb.putLong(0, l); 
            ringBuffer.publishEvent((event, sequence, buffer) -> event.setValue(buffer.getLong(0)), bb); 
            Thread.sleep(1000); 
        } 
    } 
}

由于在Java 8中方法引用也是一个lambda，因此还可以把上面的代码改成下面的代码：

public class LongEventWithMethodRef { 
    public static void handleEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) 
    { 
        System.out.println(event.getValue()); 
    } 
 
    public static void translate(LongEvent event, long sequence, ByteBuffer buffer) 
    { 
        event.setValue(buffer.getLong(0)); 
    } 
 
    public static void main(String[] args) throws Exception 
    { 
        // Executor that will be used to construct new threads for consumers 
        Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // Specify the size of the ring buffer, must be power of 2.
        int bufferSize = 1024;
        // Construct the Disruptor 
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(LongEvent::new, bufferSize, executor);
        // Connect the handler 
        disruptor.handleEventsWith(LongEventWithMethodRef::handleEvent);
        // Start the Disruptor, starts all threads running 
        disruptor.start();
        // Get the ring buffer from the Disruptor to be used for publishing. 
        RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); 
 
        LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer); 
 
        ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(8);
        for (long l = 0; true; l++) 
        { 
            bb.putLong(0, l); 
            ringBuffer.publishEvent(LongEventWithMethodRef::translate, bb); 
            Thread.sleep(1000); 
        } 
    } 
}

Disruptor如何实现高性能？

Disruptor实现高性能主要体现了去掉了锁，采用CAS算法，同时内部通过环形队列实现有界队列。

环形数据结构
为了避免垃圾回收，采用数组而非链表。同时，数组对处理器的缓存机制更加友好。
元素位置定位
数组长度2^n，通过位运算，加快定位的速度。下标采取递增的形式。不用担心index溢出的问题。index是long类型，即使100万QPS的处理速度，也需要30万年才能用完。
无锁设计
每个生产者或者消费者线程，会先申请可以操作的元素在数组中的位置，申请到之后，直接在该位置写入或者读取数据。整个过程通过原子变量CAS，保证操作的线程安全。

使用Disruptor，主要用于对性能要求高、延迟低的场景，它通过“榨干”机器的性能来换取处理的高性能。如果你的项目有对性能要求高，对延迟要求低的需求，并且需要一个无锁的有界队列，来实现生产者/消费者模式，那么Disruptor是你的不二选择。

原理：Disruptor 的内部Ring Buffer环形队列

RingBuffer是什么

RingBuffer 是一个环(首尾相连的环)，用做在不同上下文(线程)间传递数据的buffer。
RingBuffer 拥有一个序号，这个序号指向数组中下一个可用元素。

Disruptor使用环形队列的优势：

Disruptor框架就是一个使用CAS操作的内存队列，与普通的队列不同，Disruptor框架使用的是一个基于数组实现的环形队列，无论是生产者向缓冲区里提交任务，还是消费者从缓冲区里获取任务执行，都使用CAS操作。

使用环形队列的优势：

第一，简化了多线程同步的复杂度。学数据结构的时候，实现队列都要两个指针head和tail来分别指向队列的头和尾，对于一般的队列是这样，想象下，如果有多个生产者同时往缓冲区队列中提交任务，某一生产者提交新任务后，tail指针都要做修改的，那么多个生产者提交任务，头指针不会做修改，但会对tail指针产生冲突，例如某一生产者P1要做写入操作，在获得tail指针指向的对象值V后，执行compareAndSet（）方法前，tail指针被另一生产者P2修改了，这时生产者P1执行compareAndSet（）方法，发现tail指针指向的值V和期望值E不同，导致冲突。同样，如果多个消费者不断从缓冲区中获取任务，不会修改尾指针，但会造成队列头指针head的冲突问题（因为队列的FIFO特点，出列会从头指针出开始）。

环形队列的一个特点就是只有一个指针，只通过一个指针来实现出列和入列操作。如果使用两个指针head和tail来管理这个队列，有可能会出现“伪共享”问题（伪共享问题在下面我会详细说），因为创建队列时，head和tail指针变量常常在同一个缓存行中，多线程修改同一缓存行中的变量就容易出现伪共享问题。

