springboot~disruptor异步队列 Disruptor Java内置队列的问题 伪共享 伪共享问题 的解决方案 Disruptor框架是如何解决伪共享问题的？ 例子
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）。
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,下面介绍一下
伪共享
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：有两个线程分别访问并修改X和Y这两个变量，X和Y恰好在同一个缓存行上，这两个线程分别在不同的CPU上执行。那么每个CPU分别更新好X和Y时将缓存行刷入内存时，发现有别的修改了各自缓存行内的数据，这时缓存行会失效，从L3中重新获取。这样的话，程序执行效率明显下降。为了减少这种情况的发生，其实就是避免X和Y在同一个缓存行中，可以主动添加一些无关变量将缓存行填充满，比如在X对象中添加一些变量，让它有64 Byte那么大，正好占满一个缓存行。
伪共享问题 的解决方案
简单的说，就是 以空间换时间： 使用占位字节，将变量的所在的 缓冲行 塞满。
disruptor 无锁框架就是这么干的。
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。
例子
/**
* 停车场问题.
* 1） 事件对象Event
* 2）三个消费者Handler
* 3）一个生产者Processer
* 4）执行Main方法
*/
public class DisruptorCar {
private static final Integer NUM = 1; // 1,10,100,1000
/**
* 测试入口 ，
* 一个生产者（汽车进入停车场）；
* 三个消费者（一个记录汽车信息，一个发送消息给系统，一个发送消息告知司机）
* 前两个消费者同步执行，都有结果了再执行第三个消费者
*/
@Test
public void main() throws InterruptedException {
long beginTime = System.currentTimeMillis();
int bufferSize = 2048; // 2的N次方
try {
// 创建线程池，负责处理Disruptor的四个消费者
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
// 初始化一个 Disruptor
Disruptor<MyInParkingDataEvent> disruptor = new Disruptor<MyInParkingDataEvent>(new EventFactory<MyInParkingDataEvent>() {
@Override
public MyInParkingDataEvent newInstance() {
return new MyInParkingDataEvent(); // Event 初始化工厂
}
}, bufferSize, executor, ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
// 使用disruptor创建消费者组 MyParkingDataInDbHandler 和 MyParkingDataToKafkaHandler
EventHandlerGroup<MyInParkingDataEvent> handlerGroup = disruptor.handleEventsWith(
new MyParkingDataInDbHandler(), new MyParkingDataToKafkaHandler());
// 当上面两个消费者处理结束后在消耗 smsHandler
MyParkingDataSmsHandler myParkingDataSmsHandler = new MyParkingDataSmsHandler();
handlerGroup.then(myParkingDataSmsHandler);
// 启动Disruptor
disruptor.start();
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1); // 一个生产者线程准备好了就可以通知主线程继续工作了
// 生产者生成数据
executor.submit(new MyInParkingDataEventPublisher(countDownLatch, disruptor));
countDownLatch.await(); // 等待生产者结束
disruptor.shutdown();
executor.shutdown();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("总耗时:" + (System.currentTimeMillis() - beginTime));
}
public class MyInParkingDataEvent {
private String carLicense; // 车牌号
public String getCarLicense() {
return carLicense;
}
public void setCarLicense(String carLicense) {
this.carLicense = carLicense;
}
}
/**
* Handler 第一个消费者，负责保存进场汽车的信息
*/
public class MyParkingDataInDbHandler implements EventHandler<MyInParkingDataEvent>, WorkHandler<MyInParkingDataEvent> {
@Override
public void onEvent(MyInParkingDataEvent myInParkingDataEvent) throws Exception {
long threadId = Thread.currentThread().getId(); // 获取当前线程id
String carLicense = myInParkingDataEvent.getCarLicense(); // 获取车牌号
System.out.println(String.format("Thread Id %s 保存 %s 到数据库中 ....", threadId, carLicense));
}
@Override
public void onEvent(MyInParkingDataEvent myInParkingDataEvent, long sequence, boolean endOfBatch)
throws Exception {
this.onEvent(myInParkingDataEvent);
}
}
/**
* 第二个消费者，负责发送通知告知工作人员(Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统)
*/
public class MyParkingDataToKafkaHandler implements EventHandler<MyInParkingDataEvent> {
@Override
public void onEvent(MyInParkingDataEvent myInParkingDataEvent, long sequence, boolean endOfBatch)
throws Exception {
long threadId = Thread.currentThread().getId(); // 获取当前线程id
String carLicense = myInParkingDataEvent.getCarLicense(); // 获取车牌号
System.out.println(String.format("Thread Id %s 发送 %s 进入停车场信息给 kafka系统...", threadId, carLicense));
}
}
/**
* 第三个消费者，sms短信服务，告知司机你已经进入停车场，计费开始。
*/
public class MyParkingDataSmsHandler implements EventHandler<MyInParkingDataEvent> {
@Override
public void onEvent(MyInParkingDataEvent myInParkingDataEvent, long sequence, boolean endOfBatch)
throws Exception {
long threadId = Thread.currentThread().getId(); // 获取当前线程id
String carLicense = myInParkingDataEvent.getCarLicense(); // 获取车牌号
System.out.println(String.format("Thread Id %s 给 %s 的车主发送一条短信，并告知他计费开始了 ....", threadId, carLicense));
}
}
/**
* 生产者，进入停车场的车辆
*/
public class MyInParkingDataEventPublisher implements Runnable {
private CountDownLatch countDownLatch; // 用于监听初始化操作，等初始化执行完毕后，通知主线程继续工作
private Disruptor<MyInParkingDataEvent> disruptor;
public MyInParkingDataEventPublisher(CountDownLatch countDownLatch,
Disruptor<MyInParkingDataEvent> disruptor) {
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.disruptor = disruptor;
}
@Override
public void run() {
MyInParkingDataEventTranslator eventTranslator = new MyInParkingDataEventTranslator();
try {
for (int i = 0; i < NUM; i++) {
disruptor.publishEvent(eventTranslator);
Thread.sleep(1000); // 假设一秒钟进一辆车
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
countDownLatch.countDown(); // 执行完毕后通知 await()方法
System.out.println(NUM + "辆车已经全部进入进入停车场！");
}
}
}
class MyInParkingDataEventTranslator implements EventTranslator<MyInParkingDataEvent> {
@Override
public void translateTo(MyInParkingDataEvent myInParkingDataEvent, long sequence) {
this.generateData(myInParkingDataEvent);
}
private MyInParkingDataEvent generateData(MyInParkingDataEvent myInParkingDataEvent) {
myInParkingDataEvent.setCarLicense("车牌号： 鄂A-" + (int) (Math.random() * 100000)); // 随机生成一个车牌号
System.out.println("Thread Id " + Thread.currentThread().getId() + " 写完一个event");
return myInParkingDataEvent;
}
}
}