前言

Disruptor的高性能，是多种技术结合以及本身架构的结果。本文主要讲源码，涉及到的相关知识点需要读者自行去了解，以下列出:

• 锁和CAS
• 伪共享和缓存行
• volatile和内存屏障

原理

此节结合demo来看更容易理解：传送门 。

下图来自官方文档 。

官方原图有点乱，我翻译一下 。

在讲原理前，先了解 Disruptor 定义的术语 。

• Event 。

  存放数据的单位，对应 demo 中的 LongEvent 。

• Ring Buffer 。

  环形数据缓冲区：这是一个首尾相接的环，用于存放 Event ，用于生产者往其存入数据和消费者从其拉取数据 。

• Sequence 。

  序列：用于跟踪进度（生产进度、消费进度） 。

• Sequencer 。

  Disruptor的核心，用于在生产者和消费者之间传递数据，有单生产者和多生产者两种实现.

• Sequence Barrier 。

  序列屏障，消费者之间的依赖关系就靠序列屏障实现 。

• Wait Strategy 。

• 等待策略，消费者等待生产者将发布的策略 。

• Event Processor 。

  事件处理器，循环从 RingBuffer 获取 Event 并执行 EventHandler.

• Event Handler 。

  事件处理程序，也就是消费者 。

• Producer 。

  生产者 。

Ring Buffer

环形数据缓冲区（RingBuffer），逻辑上是首尾相接的环，在代码中用数组来表示 Object[] 。Disruptor生产者发布分两步 。

• 步骤一：申请写入 n 个元素，如果可以写入，这返回最大序列号
• 步骤二：根据序列号去 RingBuffer 中获取 Event，修改并发布

                        
                          RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
// 获取下一个可用位置的下标(步骤1)
long sequence = ringBuffer.next();
try {
    // 返回可用位置的元素
    LongEvent event = ringBuffer.get(sequence);
    // 设置该位置元素的值
    event.set(l);
} finally {
    // 发布
    ringBuffer.publish(sequence);
}

                        
                      

这两个步骤由 Sequencer 完成，分为单生产者和多生产者实现 。

Sequencer

单生产者

如果申请 2 个元素，则如下图所示（圆表示 RingBuffer） 。

                        
                          // 一般不会有以下写法，这里为了讲解源码才使用next(2)
// 向RingBuffer申请两个元素
long sequence = ringBuffer.next(2);
for (long i =  sequence-1; i <= sequence; i++) {
    try {
        // 返回可用位置的元素
        LongEvent event = ringBuffer.get(i);
        // 设置该位置元素的值
        event.set(1);
    } finally {
        ringBuffer.publish(i);
    }
}

                        
                      

next 申请成功的序列，cursor 消费者最大可用序列，gatingSequence 表示能申请的最大序列号。红色表示待发布，绿色表示已发布。 申请相当于占位置，发布需要一个一个按顺序发布 。

如果 RingBuffer 满了呢，在上图步骤二的基础上，生产者发布了3个元素，消费者消费1个。此时生产者再申请 2个元素，就会变成下图所示 。

只剩下 1 个空间，但是要申请 2个元素，此时程序会自旋等待空间足够.

接下来结合代码看，单生产者的 Sequencer 实现为 SingleProducerSequencer，先看看构造方法 。

                        
                          abstract class SingleProducerSequencerPad extends AbstractSequencer
{
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;

    SingleProducerSequencerPad(int bufferSize, WaitStrategy waitStrategy)
    {
        super(bufferSize, waitStrategy);
    }
}

abstract class SingleProducerSequencerFields extends SingleProducerSequencerPad
{
    SingleProducerSequencerFields(int bufferSize, WaitStrategy waitStrategy)
    {
        super(bufferSize, waitStrategy);
    }

    long nextValue = Sequence.INITIAL_VALUE;
    long cachedValue = Sequence.INITIAL_VALUE;
}

public final class SingleProducerSequencer extends SingleProducerSequencerFields
{
    protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;

    public SingleProducerSequencer(int bufferSize, WaitStrategy waitStrategy)
    {
        super(bufferSize, waitStrategy);
    }
}

                        
                      