第二，由于使用的是环形队列，那么队列创建时大小就被固定了，Disruptor框架中的环形队列本来也就是基于数组实现的，使用数组的话，减少了系统对内存空间管理的压力，因为它不像链表，Java会定期回收链表中一些不再引用的对象，而数组不会出现空间的新分配和回收问题。

原理：Disruptor的等待策略

Disruptor默认的等待策略是BlockingWaitStrategy。这个策略的内部适用一个锁和条件变量来控制线程的执行和等待（Java基本的同步方法）。BlockingWaitStrategy是最慢的等待策略，但也是CPU使用率最低和最稳定的选项。然而，可以根据不同的部署环境调整选项以提高性能。

SleepingWaitStrategy

和BlockingWaitStrategy一样，SpleepingWaitStrategy的CPU使用率也比较低。它的方式是循环等待并且在循环中间调用LockSupport.parkNanos(1)来睡眠，（在Linux系统上面睡眠时间60µs）.然而，它的优点在于生产线程只需要计数，而不执行任何指令。并且没有条件变量的消耗。但是，事件对象从生产者到消费者传递的延迟变大了。SleepingWaitStrategy最好用在不需要低延迟，而且事件发布对于生产者的影响比较小的情况下。比如异步日志功能。

YieldingWaitStrategy

YieldingWaitStrategy是可以被用在低延迟系统中的两个策略之一，这种策略在减低系统延迟的同时也会增加CPU运算量。YieldingWaitStrategy策略会循环等待sequence增加到合适的值。循环中调用Thread.yield()允许其他准备好的线程执行。如果需要高性能而且事件消费者线程比逻辑内核少的时候，推荐使用YieldingWaitStrategy策略。例如：在开启超线程的时候。

BusySpinW4aitStrategy

BusySpinWaitStrategy是性能最高的等待策略，同时也是对部署环境要求最高的策略。这个性能最好用在事件处理线程比物理内核数目还要小的时候。例如：在禁用超线程技术的时候。

原理：并行模式

单一写者模式

在并发系统中提高性能最好的方式之一就是单一写者原则，对Disruptor也是适用的。如果在你的代码中仅仅有一个事件生产者，那么可以设置为单一生产者模式来提高系统的性能。

public class singleProductorLongEventMain { 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
        //.....// Construct the Disruptor with a SingleProducerSequencer 
 
        Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor(factory, 
                bufferSize, 
                ProducerType.SINGLE, // 单一写者模式, 
                executor);//..... 
    } 
}

一次生产，串行消费

比如：现在触发一个注册Event，需要有一个Handler来存储信息，一个Hanlder来发邮件等等。

/**
  * 串行依次执行
  * <br/>
  * p --> c11 --> c21
  * @param disruptor
  */
 public static void serial(Disruptor<LongEvent> disruptor){
     disruptor.handleEventsWith(new C11EventHandler()).then(new C21EventHandler());
     disruptor.start();
 }

菱形方式执行

 public static void diamond(Disruptor<LongEvent> disruptor){
     disruptor.handleEventsWith(new C11EventHandler(),new C12EventHandler()).then(new C21EventHandler());
     disruptor.start();
 }

链式并行计算

 public static void chain(Disruptor<LongEvent> disruptor){
     disruptor.handleEventsWith(new C11EventHandler()).then(new C12EventHandler());
     disruptor.handleEventsWith(new C21EventHandler()).then(new C22EventHandler());
     disruptor.start();
 }

相互隔离模式

 public static void parallelWithPool(Disruptor<LongEvent> disruptor){
     disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new C11EventHandler(),new C11EventHandler());
     disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new C21EventHandler(),new C21EventHandler());
     disruptor.start();
 }

航道模式

串行依次执行,同时C11，C21分别有2个实例

/**
  * 串行依次执行,同时C11，C21分别有2个实例
   * <br/>
   * p --> c11 --> c21
   * @param disruptor
   */
  public static void serialWithPool(Disruptor<LongEvent> disruptor){
      disruptor.handleEventsWithWorkerPool(new C11EventHandler(),new C11EventHandler()).then(new C21EventHandler(),new C21EventHandler());
      disruptor.start();
  }

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