Disruptor原理分析
Disruptor关联好任务处理事件后，就调用了disruptor.start() 方法，可以看出在调用了 start() 方法后，消费者线程就已经开启。
启动Disruptor
start() ->开启 Disruptor，运行事件处理器。
public RingBuffer<T> start(){ checkOnlyStartedOnce(); //在前面 handleEventsWith() 方法里添加的 handler 对象会加入到 consumerRepository 里，这里遍历 consumerRepository 开启消费者线程 for (final ConsumerInfo consumerInfo : consumerRepository){ //从线程池中获取一个线程来开启消费事件处理器。（消费者开启监听，一旦有生产者投递，即可消费） //这里开启的线程对象为BatchEventProcessor的实例 consumerInfo.start(executor)。 } return ringBuffer。 } 复制代码
关联事件
handleEventsWith() -> createEventProcessors()调用的核心方法，作用是创建事件处理器。
@SafeVarargs public final EventHandlerGroup<T> handleEventsWith(final EventHandler<? super T>... handlers){ return createEventProcessors(new Sequence[0], handlers); } 复制代码
存储事件
将EventHandler对象绑定存储到consumerRepository内部，并且交由BatchEventProcessor处理器进行代理执行。
EventHandlerGroup<T> createEventProcessors( final Sequence[] barrierSequences, final EventHandler<? super T>[] eventHandlers){ ... final Sequence[] processorSequences = new Sequence[eventHandlers.length]; //创建 sequence 序号栅栏 final SequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences)。 for (int i = 0, eventHandlersLength = eventHandlers.length。i < eventHandlersLength。i++){ final EventHandler<? super T> eventHandler = eventHandlers[i]; final BatchEventProcessor<T> batchEventProcessor = new BatchEventProcessor<>(ringBuffer, barrier, eventHandler)。 ... //这里将消费者加入到 consumerRepository 中---ConsumerRepository consumerRepository.add(batchEventProcessor, eventHandler, barrier)。 processorSequences[i] = batchEventProcessor.getSequence()。 } ... } 复制代码
- handleEventsWith() 方法中，可以看到构建了一个 BatchEventProcessor（继承了 Runnable 接口）对象，start()方法启动的同样也是这个对象的实例。
- 这个对象继承自 EventProcessor ，EventProcessor 是 Disruptor 里非常核心的一个接口，它的实现类的作用是轮询接收RingBuffer提供的事件，并在没有可处理事件是实现等待策略。
- 这个接口的实现类必须要关联一个线程去执行，通常我们不需要自己去实现它。
BatchEventProcessor类
BatchEventProcessor：主要事件循环，处理 Disruptor 中的 event，拥有消费者的 Sequence。
核心私有成员变量
- Sequence ：维护当前消费者消费的 ID。
- SequenceBarrier ：序号屏障，协调消费者的消费 ID，主要作用是获取消费者的可用序号，并提供等待策略的执行。
- EventHandler<? super T> ：消费者的消费逻辑（我们实现的业务逻辑）。
- DataProvider ：获取消费对象。RingBuffer 实现了此接口，主要是提供业务对象。
核心方法
- processEvents()：由于 BatchEventProcessor 继承自 Runnable 接口，所以在前面启动它后，run() 方法会执行，而 run() 方法内部则会调用此方法。
private void processEvents() { T event = null。 获取当前消费者维护的序号中并+1，即下一个消费序号 long nextSequence = sequence.get() + 1L。 while (true) { try { //获取可执行的最大的任务 ID，如果没有，waitFor() 方法内会进行等待 final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence)。 if (batchStartAware != null && availableSequence >= nextSequence) { batchStartAware.onBatchStart(availableSequence - nextSequence + 1)。 } //不断获取对应位置的任务进行消费 直到上面查询到的 availableSequence 消费完 while (nextSequence <= availableSequence) { event = dataProvider.get(nextSequence)。 eventHandler.onEvent(event, nextSequence, nextSequence == availableSequence)。 nextSequence++。 } sequence.set(availableSequence)。 } ... } } 复制代码