这是 Disruptor 高性能的技巧之一，SingleProducerSequencer 需要的类变量只有 nextValue 和cachedValue，p1 ~ p7 的作用是填充缓存行，这能保证 nextValue 和cachedValue 必定在独立的缓存行，我们可以用 ClassLayout 打印内存布局看看 。

接下来看如何获取序列号（也就是步骤一） 。

                        
                          // 调用路径
// RingBuffer#next()
// SingleProducerSequencer#next()
public long next(int n)
{
    if (n < 1)
    {
        throw new IllegalArgumentException("n must be > 0");
    }

    long nextValue = this.nextValue;

    //生产者当前序号值+期望获取的序号数量后达到的序号值
    long nextSequence = nextValue + n;
    //减掉RingBuffer的总的buffer值，用于判断是否出现‘覆盖’
    long wrapPoint = nextSequence - bufferSize;
    //从后面代码分析可得：cachedValue就是缓存的消费者中最小序号值，他不是当前最新的‘消费者中最小序号值’，而是上次程序进入到下面的if判定代码段时，被赋值的当时的‘消费者中最小序号值’
    //这样做的好处在于：在判定是否出现覆盖的时候，不用每次都调用getMininumSequence计算‘消费者中的最小序号值’，从而节约开销。只要确保当生产者的节奏大于了缓存的cachedGateingSequence一个bufferSize时，从新获取一下 getMinimumSequence()即可。
    long cachedGatingSequence = this.cachedValue;

    //(wrapPoint > cachedGatingSequence) ： 当生产者已经超过上一次缓存的‘消费者中最小序号值’（cachedGatingSequence）一个‘Ring’大小（bufferSize），需要重新获取cachedGatingSequence，避免当生产者一直在生产，但是消费者不再消费的情况下，出现‘覆盖’
    //(cachedGatingSequence > nextValue) ： https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/issues/76
    // 这里判断就是生产者生产的填满BingBUffer，需要等待消费者消费
    if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > nextValue)
    {
        cursor.setVolatile(nextValue);  // StoreLoad fence

        //gatingSequences就是消费者队列末尾的序列,也就是消费者消费到哪里了
        //实际上就是获得处理的队尾,如果队尾是current的话,说明所有的消费者都执行完成任务在等待新的事件了
        long minSequence;
        while (wrapPoint > (minSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue)))
        {
            // 等待1纳秒
            LockSupport.parkNanos(1L); // TODO: Use waitStrategy to spin?
        }

        this.cachedValue = minSequence;
    }

    this.nextValue = nextSequence;

    return nextSequence;
}

public void publish(long sequence)
{
    // 更新序列号
    cursor.set(sequence);
    // 等待策略的唤醒
    waitStrategy.signalAllWhenBlocking();
}

                        
                      

要解释的都在注释里了，gatingSequences 是消费者队列末尾的序列,对应着就是下图中的 ApplicationConsumer 的 Sequence 。

多生产者

看完单生产者版，接下来看多生产者的实现。因为是多生产者，需要考虑并发的情况.

如果有A、B两个消费者都来申请 2 个元素 。

cursor 申请成功的序列，HPS 消费者最大可用序列，gatingSequence 表示能申请的最大序列号。红色表示待发布，绿色表示已发布。HPS 是我自己编的缩写，表示 getHighestPublishedSequence 方法的返回值 。

如图所示，只要申请成功，就移动 cursor 的位置。RingBuffer 并没有记录发布情况（图中的红绿颜色），这个发布情况由 MultiProducerSequencer 的 availableBuffer 来维护.

