文章異常囉嗦且繞彎。java
Disruptor 版本 : Disruptor 3.4.2git
IDE : idea 2018.3github
JDK 版本 : OpenJDK 11.0.1算法
高性能線程間消息隊列框架 Disruptor,是金融與遊戲領域的經常使用開發組件之一,也是 java 日誌框架和流處理框架底層的經常使用依賴。設計模式
Disruptor 的 github 主頁有很是詳細的 quick start demo,本文依照此 demo 作追蹤的模板(作了很小的改動)。數組
另外,對於官方提供的 jdk8 lambda 簡化版 demo 暫不作討論。緩存
import com.lmax.disruptor.EventFactory; import com.lmax.disruptor.EventHandler; import com.lmax.disruptor.RingBuffer; import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor; import com.lmax.disruptor.util.DaemonThreadFactory; import java.nio.ByteBuffer; public class LongEventMain { //main 方法,啓動入口 public static void main(String[] args) throws Exception { //在該框架中,全部的 task 的包裝類被稱爲 Event,EventFactory 則是 Event 的生產者 LongEventFactory factory = new LongEventFactory(); //RingBuffer 的大小,數字爲字節數 //RingBuffer 是框架啓動器內部的緩存區,用來存儲 event 內的 task 數據 int bufferSize = 1024; //建立一個 Disruptor 啓動器,其中 DaemonThreadFactory 是一個線程工廠的實現類 Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, DaemonThreadFactory.INSTANCE); //該框架本質上是 生產-消費 設計模式的應用。全部的消費者被冠名爲 handler //handleEventsWith(...) 方法會在啓動器中註冊 handler //此處的參數是不定數量的,能夠有多個消費者,每一個消費者均可以獲取 Event disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler("handler1"),new LongEventHandler("handler2")); //啓動器開始執行,並獲取其內部的緩存區 RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.start(); //建立一個生產者,負責往緩存區內寫入數據 LongEventProducer producer = new LongEventProducer(ringBuffer); //官方 demo 中使用了 ByteBuffer 來方便操做,其實非必須 ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocate(8); for (long l = 0; true; l++) { //將變量 l 做爲一個 long 類型的數存入 ByteBuffer 中 bb.putLong(0, l); //將 ByteBuffer 傳入生產者的相關方法中,該方法會負責將 ByteBuffer 中的數據寫入 RingBuffer producer.onData(bb); //線程休眠 Thread.sleep(1000); } } } //Event 類,本質上是數據的封裝,是生產者和消費者之間進行數據傳遞的介質 class LongEvent { private long value; public void set(long value) { this.value = value; } public long get() { return value; } } //Event 的生產工廠類,必須實現 Disruptor 自帶的 EventFactory 接口 class LongEventFactory implements EventFactory<LongEvent> { @Override public LongEvent newInstance() { return new LongEvent(); } } //消費者,必須實現 Disruptor 自帶的 EventHandler 接口 class LongEventHandler implements EventHandler<LongEvent> { private String handlerName; public LongEventHandler(String handlerName){ this.handlerName = handlerName; } //此方法爲最終的消費 Event 的方法 @Override public void onEvent(LongEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) { System.out.println("Event " + handlerName + " : " + event.get()); } } //生產者,主要負責往 RingBuffer 中寫入數據 //生產者類在框架中並不是必須,可是通常狀況下都會作必定程度的封裝 class LongEventProducer { private final RingBuffer<LongEvent> ringBuffer; //生產者的構造器負責獲取並存儲啓動器中的 RingBuffer public LongEventProducer(RingBuffer<LongEvent> ringBuffer) { this.ringBuffer = ringBuffer; } public void onData(ByteBuffer bb) { //sequence 是 RingBuffer 中的一個數據塊,相似於一個數據地址 long sequence = ringBuffer.next(); try { //用數據地址去獲取到一個 Event 事件類實例 LongEvent event = ringBuffer.get(sequence); //在實例中存入 ByteBuffer 中的數據 event.set(bb.getLong(0)); } finally { //發佈該數據塊,此時消費者們均可以看到該數據塊了,能夠進行消費 ringBuffer.publish(sequence); } } }