- 消费者事件处理器的核心代码，sequenceBarrier.waitFor(nextSequence) 方法内部，会比较当前消费者序号与可用序号的大小：
- 当可用序号（availableSequence）大于当前消费者序号（nextSequence），再获取到当前可用的最大的事件序号 ID（waitFot()方法内部调用 sequencer.getHighestPublishedSequence(sequence, availableSequence)），进行循环消费。
- 可用序号是维护在 ProcessingSequenceBarrier 里的，ProcessingSequenceBarrier 是通过 ringBuffer.newBarrier() 创建出来的。
由图可以看出，在获得可用序号时，SequenceBarrier 在 EventProcessor 和 RingBuffer中充当协调的角色。
多消费事件和单消费事件在dependentSequence 上的处理有一些不同，可以看下 ProcessingSequenceBarrier 的 dependentSequence 的赋值以及 get() 方法 （Util.getMinimumSequence(sequences)）。
启动过程分析之生产者
首先调用了 ringBuffer.next() 方法，获取可用序号，再获取到该序号下事先通过 Eventfactory 创建好的空事件对象，在我们对空事件对象进行赋值后，再调用 publish 方法将事件发布，则消费者就可以获取进行消费了。
生产者这里的核心代码如下，这里我截取的是多生产者模式下的代码：
public long next(int n){ if (n < 1 || n > bufferSize) { throw new IllegalArgumentException("n must be > 0 and < bufferSize")。 } long current。 long next。 do{ //cursor 为生产者维护的 sequence 序列，获取到当前可投递的的下标，即当前投递到该位置 current = cursor.get()。 //再+n获取下一个下标，即下一次投递的位置。 next = current + n。 long wrapPoint = next - bufferSize。 //目的：也是实现快读的读写。gatingSequenceCache独占缓存行 long cachedGatingSequence = gatingSequenceCache.get()。 if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > current){ //获取消费者最小序号 long gatingSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current)。 if (wrapPoint > gatingSequence) { //如果不符合，则阻塞线程 1ns（park()不会有死锁的问题） LockSupport.parkNanos(1)。 // TODO, should we spin based on the wait strategy? continue。 } gatingSequenceCache.set(gatingSequence)。 } //多个生产者时要保证线程安全（这里更新的 cursor 同时也是等待策略里的 waitFor() 方法的 cursor 参数，因此这里更新成功后，则等待策略会通过，表示有新的任务进来，就会消费） else if (cursor.compareAndSet(current, next)){ break。 } }while (true); return next。 } 复制代码
cursor 对象和 Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current) 方法，cursor 对象是生产者维护的一个生产者序号，标示当前生产者已经生产到哪一个位置以及下一个位置，它是 Sequence 类的一个实例化对象。
- 从图里可以看出，Sequence 继承以及间接继承了 RhsPadding 和 LhsPadding 类，而这俩个类都各定义了 7 个 long 类型的成员变量。
- 而 Sequence 的 get() 方法返回的也是一个 long 类型的值 value。这是上一篇文章介绍的充缓存行，消除伪共享。
- 在 64 位的计算机中，单个缓存行一般占 64 个字节，当 cpu 从换存里取数据时，会将该相关数据的其它数据取出来填满一个缓存行，这时如果其它数据更新，则缓存行缓存的该数据也会失效，当下次需要使用该数据时又需要重新从内存中提取数据。
- ArrayBlockingQueue 获取数据时，很容易碰到伪共享导致缓存行失效，而 Disruptor这里当在 value 的左右各填充 7 个 long 类型的数据时，每次取都能确保该数据独占缓存行，也不会有其他的数据更新导致该数据失效。避免了伪共享的问题（ jdk 的并发包下也有一些消除伪共享的设计）。
RingBuffer：它是一个首尾相接的环状的容器，用来在多线程中传递数据。第一张图里面创建 Disruptor 的多个参数其实都是用来创建 RingBuffer 的，比如生产者类型（单 or 多）、实例化工厂、容器长度、等待策略等。
简单分析，多个生产者同时向 ringbuffer 投递数据，假设此时俩个生产者将 ringbuffer 已经填满，因为 sequence 的序号是自增+1（若不满足获取条件则循环挂起当前线程），所以生产的时候能保证线程安全，只需要一个 sequence 即可。
当多消费者来消费的时候，因为消费速度不同，例如消费者 1 来消费 0、1，消费者 2 消费 2、4，消费者 3 消费 3。
当消费者消费完 0 后，消费者 2 消费完 2 后，消费者 3 消费完 3 后，生产者再往队列投递数据时，其他位置还未被消费，会投递到第 0 个位置， 此时再想投递数据时，虽然消费 2 的第二个位置空缺、消费者 3 的第三个位置空缺，消费者还在消费 1 时，无法继续投递。因为是通过比较消费者自身维护的 sequence 的最小的序号，来进行比较。
Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current) 方法也就无需再多说，它就是为了获取到多个消费者的最小序号，判断当前 ringBuffer 中的剩余可用序号是否大于消费者最小序号，是的话，则不能投递，需要阻塞当前线程（LockSupport.parkNanos(1)）。
当消费者消费速度大于生产者生产者速度，生产者还未来得及往队列写入，或者生产者生产速度大于消费者消费速度，此时怎么办呢？而且上面也多次提到没有满足条件的消费事件时，消费者会等待，接下来说一下消费者的等待策略。
个人常用的策略：
- BlockingWaitStrategy 使用了锁，低效的策略。
- SleepingWaitStrategy 对生产者线程的影响最小，适合用于异步日志类似的场景。（不加锁空等）
- YieldingWaitStrategy 性能最好，适合用于低延迟的系统，在要求极高性能且之间处理线数小于 cpu 逻辑核心数的场景中，推荐使用。
@Override public long waitFor( final long sequence, Sequence cursor, final Sequence dependentSequence, final SequenceBarrier barrier) throws AlertException, InterruptedException{ long availableSequence。 int counter = SPIN_TRIES。//100 while ((availableSequence = dependentSequence.get()) < sequence){ counter = applyWaitMethod(barrier, counter)。 } return availableSequence。 } private int applyWaitMethod(final SequenceBarrier barrier, int counter) throws AlertException { barrier.checkAlert()。 if (0 == counter) { Thread.yield()。 } else { --counter。 } return counter。 } 复制代码
Java 8 Contended注解
- 在Java 8中，可以采用@Contended在类级别上的注释，来进行缓存行填充。这样，可以解决多线程情况下的伪共享冲突问题。
- Contended可以用于类级别的修饰，同时也可以用于字段级别的修饰，当应用于字段级别时，被注释的字段将和其他字段隔离开来，会被加载在独立的缓存行上。在字段级别上，@Contended还支持一个“contention group”属性（Class-Level不支持），同一group的字段们在内存上将是连续（64字节范围内），但和其他他字段隔离开来。
@Contended注释的行为如下所示：
在类上应用Contended：
@Contended public static class ContendedTest2 { private Object plainField1; private Object plainField2; private Object plainField3; private Object plainField4; } 复制代码
将使整个字段块的两端都被填充：（以下是使用 –XX:+PrintFieldLayout的输出）
TestContended$ContendedTest2: field layout Entire class is marked contended @140 --- instance fields start --- @140 "plainField1" Ljava.lang.Object; @144 "plainField2" Ljava.lang.Object; @148 "plainField3" Ljava.lang.Object; @152 "plainField4" Ljava.lang.Object; @288 --- instance fields end --- @288 --- instance ends --- 复制代码
注意，我们使用了128 bytes的填充 – 2倍于大多数硬件缓存行的大小（cache line一般为64 bytes） – 来避免相邻扇区预取导致的伪共享冲突。
在字段上应用Contended：
public static class ContendedTest1 { @Contended private Object contendedField1; private Object plainField1; private Object plainField2; private Object plainField3; private Object plainField4; } 复制代码
将导致该字段从连续的字段块中分离开来并高效的添加填充：
TestContended$ContendedTest1: field layout @ 12 --- instance fields start --- @ 12 "plainField1" Ljava.lang.Object; @ 16 "plainField2" Ljava.lang.Object; @ 20 "plainField3" Ljava.lang.Object; @ 24 "plainField4" Ljava.lang.Object; @156 "contendedField1" Ljava.lang.Object; (contended, group = 0) @288 --- instance fields end --- @288 --- instance ends --- 复制代码
注解多个字段使他们分别被填充：
public static class ContendedTest4 { @Contended private Object contendedField1; @Contended private Object contendedField2; private Object plainField3; private Object plainField4; } 复制代码
被注解的2个字段都被独立地填充：
