高性能无锁并发框架Disruptor,太强了

Disruptor是一个开源框架,研发的初衷是为了解决高并发下队列锁的问题,最早由LMAX提出并使用,能够在无锁的情况下实现队列的并发操作,并号称能够在一个线程里每秒处理6百万笔订单

官网:http://lmax-exchange.github.io/disruptor/

目前,包括Apache Storm、Camel、Log4j2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高性能

为什么产生Disruptor框架

目前Java内置队列保证线程安全的方式:

ArrayBlockingQueue:基于数组形式的队列,通过加锁的方式,来保证多线程情况下数据的安全;

LinkedBlockingQueue:基于链表形式的队列,也通过加锁的方式,来保证多线程情况下数据的安全;

ConcurrentLinkedQueue:基于链表形式的队列,通过CAS的方式

我们知道,在编程过程中,加锁通常会严重地影响性能,所以尽量用无锁方式,就产生了Disruptor这种框架

基本概念

参考地址:https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction#core-concepts

RingBuffer——Disruptor底层数据结构实现,核心类,是线程间交换数据的中转地;

Sequencer——序号管理器,生产同步的实现者,负责消费者/生产者各自序号、序号栅栏的管理和协调,Sequencer有单生产者,多生产者两种不同的模式,里面实现了各种同步的算法;

Sequence——序号,声明一个序号,用于跟踪ringbuffer中任务的变化和消费者的消费情况,disruptor里面大部分的并发代码都是通过对Sequence的值同步修改实现的,而非锁,这是disruptor高性能的一个主要原因;

SequenceBarrier——序号栅栏,管理和协调生产者的游标序号和各个消费者的序号,确保生产者不会覆盖消费者未来得及处理的消息,确保存在依赖的消费者之间能够按照正确的顺序处理

EventProcessor——事件处理器,监听RingBuffer的事件,并消费可用事件,从RingBuffer读取的事件会交由实际的生产者实现类来消费;它会一直侦听下一个可用的序号,直到该序号对应的事件已经准备好。

EventHandler——业务处理器,是实际消费者的接口,完成具体的业务逻辑实现,第三方实现该接口;代表着消费者。

Producer——生产者接口,第三方线程充当该角色,producer向RingBuffer写入事件。

Wait Strategy:Wait Strategy决定了一个消费者怎么等待生产者将事件(Event)放入Disruptor中。

高性能无锁并发框架Disruptor,太强了_第1张图片

等待策略

源码地址:https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/blob/master/src/main/java/com/lmax/disruptor/WaitStrategy.java

BlockingWaitStrategy

Disruptor的默认策略是BlockingWaitStrategy。在BlockingWaitStrategy内部是使用锁和condition来控制线程的唤醒。BlockingWaitStrategy是最低效的策略,但其对CPU的消耗最小并且在各种不同部署环境中能提供更加一致的性能表现。

SleepingWaitStrategy

SleepingWaitStrategy 的性能表现跟 BlockingWaitStrategy 差不多,对 CPU 的消耗也类似,但其对生产者线程的影响最小,通过使用LockSupport.parkNanos(1)来实现循环等待。

YieldingWaitStrategy

YieldingWaitStrategy是可以使用在低延迟系统的策略之一。YieldingWaitStrategy将自旋以等待序列增加到适当的值。在循环体内,将调用Thread.yield()以允许其他排队的线程运行。在要求极高性能且事件处理线数小于 CPU 逻辑核心数的场景中,推荐使用此策略;例如,CPU开启超线程的特性。

BusySpinWaitStrategy

性能最好,适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线程数小于CPU逻辑核心数的场景中,推荐使用此策略;例如,CPU开启超线程的特性。

PhasedBackoffWaitStrategy

自旋 + yield + 自定义策略,CPU资源紧缺,吞吐量和延迟并不重要的场景。

使用举例

参考地址:https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Getting-Started


      com.lmax
      disruptor
      3.3.4
   
//定义事件event  通过Disruptor 进行交换的数据类型。
public class LongEvent {

    private Long value;

    public Long getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(Long value) {
        this.value = value;
    }

