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Disruptor。同年Disruptor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。

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

Disruptro与ArrayBlockingQueue性能对比

https://my.oschina.net/u/3434392/blog/3099183

前置知识

Cpu结构

伪共享（False Sharing）

CPU的缓存系统是以缓存行(cache line)为单位存储的，一般的大小为64bytes。

在多线程程序的执行过程中，存在着一种情况，多个需要频繁修改的变量存在同一个缓存行当中

假设：有多个线程同时访问修改X和Y，X和Y在同一个缓存行上，这两个线程分别在不同的CPU上执行。

两个线程分别修改了X和Y，发现刚刷入的变量已经改变，缓存行失效，又需要重新从L3中读取。

为了减少这种情况的发生，其实就是避免这几个变量在同一个缓存行中

伪共享的本质：

对缓存行中的单个变量进行修改了，导致整个缓存行其他不相关的数据也就失效了，需要从主存重新加

载

如果其中有 volatile 修饰的变量，需要保证线程可见性的变量，还需要进入缓存与数据一致性的保障

流程，如mesi协议的数据一致性保障用了其他变量的 Core的缓存一致性。

如何解决伪共享

其中一个手段就是通过填充(Padding)数据的形式，来保证本应有可能位于同一个缓存行的两个变量，在被多线程访问时必定位于不同的缓存行。disruptor 无锁框架就是这么干的。

JAVA 8中添加了一个@Contended的注解，添加这个的注解，将会在自动进行缓存行填充

@Contended
public long padVar;

在Java 8中，使用@Contended注解的对象或字段的前后各增加128字节大小的padding，使用2倍于大

多数硬件缓存行的大小来避免相邻扇区预取导致的伪共享冲突。我们目前的缓存行大小一般为64Byte，

这里Contended注解为我们前后加上了128字节绰绰有余。

注意：如果想要@Contended注解起作用，需要在启动时添加JVM参数-XX:-RestrictContended

可见至少在JDK1.8以上环境下，只有@Contended注解才能解决伪共享问题，但是消耗也很大，占用

了宝贵的缓存，用的时候要谨慎。

@Contended 注释还可以添加在类上，每一个成员，都会加上。

启示

当某个变量，竞争激烈，在高并发环境下，被大量读写，可以使用消除伪共享的机制，提高性能

Disruptor

Disruptor如何解决伪共享

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RingBuffffer，还是生产者，消费者，都有各自独立的Sequence。

Sequence中的 long类型的Value,左右都用7个long类型做了填充，保证了无论Cpu如何读取该数据，都能让真正的Value始终保持在一个缓存行中。

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

数组元素不会被回收，避免频繁的GC，所以，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

采用CAS无锁方式，保证线程的安全性

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。

属性填充：

通过添加额外的无用信息，避免伪共享问题

内存预加载：

RingBuffer使用数组Object[] entries来存储元素:

-初始化RingBuffer时,会将所有数组元素entries的指定为特定的事件Event参数,此时Event中的detail属性为nul
-生产者向RingBuffer写入消息时 ,RingBuffer不是直接将数组元素entries指向Event对象,而是先获取Event对象,更改Event对象中的detail属性
-消费者在消费时,也是从RingBuffer中读取Event, 读取Event对象中的detail属性
-由此可见,在生产和消费过程中 ,RingBuffer中的数组元素entries没有发生任何变化,没有产生临时对象,数组中的元素一直存活,直到RingBuffer消亡

Disruptor 核心组件

Ring Buffffer

如其名，环形的缓冲区。

曾经 RingBuffffer 是 Disruptor 中的最主要的对象，但从3.0版本开始，其职责被简化为仅仅负责对通过

Disruptor 进行交换的数据（事件）进行存储和更新。

在一些更高级的应用场景中，Ring Buffffer 可以由用户的自定义实现来完全替代。

Sequence

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。

Sequence 采用缓存行填充的方式对long类型的一层包装，用以代表事件的序号。

一个 Sequence 用于跟踪标识某个特定的事件处理者( RingBuffffer/Consumer )的处理进度。

虽然一个 AtomicLong 也可以用于标识进度，但定义 Sequence 来负责该问题还有另一个目的，那就是

防止不同的 Sequence 之间的CPU缓存伪共享(Flase Sharing)问题。

另外，Sequence 通过 unsafe 的cas方法从而避免了锁的开销。

Sequencer

Sequencer 是 Disruptor 的真正核心。

生产者与缓存RingBuffffer之间的桥梁、

此接口有两个实现类 SingleProducerSequencer、MultiProducerSequencer ，它们定义在生产者和

消费者之间快速、正确地传递数据的并发算法。

Sequence Barrier

消费者与消费者直接的隔离屏障。

消费者之间，并不是通过 RingBuffffer 进行加锁互斥隔离，而是通过 Sequence Barrier 来管理依赖次

序关系，从而能减少RingBuffffer上的并发冲突；

在一定程度上， Sequence Barrier 类似与 aqs 同步队列

Sequence Barrier 用于保持对 RingBuffffer 的 main published Sequence 和Consumer依赖的其它

Consumer的 Sequence 的引用。

Sequence Barrier 还定义了: Consumer 是否还有可处理的事件的逻辑。

Wait Strategy

定义 Consumer 如何进行等待下一个事件的策略。（注：Disruptor 定义了多种不同的策略，针对不

同的场景，提供了不一样的性能表现）

Event

在 Disruptor 的语义中，生产者和消费者之间进行交换的数据被称为事件(Event)。

它不是一个被 Disruptor 定义的特定类型，而是由 Disruptor 的使用者定义并指定。

EventProcessor

事件处理器，是消费者线程池Executor的调度单元，

EventProcessor 是对事件业务处理EventHandler与异常处理ExceptionHandler等的一层封装；

EventProcessor 持有特定消费者(Consumer)的 Sequence，并提供事件循环(Event Loop)，用于调用

业务事件处理实现EventHandler

EventHandler

Disruptor 定义的事件处理接口，由用户实现，用于处理事件，是 Consumer 的真正实现。

Producer

即生产者，只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型

RingBuffffer

基于数组的缓存实现，也是创建sequencer与定义WaitStrategy的入口；

Disruptor

Disruptor的使用入口。

持有RingBuffffer、消费者线程池Executor、消费者仓库ConsumerRepository等引用。

等待策略

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。一般来说Linux系统会暂停一个线程约60µs，这样做的好处是，生产线程不需要采取任何其他行动就可以增加适当的计数器，也不需要花费时间信号通知条件变量。但是，在生产者线程和使用者线程之间移动事件的平均延迟会更高。它在不需要低延迟并且对生产线程的影响较小的情况最好。一个常见的用例是异步日志记录。

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。

Disruptor使用案例

消费者：

生产者：

Main方法验证：

Disrurptor 可通过DSL编程实现消费者间任意方式的组合消费：多消费者串行，多消费者并行，多消费者竞争并行。

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