在開始正式追蹤代碼以前有必要先來理解 DaemonThreadFactory。這是 Disruptor 自身攜帶的線程工廠類:框架
public enum DaemonThreadFactory implements ThreadFactory{ //線程工廠使用枚舉實現單例模式 INSTANCE; @Override public Thread newThread(final Runnable r){ Thread t = new Thread(r); //此處建立的線程是守護線程 t.setDaemon(true); return t; } }
本 part 主要追蹤 demo 中 Disruptor 相關的代碼:less
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, DaemonThreadFactory.INSTANCE); disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler("handler1"),new LongEventHandler("handler2")); RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.start();
來看下方代碼:jvm
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, DaemonThreadFactory.INSTANCE);
追蹤 Disruptor 的構造器:
//step 1 //Disruptor.class public Disruptor(final EventFactory<T> eventFactory, final int ringBufferSize, final ThreadFactory threadFactory){ //RingBuffer.createMultiProducer(...) 方法會返回一個 RingBuffer //BasicExecutor 是線程和線程工廠的封裝類 this(RingBuffer.createMultiProducer(eventFactory, ringBufferSize), new BasicExecutor(threadFactory)); } //step 2 //Disruptor.class private Disruptor(final RingBuffer<T> ringBuffer, final Executor executor){ //存入 RingBuffer 和 Executor this.ringBuffer = ringBuffer; this.executor = executor; }
可是實際上 Disruptor 提供了不少的構造器,其中還有一個較高配置權限的:
//Disruptor.class public Disruptor(final EventFactory<T> eventFactory,final int ringBufferSize, final ThreadFactory threadFactory,final ProducerType producerType, final WaitStrategy waitStrategy){ //解釋傳入的參數: //eventFactory 是 Event 類的建立工廠 //ringBufferSize 是 RingBuffer 的字節數大小 //threadFactory 是線程工廠 //ProducerType 是生產者的類型,分爲單生產者類型(single)和多生產者類型(multi),默認爲 multi //waitStrategy 是框架中的一個接口,表示等待策略,默認爲 BlockingWaitStrategy(阻塞等待),WaitStrategy 的可講內容較多,在後頭開一個單獨 part this(RingBuffer.create(producerType, eventFactory, ringBufferSize, waitStrategy),new BasicExecutor(threadFactory)); }
先來看 ProducerType:
public enum ProducerType{ SINGLE, MULTI }
僅僅只是個標記,很少贅述。
BasicExecutor 是 Executor 的實現類,其內部維護着一個線程工廠和一個線程隊列,核心方法爲 execute(...):
//BasicExecutor.class public void execute(Runnable command){ //使用線程工廠建立一個線程,此處的 factory 即爲 DaemonThreadFactory final Thread thread = factory.newThread(command); //有效性驗證 if (null == thread){ throw new RuntimeException("Failed to create thread to run: " + command); } //開啓線程 thread.start(); //threads 是一個 ConcurrentLinkedQueue<Thread> 類型的變量,用來存儲線程 threads.add(thread); }
再來追蹤一下 RingBuffer 的建立:
//RingBuffer.class public static <E> RingBuffer<E> create(ProducerType producerType,EventFactory<E> factory, int bufferSize,WaitStrategy waitStrategy){ //此處根據 ProducerType 進行分發操做 switch (producerType){ case SINGLE: //建立單消費者的 producer return createSingleProducer(factory, bufferSize, waitStrategy); case MULTI: //建立多消費者的 producer return createMultiProducer(factory, bufferSize, waitStrategy); default: //拋出錯誤 throw new IllegalStateException(producerType.toString()); } }
本質上這兩種模式的 RingBuffer 的建立差距並不大,此處追蹤 createMultiProducer(...) 方法:
//step 1 //RingBuffer.class public static <E> RingBuffer<E> createMultiProducer(EventFactory<E> factory,int bufferSize,WaitStrategy waitStrategy){ //MultiProducerSequencer 是 RingBuffer 中用來在生產者和消費者之間傳遞數據的組件 //sequencer 是 RingBuffer 中的核心組件,是區別 SINGLE 和 MULTI 的關鍵,後文會繼續理解 MultiProducerSequencer sequencer = new MultiProducerSequencer(bufferSize, waitStrategy); //自身構造器 return new RingBuffer<E>(factory, sequencer); } //step 2 //RingBuffer.class RingBuffer(EventFactory<E> eventFactory,Sequencer sequencer){ //調用父類 RingBufferFields 的構造方法 super(eventFactory, sequencer); } //step 3 //RingBufferFields.class RingBufferFields(EventFactory<E> eventFactory,Sequencer sequencer){ //此處爲 MultiProducerSequencer this.sequencer = sequencer; //獲取使用者自定義的 bufferSize 並記錄下來 this.bufferSize = sequencer.getBufferSize(); //bufferSize 的有效性驗證 if (bufferSize < 1){ throw new IllegalArgumentException("bufferSize must not be less than 1"); } if (Integer.bitCount(bufferSize) != 1){ throw new IllegalArgumentException("bufferSize must be a power of 2"); } //根據 bufferSize 肯定序列號最大值,由於從 0 開始因此要減一 this.indexMask = bufferSize - 1; //entries 是一個 Object 數組,用於存放 Event //BUFFER_PAD 是對整個緩衝區的填充 this.entries = new Object[sequencer.getBufferSize() + 2 * BUFFER_PAD]; //fill(...) 方法會從新設置 entries fill(eventFactory); } //step 4 //RingBuffer.class private void fill(EventFactory<E> eventFactory){ for (int i = 0; i < bufferSize; i++){ //遍歷數組進行 Event 的填充 entries[BUFFER_PAD + i] = eventFactory.newInstance(); } }
來看下方代碼:
disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler("handler1"),new LongEventHandler("handler2"));
追蹤 handleEventsWith(...) 方法:
//step 1 //Disruptor.class public final EventHandlerGroup<T> handleEventsWith(final EventHandler<? super T>... handlers){ //Sequence 能夠看作是 long 型的封裝類 //此處的第一個參數是前置關卡,在處理 handler 以前會進行處理的事件 //handlers 即爲消費者 return createEventProcessors(new Sequence[0], handlers); } //step 2 //Disruptor.class EventHandlerGroup<T> createEventProcessors(final Sequence[] barrierSequences,final EventHandler<? super T>[] eventHandlers){ //Disruptor 中有一個 AtomicBoolean 類型的變量 started //checkNotStarted() 會檢查該變量的值是否爲 true,若是是的話就證實已經啓動了,則拋出異常 checkNotStarted(); //processorSequences 是每一個消費者對應的執行器的序列號 final Sequence[] processorSequences = new Sequence[eventHandlers.length]; //此處返回的 barrier 能夠看作是上文 MultiProducerSequencer 的封裝加強 final SequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences); for (int i = 0,eventHandlersLength = eventHandlers.length; i < eventHandlersLength; i++){ final EventHandler<? super T> eventHandler = eventHandlers[i]; //batchEventProcessor 是存儲了消費者和生產者的執行器,實現了 Runnable 接口,內部會不斷循環去接收並處理事件 final BatchEventProcessor<T> batchEventProcessor = new BatchEventProcessor<>(ringBuffer, barrier, eventHandler); //exceptionHandler 是用於處理錯誤的消費者組件 if (exceptionHandler != null){ batchEventProcessor.setExceptionHandler(exceptionHandler); } //consumerRepository 能夠看作是消費者的集合封裝 //consumerRepository 會將傳入的三個參數包裝成 EventProcessorInfo 並儲存在集合和 map 裏 consumerRepository.add(batchEventProcessor, eventHandler, barrier); //記錄下消費者對應的執行器的序列號 processorSequences[i] = batchEventProcessor.getSequence(); } //處理一些前置事件,在本例中沒有前置事件存在 updateGatingSequencesForNextInChain(barrierSequences, processorSequences); return new EventHandlerGroup<>(this, consumerRepository, processorSequences); }