下面看代码 。

                        
                          public final class MultiProducerSequencer extends AbstractSequencer
{
    // 缓存的消费者中最小序号值，相当于SingleProducerSequencerFields的cachedValue
    private final Sequence gatingSequenceCache = new Sequence(Sequencer.INITIAL_CURSOR_VALUE);
    // 标记元素是否可用
    private final int[] availableBuffer;

    public long next(int n)
    {
        if (n < 1)
        {
            throw new IllegalArgumentException("n must be > 0");
        }

        long current;
        long next;

        do
        {
            current = cursor.get();
            next = current + n;

            //减掉RingBuffer的总的buffer值，用于判断是否出现‘覆盖’
            long wrapPoint = next - bufferSize;
            //从后面代码分析可得：cachedValue就是缓存的消费者中最小序号值，他不是当前最新的‘消费者中最小序号值’，而是上次程序进入到下面的if判定代码段时，被赋值的当时的‘消费者中最小序号值’
            //这样做的好处在于：在判定是否出现覆盖的时候，不用每次都调用getMininumSequence计算‘消费者中的最小序号值’，从而节约开销。只要确保当生产者的节奏大于了缓存的cachedGateingSequence一个bufferSize时，从新获取一下 getMinimumSequence()即可。
            long cachedGatingSequence = gatingSequenceCache.get();

            //(wrapPoint > cachedGatingSequence) ： 当生产者已经超过上一次缓存的‘消费者中最小序号值’（cachedGatingSequence）一个‘Ring’大小（bufferSize），需要重新获取cachedGatingSequence，避免当生产者一直在生产，但是消费者不再消费的情况下，出现‘覆盖’
            //(cachedGatingSequence > nextValue) ： https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/issues/76
            // 这里判断就是生产者生产的填满BingBUffer，需要等待消费者消费
            if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > current)
            {
                long gatingSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current);

                if (wrapPoint > gatingSequence)
                {
                    LockSupport.parkNanos(1); // TODO, should we spin based on the wait strategy?
                    continue;
                }

                gatingSequenceCache.set(gatingSequence);
            }
            // 使用cas保证只有一个生产者能拿到next
            else if (cursor.compareAndSet(current, next))
            {
                break;
            }
        }
        while (true);

        return next;
    }
......
}

                        
                      

MultiProducerSequencer 和 SingleProducerSequencer 的 next()方法逻辑大致一样，只是多了CAS的步骤来保证并发的正确性。接着看发布方法 。

                        
                          public void publish(final long sequence)
{
    // 记录发布情况
    setAvailable(sequence);
    // 等待策略的唤醒
    waitStrategy.signalAllWhenBlocking();
}

private void setAvailable(final long sequence)
{
    // calculateIndex(sequence)：获取序号
    // calculateAvailabilityFlag(sequence)：RingBuffer的圈数
    setAvailableBufferValue(calculateIndex(sequence), calculateAvailabilityFlag(sequence));
}

private void setAvailableBufferValue(int index, int flag)
{
    long bufferAddress = (index * SCALE) + BASE;
    UNSAFE.putOrderedInt(availableBuffer, bufferAddress, flag);
    // 上面相当于 availableBuffer[index] = flag 的高性能版
}

                        
                      

记录发布情况，其实相当于 availableBuffer[sequence] = 圈数 ，前面说了， availableBuffer 是用来标记元素是否可用的，如果消费者的圈数 ≠ availableBuffer中的圈数，则表示元素不可用 。

                        
                          public boolean isAvailable(long sequence)
{
    int index = calculateIndex(sequence);
    // 计算圈数
    int flag = calculateAvailabilityFlag(sequence);
    long bufferAddress = (index * SCALE) + BASE;
    // UNSAFE.getIntVolatile(availableBuffer, bufferAddress)：相当于availableBuffer[sequence] 的高性能版
    return UNSAFE.getIntVolatile(availableBuffer, bufferAddress) == flag;
}

private int calculateAvailabilityFlag(final long sequence)
{
    // 相当于 sequence % bufferSize ，但是位操作更快
    return (int) (sequence >>> indexShift);
}

                        
                      

isAvailable() 方法判断元素是否可用，此方法的调用堆栈看完消费者就清楚了.

消费者

本小节介绍两个方面，一是 Disruptor 的消费者如何实现依赖关系的，二是消费者如何拉取消息并消费 。

消费者的依赖关系实现

我们看回这张图，每个消费者前都有一个 SequenceBarrier ，这就是消费者之间能实现依赖的关键。每个消费者都有一个 Sequence，表示自身消费的进度，如图中，ApplicationConsumer 的 SequenceBarrier 就持有 ReplicaionConsumer 和 JournalConsumer 的 Sequence，这样就能控制 ApplicationConsumer 的消费进度不超过其依赖的消费者.

