《重学Java高并发》Disruptor使用实战

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 《重学Java高并发》Disruptor使用实战

上文已经详细介绍了disruptor,也体会了并发编程的奥妙,接下来将理论结合实战,本文和大家分享一下disruptor的使用,加深对disruptor工具包对理解。


1、 disruptor常用类一览


disruptor的常用类体系如下图所示:

6ed5d300b84bc4fcabfd1e3afb91d2ac.png

其职责说明如下:


  • RingBuffer 环形队列,disruptor中的核心存储类
  • Sequencer 序号实现器,维护发送者发送的序号生成逻辑、消费方获取可消费的序号,是无锁化访问的核心实现类,共有两个实现类,MultiProducerSequencer为多生产者实现类、SingleProducerSequencer单生产者实现类。
  • WaitStrategy 等待策略,消息发送者在容器已写满时、消费者在无消费数据时的等待策略,disruptor提供了N种实现类:

WaitStrategy在创建RingBuffer时指定,默认为BlockingWaitStrategy

  • BlockingWaitStrategy 基于juc的阻塞等待。
  • LiteTimeoutBlockingWaitStrategy 带超时时间的阻塞等待。
  • YieldingWaitStrategy 先自旋100次,如果还不满足条件,则每次调用yield方法,让出CPU,重新参与调度。
  • BusySpinWaitStrategy 自旋,直到满足条件,生产环境慎用
  • TimeoutBlockingWaitStrategy 带超时时间的阻塞等待,与LiteTimeoutBlockingWaitStrategy的区别是TimeoutBlockingWaitStrategy等待时间必须严格低于设定的值。
  • SleepingWaitStrategy 前100次自旋每一次都调用yield,然后阻塞1ms ,继续重试。
  • PhasedBackoffWaitStrategy 组合策略,可以指定上述策略,然后退化为 yield自旋。
  • SequenceBarrier 序号栈栏。在流水线上有多个步骤,后一个步骤必须依赖前一个步骤的完成,栈栏的作用就在于此。
  • EventFactory
    事件生成器工厂类,RingBuffer的设计为力避免频繁的垃圾回收,在RingBuffer中存储的值会预先创建,生产者获取一个Event对象,并填充具体的值,故通常事件对象通常创建的事一个包装类。
  • EventProcessor 事件处理器,disruptor中提供了两类事件处理器WorkProcessorBatchEventProcessor(批处理),它的职责是从RingBuffer中获取可消费的事件,然后调用EventHandler的onEvent方法。
  • EventHandler事件处理器在获取一个可处理的事件后调用EventHandler的onEvent方法,这也是用户自定处理程序的入口,即编写用户业务代码的扩展点
  • ExceptionHandler 异常处理策略。


2、disruptor在canal中的运用


首先以笔者在工作中遇到一个经典使用场景来和大家观摩一下disruptor的基本使用。

在互联网行业中有一种经典的读写分离架构:数据异构,以物流下单为示例,通常关系型数据库只负责订单的创建业务,而关于订单查询、订单轨迹查询等查询类业务,通常会去查询es,依此来降低数据库压力,但接踵而来的问题是如何将数据库的数据准实时同步到Es呢?canal闪亮登场,其核心理念就是订阅并解析binlog,其基本的流程如下:

9f06c8c06cb1d92ca388de6f40215892.png

在示例中解析binlog的目的是提取数据的变化,即DML语句(插入、更新、删除),将这些数据变更在目标端进行重放,为了提高性能,采用disruptor框架提高性能,该如何实现呢?


  • 将解析动作分解为两步,第一步判断事件是否是dml事件,即是否需要解析。
  • 解析dml


为什么要这样拆分呢?一是将粒度降低,解耦,灵活提供不一样的并发度。

接下来我们看一下canal中是如何使用disruptor来解决该问题的。


2.1 创建EventFactory


首先需要创建一个EventFactory,用于填充RingBuffer中的对象,避免过多垃圾回收。

74e86fdb5949a5af46e993ba1fd0420a.png


2.2 创建RingBuffer


根据bingo dump协议,mysql的解析线程创建一个,故该场景下的事件发送者只有一个,创建一个单生产者的RingBuffer,其代码如下:

1ecf9674179fd420774623b714cc3fa8.png


2.3 创建相关的业务Handler


在该场景中需要定义两个handler,由于是具体的业务逻辑,这里不做详细介绍,简单截图说明如下:

8be169dab7c4ba724b98e7551e66ac16.png


2.4 创建栅栏(顺序性保证)


由于binlog解析场景有一个特殊的场景:并发解析但不能破坏顺序性语义。

9b8b711a78255a35f0851540e87c59ea.png


2.5创建事件处理器


6e951275fca482f1ac1891bca7248880.png

在解析事件类型、元数据时采用了BatchEventProcessor,但使用了批处理机制;而在解析dml具体数据时采用了WorkProcessor,支持多线程并发解析。


值得注意的是dml解析器必须依赖元数据解析器,故这里需要引入栈栏,具体是利用RingBuffer的addGatingSequences方法依次将自身处理器的sequences加入到RingBuffer中。


2.6 生产者端代码模板


生长者这边主要是将数据写入到RingBuffer中,从而让下游消费。

9c349def520523f6d2a9cc550a4f9bd5.png

上述代码的特点:


  • 使用 do while 循环,持续放入。
  • 首先调用 RingBuffer的tryNext,尝试获取一个可写的序号,如果获取不到,则重试。
  • 获取一个可写序号号,将值进行填充,然后调用publish方法进行发布,让消费端可感知。
相关文章
|
12天前
|
缓存 负载均衡 Dubbo
Dubbo技术深度解析及其在Java中的实战应用
Dubbo是一款由阿里巴巴开源的高性能、轻量级的Java分布式服务框架,它致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。
39 6
|
14天前
|
Java
领略Lock接口的风采,通过实战演练,让你迅速掌握这门高深武艺,成为Java多线程领域的武林盟主
领略Lock接口的风采,通过实战演练,让你迅速掌握这门高深武艺,成为Java多线程领域的武林盟主
22 7
|
15天前
|
Java Android开发 C++
🚀Android NDK开发实战!Java与C++混合编程,打造极致性能体验!📊
在Android应用开发中,追求卓越性能是不变的主题。本文介绍如何利用Android NDK(Native Development Kit)结合Java与C++进行混合编程,提升应用性能。从环境搭建到JNI接口设计,再到实战示例,全面展示NDK的优势与应用技巧,助你打造高性能应用。通过具体案例,如计算斐波那契数列,详细讲解Java与C++的协作流程,帮助开发者掌握NDK开发精髓,实现高效计算与硬件交互。
58 1
|
22天前
|
存储 负载均衡 Java
Jetty技术深度解析及其在Java中的实战应用
【9月更文挑战第3天】Jetty,作为一款开源的、轻量级、高性能的Java Web服务器和Servlet容器,自1995年问世以来,凭借其卓越的性能、灵活的配置和丰富的扩展功能,在Java Web应用开发中占据了举足轻重的地位。本文将详细介绍Jetty的背景、核心功能点以及在Java中的实战应用,帮助开发者更好地理解和利用Jetty构建高效、可靠的Web服务。
32 2
|
6天前
|
Java 数据中心 微服务
Java高级知识:线程池隔离与信号量隔离的实战应用
在Java并发编程中,线程池隔离与信号量隔离是两种常用的资源隔离技术,它们在提高系统稳定性、防止系统过载方面发挥着重要作用。
6 0
|
28天前
|
Java 开发者
Java中的多线程编程基础与实战
【9月更文挑战第6天】本文将通过深入浅出的方式,带领读者了解并掌握Java中的多线程编程。我们将从基础概念出发,逐步深入到代码实践,最后探讨多线程在实际应用中的优势和注意事项。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都能让你对Java多线程有更全面的认识。
22 1
|
1月前
|
数据采集 存储 前端开发
Java爬虫开发:Jsoup库在图片URL提取中的实战应用
Java爬虫开发:Jsoup库在图片URL提取中的实战应用
|
1月前
|
缓存 监控 安全
如何提高 Java 高并发程序的性能?
以下是提升Java高并发程序性能的方法:优化线程池设置,减少锁竞争,使用读写锁和无锁数据结构。利用缓存减少重复计算和数据库查询,并优化数据库操作,采用连接池和分库分表策略。应用异步处理,选择合适的数据结构如`ConcurrentHashMap`。复用对象和资源,使用工具监控性能并定期审查代码,遵循良好编程规范。
|
10天前
|
消息中间件 缓存 Java
RocketMQ的JAVA落地实战
RocketMQ作为一款高性能、高可靠、高实时、分布式特点的消息中间件,其核心作用主要体现在异步处理、削峰填谷以及系统解耦三个方面。
40 0
下一篇
无影云桌面