來追蹤一下 ringBuffer.newBarrier(...) 方法:
//step 1 //RingBuffer.class public SequenceBarrier newBarrier(Sequence... sequencesToTrack){ //在本例中,此處的 sequencesToTrack 是 Sequence[0] //此處的 sequencer 即爲 MultiProducerSequencer return sequencer.newBarrier(sequencesToTrack); } //step 2 //AbstractSequencer.class public SequenceBarrier newBarrier(Sequence... sequencesToTrack){ //此方法被定義在 MultiProducerSequencer 的父類 AbstractSequencer 中 //cursor 是在 AbstractSequencer 中實例化的一個 Sequence 類型對象,是 MultiProducerSequencer 的序列號 return new ProcessingSequenceBarrier(this, waitStrategy, cursor, sequencesToTrack); } //step 3 //ProcessingSequenceBarrier.class ProcessingSequenceBarrier(final Sequencer sequencer,final WaitStrategy waitStrategy, final Sequence cursorSequence,final Sequence[] dependentSequences){ //即爲 Disruptor 啓動器中的 MultiProducerSequencer this.sequencer = sequencer; //即爲 Disruptor 啓動器中的阻塞策略 this.waitStrategy = waitStrategy; //上述方法的 cursor this.cursorSequence = cursorSequence; if (0 == dependentSequences.length){ //此處的 dependentSequences 是長度是 0,因此此處 dependentSequence = cursorSequence; }else{ dependentSequence = new FixedSequenceGroup(dependentSequences); } }
須要注意的是,此處的 sequencer 已經被抽象成了 SingleProducerSequencer 和 MultiProducerSequencer 的共同實現接口 Sequencer。
因此對於 SingleProducerSequencer 來講,這個流程也是沒有區別的。
回到上述代碼:
//此處的 barrierSequences 是一個 Sequence[0] 數組,processorSequences 是全部消費者的序列號集合 updateGatingSequencesForNextInChain(barrierSequences, processorSequences);
追蹤該方法的實現:
//step 1 //Disruptor.class private void updateGatingSequencesForNextInChain(final Sequence[] barrierSequences, final Sequence[] processorSequences){ //processorSequences.length 大於 0 意味着消費者數量大於 0 if (processorSequences.length > 0){ ringBuffer.addGatingSequences(processorSequences); //barrierSequences 是前置事件的集合 //因爲此處的 barrierSequences 是長度爲 0 的 Sequence 數組,即沒有前置事件,因此此處不會進入循環,忽略 for (final Sequence barrierSequence : barrierSequences){ ringBuffer.removeGatingSequence(barrierSequence); } //unMarkEventProcessorsAsEndOfChain(...) 方法也是處理 barrierSequences 的,忽略 consumerRepository.unMarkEventProcessorsAsEndOfChain(barrierSequences); } }
追蹤 ringBuffer.addGatingSequences(...) 方法:
//step 1 //RingBuffer.class public void addGatingSequences(Sequence... gatingSequences){ //sequencer 爲 MultiProducerSequencer sequencer.addGatingSequences(gatingSequences); } //step 2 //AbstractSequencer.class public final void addGatingSequences(Sequence... gatingSequences){ //此處的 SEQUENCE_UPDATER 是一個 AtomicReferenceFieldUpdaterImpl 類型的變量,用於 CAS 操做 gatingSequences SequenceGroups.addSequences(this, SEQUENCE_UPDATER, this, gatingSequences); } //step 3 //SequenceGroups.class static <T> void addSequences(final T holder,final AtomicReferenceFieldUpdater<T, Sequence[]> updater, final Cursored cursor,final Sequence... sequencesToAdd){ long cursorSequence; Sequence[] updatedSequences; Sequence[] currentSequences; do{ //此處的 holder 即爲 MultiProducerSequencer,此處獲取其內部的 gatingSequences 變量 currentSequences = updater.get(holder); //此處爲 copyOf(...) 