下面看源码，这是 disruptor 配置消费者的代码.

                        
                          EventHandler journalConsumer = xxx;
EventHandler replicaionConsumer = xxx;
EventHandler applicationConsumer = xxx;

disruptor.handleEventsWith(journalConsumer, replicaionConsumer)
        .then(applicationConsumer);

// 下面两行等同于上面这行
// disruptor.handleEventsWith(journalConsumer, replicaionConsumer);
// disruptor.after(journalConsumer, replicaionConsumer).then(applicationConsumer);

                        
                      

先看ReplicaionConsumer 和 JournalConsumer 的配置 disruptor.handleEventsWith(journalConsumer, replicaionConsumer) 。

                        
                          /** 代码都在Disruptor类 **/

public final EventHandlerGroup<T> handleEventsWith(final EventHandler<? super T>... handlers)
{
    // 没有依赖的消费者就创建新的Sequence
    return createEventProcessors(new Sequence[0], handlers);
}

/**
 * 创建消费者
 * @param barrierSequences 当前消费者组的屏障序列数组，如果当前消费者组是第一组，则取一个空的序列数组；否则，barrierSequences就是上一组消费者组的序列数组
 * @param eventHandlers 事件消费逻辑的EventHandler数组
 */
EventHandlerGroup<T> createEventProcessors(
    final Sequence[] barrierSequences,
    final EventHandler<? super T>[] eventHandlers)
{
    checkNotStarted();

    // 对应此事件处理器组的序列组
    final Sequence[] processorSequences = new Sequence[eventHandlers.length];
    final SequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences);

    for (int i = 0, eventHandlersLength = eventHandlers.length; i < eventHandlersLength; i++)
    {
        final EventHandler<? super T> eventHandler = eventHandlers[i];

        // 创建消费者，注意这里传入了SequenceBarrier
        final BatchEventProcessor<T> batchEventProcessor =
            new BatchEventProcessor<>(ringBuffer, barrier, eventHandler);

        if (exceptionHandler != null)
        {
            batchEventProcessor.setExceptionHandler(exceptionHandler);
        }

        consumerRepository.add(batchEventProcessor, eventHandler, barrier);
        processorSequences[i] = batchEventProcessor.getSequence();
    }

    // 每次添加完事件处理器后，更新门控序列，以便后续调用链的添加
    // 所谓门控，就是RingBuffer要知道在消费链末尾的那组消费者（也是最慢的）的进度，避免消息未消费就被写入覆盖
    updateGatingSequencesForNextInChain(barrierSequences, processorSequences);

    return new EventHandlerGroup<>(this, consumerRepository, processorSequences);
}

                        
                      

createEventProcessors() 方法主要做了3件事，创建消费者、保存eventHandler和消费者的映射关系、更新 gatingSequences 。

• EventProcessor 是消费者
• SequenceBarrier 是消费者屏障，保证了消费者的依赖关系
• consumerRepository 保存了eventHandler和消费者的映射关系

gatingSequences 我们在前面说过，生产者通过 gatingSequences 知道消费者的进度，防止生产过快导致消息被覆盖，更新操作在 updateGatingSequencesForNextInChain() 方法中 。

                        
                          // 为消费链下一组消费者，更新门控序列
// barrierSequences是上一组事件处理器组的序列（如果本次是第一次，则为空数组），本组不能超过上组序列值
// processorSequences是本次要设置的事件处理器组的序列
private void updateGatingSequencesForNextInChain(final Sequence[] barrierSequences, final Sequence[] processorSequences)
{
    if (processorSequences.length > 0)
    {
        // 将本组序列添加到Sequencer中的gatingSequences中
        ringBuffer.addGatingSequences(processorSequences);
        // 将上组消费者的序列从gatingSequences中移除
        for (final Sequence barrierSequence : barrierSequences)
        {
            ringBuffer.removeGatingSequence(barrierSequence);
        }
        // 取消标记上一组消费者为消费链末端
        consumerRepository.unMarkEventProcessorsAsEndOfChain(barrierSequences);
    }
}