}
public class LongEventFactory implements EventFactory {
    public LongEvent newInstance() {
        return new LongEvent();
    }
}
//定义事件消费者
public class LongEventHandler implements EventHandler  {
    public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
         System.out.println("消费者:"+event.getValue());
    }
}
//定义生产者
public class LongEventProducer {
    public final RingBuffer ringBuffer;
    public LongEventProducer(RingBuffer ringBuffer) {
        this.ringBuffer = ringBuffer;
    }
    public void onData(ByteBuffer byteBuffer) {
        // 1.ringBuffer 事件队列 下一个槽
        long sequence = ringBuffer.next();
        Long data = null;
        try {
            //2.取出空的事件队列
            LongEvent longEvent = ringBuffer.get(sequence);
            data = byteBuffer.getLong(0);
            //3.获取事件队列传递的数据
            longEvent.setValue(data);
            try {
                Thread.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        } finally {
            System.out.println("生产这准备发送数据");
            //4.发布事件
            ringBuffer.publish(sequence);
        }
    }
}
public class DisruptorMain {
    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建一个可缓存的线程 提供线程来出发Consumer 的事件处理
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        // 2.创建工厂
        EventFactory eventFactory = new LongEventFactory();
        // 3.创建ringBuffer 大小
        int ringBufferSize = 1024 * 1024; // ringBufferSize大小一定要是2的N次方
        // 4.创建Disruptor
        Disruptor disruptor = new Disruptor(eventFactory, ringBufferSize, executor,
                ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
        // 5.连接消费端方法
        disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());
        // 6.启动
        disruptor.start();
        // 7.创建RingBuffer容器
        RingBuffer ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
        // 8.创建生产者
        LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer);
        // 9.指定缓冲区大小
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(8);
        for (int i = 1; i <= 100; i++) {
            byteBuffer.putLong(0, i);
            producer.onData(byteBuffer);
        }
        //10.关闭disruptor和executor
        disruptor.shutdown();
        executor.shutdown();
    }
}

核心设计原理

Disruptor通过以下设计来解决队列速度慢的问题:

环形数组结构:

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

原因:CPU缓存是由很多个缓存行组成的。每个缓存行通常是64字节,并且它有效地引用主内存中的一块儿地址。一个Java的long类型变量是8字节,因此在一个缓存行中可以存8个long类型的变量。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。在访问一个long数组的时候,如果数组中的一个值被加载到缓存中,它会自动加载另外7个。因此你能非常快的遍历这个数组。

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

数据结构

框架使用RingBuffer来作为队列的数据结构,RingBuffer就是一个可自定义大小的环形数组。

除数组外还有一个序列号(sequence),用以指向下一个可用的元素,供生产者与消费者使用。

原理图如下所示:
高性能无锁并发框架Disruptor,太强了_第2张图片

Sequence

mark:Disruptor通过顺序递增的序号来编号管理通过其进行交换的数据(事件),对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理。

数组+序列号设计的优势是什么呢?

回顾一下HashMap,在知道索引(index)下标的情况下,存与取数组上的元素时间复杂度只有O(1),而这个index我们可以通过序列号与数组的长度取模来计算得出,index=sequence % table.length。当然也可以用位运算来计算效率更高,此时table.length必须是2的幂次方。

写数据流程

单线程写数据的流程:

  1. 申请写入m个元素;
  2. 若是有m个元素可以入,则返回最大的序列号。这儿主要判断是否会覆盖未读的元素;
  3. 若是返回的正确,则生产者开始写入元素。

高性能无锁并发框架Disruptor,太强了_第3张图片

使用场景

经过测试,Disruptor的的延时和吞吐量都比ArrayBlockingQueue优秀很多,所以,当你在使用ArrayBlockingQueue出现性能瓶颈的时候,你就可以考虑采用Disruptor的代替。

参考:https://github.com/LMAX-Excha...
高性能无锁并发框架Disruptor,太强了_第4张图片

当然,Disruptor性能高并不是必然的,所以,是否使用还得经过测试。

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。

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

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高性能无锁并发框架Disruptor,太强了_第5张图片

参考:

https://tech.meituan.com/2016...

https://github.com/LMAX-Excha...

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