方法爲 java.util.Arrays.copyOf(...) 方法,用於將 currentSequences 複製一份 updatedSequences = copyOf(currentSequences, currentSequences.length + sequencesToAdd.length); //此處的 cursor 即爲 MultiProducerSequencer,getCursor() 方法會獲取其的序列號 cursorSequence = cursor.getCursor(); int index = currentSequences.length; //此處的 sequencesToAdd 是以前消費者的序列號集合,更新 sequencesToAdd 中的每一個序列號封裝 //將 MultiProducerSequencer 的序列號註冊進去,並填充到新集合的後面一半中 for (Sequence sequence : sequencesToAdd){ sequence.set(cursorSequence); updatedSequences[index++] = sequence; } }while (!updater.compareAndSet(holder, currentSequences, updatedSequences)); //此處的 while 會死循環 CAS 操做直到更新成功 //在此獲取 MultiProducerSequencer 的序列號,更新到 sequencesToAdd 的每一個序列號封裝類中 cursorSequence = cursor.getCursor(); for (Sequence sequence : sequencesToAdd){ sequence.set(cursorSequence); } }
來看下方代碼:
disruptor.start();
追蹤 start(...) 方法:
//Disruptor.class public RingBuffer<T> start(){ //確認該 Disruptor 沒有啓動 checkOnlyStartedOnce(); //此處的 consumerInfo 是 EventProcessorInfo 類型的變量 for (final ConsumerInfo consumerInfo : consumerRepository){ consumerInfo.start(executor); } return ringBuffer; }
先來看 checkOnlyStartedOnce() 方法:
//Disruptor.class private void checkOnlyStartedOnce(){ //若是在調用該 CAS 方法以前已經爲 true 了,會拋出錯誤 //其實就是確保在調用該方法以前還處於未開啓的狀態 if (!started.compareAndSet(false, true)){ throw new IllegalStateException("Disruptor.start() must only be called once."); } }
再來追蹤 EventProcessorInfo 的 start(...) 方法:
//EventProcessorInfo.class public void start(final Executor executor){ //此處的 executor 即爲 BasicExecutor executor.execute(eventprocessor); }
因此本質上 Disruptor 的啓動就是開啓 BasicExecutor,藉此啓動線程。
上述代碼中啓動線程的時候會傳入 eventprocessor 對象做爲 task 去啓動消費者。eventprocessor 對象本質上是上文中提到過的 BatchEventProcessor。
BatchEventProcessor 可以被傳入 execute(...) 方法,證實其實現了 Runnable 接口:
//step 1 //BatchEventProcessor.class @Override public void run(){ //running 是一個定義在 BatchEventProcessor 中的 AtomicInteger 類型的變量 //CAS 操做,先判斷 running 的值是否等於 IDLE,若是是的話就修改爲 RUNNING,並返回 true //IDLE = 1,RUNNING = 2,皆爲 int 類型的常量 if (running.compareAndSet(IDLE, RUNNING)){ //此處修改 sequenceBarrier 中 alert 變量的狀態值,清除掉中斷狀態 sequenceBarrier.clearAlert(); //若是傳入的消費者實現了 LifecycleAware 接口,就會在 notifyStart() 方法中去執行相關方法 //LifecycleAware 中定義了 onStart() 和 onShutdown() 方法,會分別在消費者真正執行以前和關閉以前執行一次 //執行 LifecycleAware 的 onStart() 方法 notifyStart(); try{ //若是 running 是 RUNNING 狀態,就會進入死循環 if (running.get() == RUNNING){ //核心方法 processEvents(); } }finally{ //執行 LifecycleAware 的 onShutdown() 方法 notifyShutdown(); //切換 running 的狀態值 running.set(IDLE); } }else{ if (running.get() == RUNNING){ throw new IllegalStateException("Thread is already running"); }else{ earlyExit(); } } } //step 