                        
                      

让我们把视线再回到消费者的设置方法 。

                        
                          disruptor.handleEventsWith(journalConsumer, replicaionConsumer)
        .then(applicationConsumer);

                        
                      

journalConsumer 和 replicaionConsumer 已经设置了，接下来是 applicationConsumer 。

                        
                          /** 代码在EventHandlerGroup类 **/

public final EventHandlerGroup<T> then(final EventHandler<? super T>... handlers)
{
    return handleEventsWith(handlers);
}

public final EventHandlerGroup<T> handleEventsWith(final EventHandler<? super T>... handlers)
{
    return disruptor.createEventProcessors(sequences, handlers);
}

                        
                      

可以看到，设置 applicationConsumer 最终调用的也是 createEventProcessors() 方法，区别就在于 createEventProcessors() 方法的第一个参数，这里的 sequences 就是 journalConsumer 和 replicaionConsumer 这两个消费者的 Sequence 。

消费者的消费逻辑

消费者的主要消费逻辑在 EventProcessor#run() 方法中，下面以 BatchEventProcessor 举例 。

                        
                          // BatchEventProcessor#run()
// BatchEventProcessor#processEvents()
private void processEvents()
{
    T event = null;
    long nextSequence = sequence.get() + 1L;

    while (true)
    {
        try
        {
            // 获取最大可用序列
            final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence);
            ...

            // 执行消费逻辑
            while (nextSequence <= availableSequence)
            {
                // dataProvider就是RingBuffer
                event = dataProvider.get(nextSequence);
                eventHandler.onEvent(event, nextSequence, nextSequence == availableSequence);
                nextSequence++;
            }

            sequence.set(availableSequence);
        }
        catch ()
        {
            // 异常处理
        }
    }
}

                        
                      

方法简洁明了，在死循环中通过 sequenceBarrier 获取最大可用序列，然后从 RingBuffer 中获取 Event 并调用 EventHandler 进行消费。重点在 sequenceBarrier.waitFor(nextSequence); 中 。

                        
                          public long waitFor(final long sequence)
        throws AlertException, InterruptedException, TimeoutException
{
    checkAlert();
    // 获取可用的序列，这里返回的是Sequencer#next方法设置成功的可用下标，不是Sequencer#publish
    // cursorSequence：生产者的最大可用序列
    // dependentSequence：依赖的消费者的最大可用序列
    long availableSequence = waitStrategy.waitFor(sequence, cursorSequence, dependentSequence, this);

    if (availableSequence < sequence)
    {
        return availableSequence;
    }
    // 获取最大的已发布成功的序号（对于发布是否成功的校验在此方法中）
    return sequencer.getHighestPublishedSequence(sequence, availableSequence);
}

                        
                      

熟悉的 getHighestPublishedSequence() 方法，忘了就回去看看生产者小节。waitStrategy.waitFor() 对应着图片中的 waitFor() .

消费者的启动

前面讲了消费者的处理逻辑，但是 BatchEventProcessor#run() 是如何被调用的呢，关键在于 disruptor.start(),

                        
                          // Disruptor#start()
public RingBuffer<T> start()
{
    checkOnlyStartedOnce();
    for (final ConsumerInfo consumerInfo : consumerRepository)
    {
        consumerInfo.start(executor);
    }

    return ringBuffer;
}

class EventProcessorInfo<T> implements ConsumerInfo
{
    public void start(final Executor executor)
    {
        // eventprocessor就是消费者
        executor.execute(eventprocessor);
    }
}

                        
                      

还记得 consumerRepository 吗，没有就往上翻翻设置消费者那里的 disruptor.handleEventsWith() 方法.

所以启动过程就是 disruptor#start() → ConsumerInfo#start() → Executor#execute() → EventProcessor#run() 。

课后作业：Disruptor 的消费者使用了多少线程?

总结

本文讲了 Disruptor 大体逻辑和源码，当然其高性能的秘诀不止文中描述的那些。还有不同的等待策略，Sequence 中使用 Unsafe 而不是JDK中的 Atomic 原子类等等.

最后此篇关于Disruptor-源码解读的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Disruptor-源码解读的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。