TestContended$ContendedTest4: field layout @ 12 --- instance fields start --- @ 12 "plainField3" Ljava.lang.Object; @ 16 "plainField4" Ljava.lang.Object; @148 "contendedField1" Ljava.lang.Object; (contended, group = 0) @280 "contendedField2" Ljava.lang.Object; (contended, group = 0) @416 --- instance fields end --- @416 --- instance ends --- 复制代码
在有些cases中，你会想对字段进行分组，同一组的字段会和其他字段有访问冲突，但是和同一组的没有。例如，（同一个线程的）代码同时更新2个字段是很常见的情况。
public static class ContendedTest5 { @Contended("updater1") private Object contendedField1; @Contended("updater1") private Object contendedField2; @Contended("updater2") private Object contendedField3; private Object plainField5; private Object plainField6; } 复制代码
内存布局是：
TestContended$ContendedTest5: field layout @ 12 --- instance fields start --- @ 12 "plainField5" Ljava.lang.Object; @ 16 "plainField6" Ljava.lang.Object; @148 "contendedField1" Ljava.lang.Object; (contended, group = 12) @152 "contendedField2" Ljava.lang.Object; (contended, group = 12) @284 "contendedField3" Ljava.lang.Object; (contended, group = 15) @416 --- instance fields end --- @416 --- instance ends --- 复制代码
@Contended在字段级别，并且带分组的情况下，是否能解决伪缓存问题。
import sun.misc.Contended; public class VolatileLong { @Contended("group0") public volatile long value1 = 0L; @Contended("group0") public volatile long value2 = 0L; @Contended("group1") public volatile long value3 = 0L; @Contended("group1") public volatile long value4 = 0L; } 复制代码
用2个线程来修改字段
- 测试1：线程0修改value1和value2；线程1修改value3和value4；他们都在同一组中。
- 测试2：线程0修改value1和value3；线程1修改value2和value4；他们在不同组中。
测试1
public final class FalseSharing implements Runnable { public final static long ITERATIONS = 500L * 1000L * 1000L; private static Volatile Long volatileLong; private String groupId; public FalseSharing(String groupId) { this.groupId = groupId; } public static void main(final String[] args) throws Exception { // Thread.sleep(10000); System.out.println("starting...."); volatileLong = new VolatileLong(); final long start = System.nanoTime(); runTest(); System.out.println("duration = " + (System.nanoTime() - start)); } private static void runTest() throws InterruptedException { Thread t0 = new Thread(new FalseSharing("t0")); Thread t1 = new Thread(new FalseSharing("t1")); t0.start(); t1.start(); t0.join(); t1.join(); } public void run() { long i = ITERATIONS + 1; if (groupId.equals("t0")) { while (0 != --i) { volatileLong.value1 = i; volatileLong.value2 = i; } } else if (groupId.equals("t1")) { while (0 != --i) { volatileLong.value3 = i; volatileLong.value4 = i; } } } } public void run() { long i = ITERATIONS + 1; if (groupId.equals("t0")) { while (0 != --i) { volatileLong.value1 = i; volatileLong.value3 = i; } } else if (groupId.equals("t1")) { while (0 != --i) { volatileLong.value2 = i; volatileLong.value4 = i; } } }