2 //BatchEventProcessor.class private void processEvents(){ T event = null; //此處的 sequence 記錄着當前消費者已經處理過的事件的編號,初始化的時候爲 -1,因此 nextSequence 初始爲 0,每次加一 //nextSequence 是當前消費者下一項準備處理的事件的編號 long nextSequence = sequence.get() + 1L; //死循環 while (true){ try{ //當沒有事件發生的時候,消費者所在的線程會在此等待,具體的實現依照使用者設置的等待策略的不一樣而不一樣 //本例中使用的是 BlockingWaitStrategy,因此會在此阻塞直到出現了事件 //返回的 availableSequence 是最新的事件的編號,在任務量較小的狀況下和 nextSequence 數值相同,在任務量較大的狀況下小於 nextSequence //等待策略留在後頭展開 final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence); if (batchStartAware != null){ batchStartAware.onBatchStart(availableSequence - nextSequence + 1); } //nextSequence 大於 availableSequence 的狀況理論上不會出現 while (nextSequence <= availableSequence){ //dataProvider 就是以前初始化的 RingBuffer,RingBuffer 在此處會去獲取當前編號的 Event event = dataProvider.get(nextSequence); //onEvent(...) 是 EventHandler 接口定義的方法,是消費者消費 Event 的最重要方法,方法體由使用者進行定義 eventHandler.onEvent(event, nextSequence, nextSequence == availableSequence); //編號自增 nextSequence++; } //在消費完當前的全部事件以後,記錄下事件編號 sequence.set(availableSequence); }catch (final TimeoutException e){ //若是消費者實現了 TimeoutHandler 接口,就能夠在這裏處理超時問題 notifyTimeout(sequence.get()); }catch (final AlertException ex){ //running 的狀態值非 RUNNING,就會退出死循環 if (running.get() != RUNNING){ break; } }catch (final Throwable ex){ //若是當前的消費者實現了 ExceptionHandler 接口的話,能夠在此處進行錯誤處理 exceptionHandler.handleEventException(ex, nextSequence, event); sequence.set(nextSequence); nextSequence++; } } }
回到上述代碼的如下這句:
final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence);
追蹤一下 waitFor(...) 方法:
//ProcessingSequenceBarrier.class public long waitFor(final long sequence) throws AlertException, InterruptedException, TimeoutException{ //若是變量 alert 爲 true 的話會拋出錯誤 checkAlert(); //調用等待策略的相關方法 //返回最新的事件的編號 long availableSequence = waitStrategy.waitFor(sequence, cursorSequence, dependentSequence, this); //若是當前可用的最新事件編號小於傳入的 sequence,就直接返回可用編號便可 if (availableSequence < sequence){ return availableSequence; } //getHighestPublishedSequence(...) 方法會判斷最大的可用的事件編號 return sequencer.getHighestPublishedSequence(sequence, availableSequence); }
等待策略的全部實現類都實現了 WaitStrategy 接口:
public interface WaitStrategy{ //休眠方法 long waitFor(long sequence, Sequence cursor, Sequence dependentSequence, SequenceBarrier barrier) throws AlertException, InterruptedException, TimeoutException; //喚醒方法 void signalAllWhenBlocking(); }
Disruptor 自帶的策略中,經常使用的有如下幾種:
阻塞策略 BlockingWaitStrategy:默認策略,沒有獲取到任務的狀況下線程會進入等待狀態。cpu 消耗少,可是延遲高。 阻塞限時策略 TimeoutBlockingWaitStrategy:相對於BlockingWaitStrategy來講,設置了等待時間,超事後拋異常。 自旋策略 BusySpinWaitStrategy:線程一直自旋等待。cpu 佔用高,延遲低. Yield 策略 YieldingWaitStrategy:嘗試自旋 100 次,而後調用 Thread.yield() 讓出 cpu。cpu 佔用高,延遲低。 分段策略 SleepingWaitStrategy:嘗試自旋 100 此,而後調用 Thread.yield() 100 次,若是通過這兩百次的操做還未獲取到任務,就會嘗試階段性掛起自身線程。此種方式是對 cpu 佔用和延遲的一種平衡,性能不太穩定。
還有幾種譬如 PhasedBackoffWaitStrategy 和 LiteBlockingWaitStrategy 等,很少介紹。
詳細看一下 BlockingWaitStrategy 的實現:
public final class BlockingWaitStrategy implements WaitStrategy{ //重入鎖 private final Lock lock = new ReentrantLock(); //Condition 用來控制線程的休眠和喚醒 private final Condition processorNotifyCondition = lock.newCondition(); @Override public long waitFor(long sequence, Sequence cursorSequence, Sequence dependentSequence, SequenceBarrier barrier) throws AlertException, InterruptedException{ long availableSequence; if (cursorSequence.get() < sequence){ //上鎖 lock.lock(); try{ while (cursorSequence.get() < sequence){ //檢查線程是否中斷了,若是已經中斷了就會拋出異常 barrier.checkAlert(); //休眠線程 processorNotifyCondition.await(); } }finally{ //解鎖 lock.unlock(); } } //生產者進度小於消費者的消費進度,此循環進行等待 //正常狀況下都會在上方阻塞,不會進入該循環 while ((availableSequence = dependentSequence.get()) < sequence){ barrier.checkAlert(); ThreadHints.onSpinWait(); } return availableSequence; } @Override public void signalAllWhenBlocking(){ lock.lock(); try{ //用 Condition 喚醒所有的線程 processorNotifyCondition.signalAll(); }finally{ lock.unlock(); } } //toString() 方法,忽略 @Override public String toString(){ return "BlockingWaitStrategy{" + "processorNotifyCondition=" + processorNotifyCondition + '}'; } }
回到上述代碼的如下這句:
event = dataProvider.get(nextSequence);
dataProvider 是一個 DataProvider 類型的變量。DataProvider 本質上是一個 Disruptor 內的接口:
public interface DataProvider<T>{ T get(long sequence); }
其存在惟一實現類 RingBuffer。因此 get(...) 方法也在 RingBuffer 中:
//step 1 //RingBuffer.class @Override public E get(long sequence){ //elementAt(...) 方法定義在 RingBuffer 的抽象父類 RingBufferFields 中 return elementAt(sequence); } //step 2 //RingBufferFields.class protected final E elementAt(long sequence){ //調用 UNSAFE 的相關方法,經過地址去直接獲取 //entries 在上文代碼中申請了一系列地址連續的內存 //REF_ARRAY_BASE + ((sequence & indexMask) << REF_ELEMENT_SHIFT) 是一個很巧妙的算法,結果永遠只會在申請下來的內存中循環 return (E) UNSAFE.getObject(entries, REF_ARRAY_BASE + ((sequence & indexMask) << REF_ELEMENT_SHIFT)); }
由此可知,Disruptor 中的全部的事件都非存儲在虛擬機中,而是儲存在虛擬機外,由 Unsafe 類直接調用。
Unsafe 具備 "調用內存對象很快,可是申請內存塊很慢" 的特性,因此也就能夠解釋爲何在初始化的時候要一次性將儲存 Event 的數組進行逐個初始化了(代碼在上述 1.2 小節的 step 4 中)。
有一個注意點,entries 上的元素其實是在 jvm 管轄範圍內的,並不必定須要使用 Unsafe 去調用,這裏只是爲了更高的性能。
在開頭的 demo 中,能夠看到 LongEventProducer 中有一個核心方法:
//LongEventProducer.class public void onData(ByteBuffer bb) { //sequence 是 RingBuffer 中的一個數據塊,相似於一個數據地址 long sequence = ringBuffer.next(); try { //用數據地址去獲取到一個 Event 事件類實例 LongEvent event = ringBuffer.get(sequence); //在實例中存入 ByteBuffer 中的數據 event.set(bb.getLong(0)); } finally { //發佈該數據塊,此時消費者們均可以看到該數據塊了,能夠進行消費 ringBuffer.publish(sequence); } }
這個方法內經過調用 ringBuffer.next() 方法獲取數組內對象的地址,而後經過 ringBuffer.get(...) 方法獲取對象。
在 finally 代碼塊中調用 ringBuffer.publish(...) 方法去發佈該信息。
回到上述代碼的如下這句:
long sequence = ringBuffer.next();
追蹤 next() 方法:
//step 1 //RingBuffer.class @Override public long next(){ //調用 RingBuffer 內的 MultiProducerSequencer 的相關方法 return sequencer.next(); } //step 2 //MultiProducerSequencer.class @Override public long next(){ //調用自身的相關方法 return next(1); } //step 3 //MultiProducerSequencer.class @Override public long next(int n){ //參數有效性驗證,此處 n = 1 if (n < 1){ throw new IllegalArgumentException("n must be > 0"); } long current; long next; //死循環 do{ //current 是當前最新的事件編號 current = cursor.get(); //此處爲 current + 1,用做下一個事件的編號 next = current + n; //wrapPoint 是事件編號和數組大小的差 long wrapPoint = next - bufferSize; //gatingSequenceCache 的設計很巧妙,它是一個 Sequence 類型的變量,能夠看作是一個 long 整數 //gatingSequenceCache 的存在乎義是每隔一段時間去檢查一次消費者的處理進度 //gatingSequenceCache 在每次檢查進度的時候都會更新成 "當前處理最慢的消費者已經處理完成的事件編號" //處理邏輯在下方 if 判斷中 long cachedGatingSequence = gatingSequenceCache.get(); //cachedGatingSequence > current 的狀況就不會發生,由於 cachedGatingSequence 是消費者處理進度,current 是目前的事件總編號,因此最多相等 //在消費者算力充足的狀況下,cachedGatingSequence 會和 current 相等 //wrapPoint > cachedGatingSequence 的狀況,在極端狀況下多是由於生產者的速度太快了,已經遠超過最慢的那個消費者,超過了 "一圈"(即 bufferSize 的大小) //此處能夠這麼理解,因爲 RingBuffer 內數組的大小是有限的,若是事件生產的多了,就會覆蓋掉最開始的幾個事件 //可是若是消費者的進度沒有跟上,來不及消費就被覆蓋了,就形成了 bug,此處即爲抑制策略 if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > current){ //getMinimumSequence(...) 方法會獲取當前處理事件最慢的那個消費者的處理位置 long gatingSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current); //wrapPoint - gatingSequence = next - bufferSize - gatingSequence >0 //即 next > bufferSize + gatingSequence,落後了 "一圈" if (wrapPoint > gatingSequence){ //線程掛起 1 納秒,而後跳過本次循環進行下一次循環 //此處會陷入死循環,阻塞掉生產者,去等待消費者的進度 LockSupport.parkNanos(1); continue; } //跳出上述循環以後在這裏更新 gatingSequenceCache 的值 gatingSequenceCache.set(gatingSequence); }else if (cursor.compareAndSet(current, next)){ //若是消費者的進度正常,那麼會在此用 CAS 操做更新 cursor 的值,而且跳出 while 循環 break; } }while (true); //返回 return next; }
在線程池(好比筆者比較瞭解的 ThreadPoolExecutor)的實現中,對於 task 過多,溢出等待隊列的狀況,通常會有一種策略去應對。在 ThreadPoolExecutor 中,默認的策略爲拋出錯誤,直接終止程序。
在 Disruptor 中,其實 RingBuffer 就相似一個等待隊列,溢出策略則是暫停 task 的產生,等待線程池去執行。
【此處僅爲類比,不能簡單的把 Disruptor 想成是一個線程池】
ringBuffer.publish(...) 是事件發佈的核心方法:
//step 1 //RingBuffer.class @Override public void publish(long sequence){ sequencer.publish(sequence); } //step 2 //MultiProducerSequencer.class @Override public void publish(final long sequence){ //此處更新數據 setAvailable(sequence); //此處調用等待策略的 signalAllWhenBlocking() 方法喚醒全部等待的線程 //具體實現依照 waitStrategy 的不一樣而不一樣 waitStrategy.signalAllWhenBlocking(); } //step 3 //MultiProducerSequencer.class private void setAvailable(final long sequence){ //calculateAvailabilityFlag(sequence) 能夠簡單理解爲是計算出的圈數,即 (sequence / bufferSize) //calculateIndex(sequence) 會計算出新的 sequence 對應組中的哪個位置,即 (sequence % bufferSize) setAvailableBufferValue(calculateIndex(sequence), calculateAvailabilityFlag(sequence)); } //step 4 //MultiProducerSequencer.class private void setAvailableBufferValue(int index, int flag){ //SCALE 是本機 Object[] 引用的大小,通常爲 4 long bufferAddress = (index * SCALE) + BASE; //使用 Unsafe 更新元素 //availableBuffer 是一個 int 數組,大小爲 bufferSize,即和 entries 相同 //Unsafe.putOrderedInt(...) 會將 availableBuffer 的指定位置(bufferAddress)的元素修改爲 flag UNSAFE.putOrderedInt(availableBuffer, bufferAddress, flag); }
· Disruptor 的封裝很薄(比起 Netty、Spring 之類的重量級框架),調用鏈路都相對較短
· Disruptor 的環裝緩存區(RingBuffer)的不少概念還有待理解
· 對於筆者這樣的數學苦手來講看底層算法代碼略頭疼
· 僅爲我的的學習筆記,可能存在錯誤或者表述不清的地方,有緣補充