《重学Java高并发》disruptor是如何做到百万级吞吐?

简介: 《重学Java高并发》disruptor是如何做到百万级吞吐?

Disruptor是业界非常出名的单机版高性能队列,官方宣传能达到百万级吞吐,那disruptor是如何做到的呢?


其核心秘诀如下:


  • 破除伪共享
  • 对象池
  • 无锁化设计
  • 批处理


上面这些观点,网上已经提了N遍,没关系,本文将结合代码、图解的方式,与大家一起探究实现原理,希望能给读者朋友们不一样的感悟。


提到Disruptor,必然会提到RingBuffer,disruptor环形队列,是整个Disruptor是基座,本文将尝试以RingBuffer为突破口,揭晓disruptor的核心设计理念。


1、RingBuffer核心类图


RingBuffer是disruptor的核心,其类图如下图所示:

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温馨提示:如果图看不清,可以加我微信dingwpmz,获取高清图片。


相关的类说明如下:


  • Sequenced环形缓存区与序号相关的操作,这个是环形缓存区的基本属性,不太好用语言来描述,我们通过它的核心方法来阐述:
  • int getBufferSize() 获取缓存区大小
  • boolean hasAvailableCapacity(int requiredCapacity) 是否还有requiredCapacity个空间供写入线程写入数据
  • long remainingCapacity() 当前剩余容量。
  • long next() 获取下一个可写入的下标(序号)
  • long next(int n) 从环形队列中获取n个可用的下标,返回值为这批最大的可写入序号。
  • long tryNext() throws InsufficientCapacityException 尝试从环形队列中获取一个可写入位置,如果没有空闲位置供写入则抛出异常。
  • long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException 尝试从环形队列中获取n个可写入位置,如果没有空闲位置供写入则抛出异常。
  • void publish(long sequence) 将处于下标sequence的位置“发布”,此时消费者可以从环形队列中消费。
  • void publish(long lo, long hi) 将从 lo 到 hi 的下标之间的数据发布。
  • DataProvider数据提供者,只提供了根据下标位置获取数据。
  • Cursored游标,当前处理的下标。
  • EventSink数据 sink,主要是提供了丰富的publish方法。
  • RingBufferPadRingBufferFields填充实现,主要解决“伪共享”
  • RingBuffer 环形缓存区实现类,也是本文的绝对主角。


2、RingBuffer存储结构


2.1 伪共享


在介绍RingBuffer的存储结构,就不得不先介绍CPU的缓存机制,在CPU中通常存在L1、L2、L3三级缓存,以前只有L1缓存是集成在CPU中,L2级缓存是集成在主板,随着制造工艺的提升,目前L1、L2、L3三级缓存都集成在CPU,如下图所示:

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其中L1存储容量最小,但访问速度最快。CPU在执行指令时,优先从L1获取数据,如果缓存未命中,则依次访问L2、L3、最后访问主内存。


在计算机领域有一个非常著名的理论:局部性原理,在执行指令时访问到的数据,接下来80%的概率会访问到这条数据附近的数据。所以CPU在缓存数据时并不是一次只返回访问到的数据,而是会一次读取批数据(CPU一次缓存64字节数据),以读取数组为例进行阐述:

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在到arrs[0]的时候,会将arrs[0]~arrs[7]这64个字节的数据,组成一个缓存行,这种机制极大的提高性能。


缓存行,但会造成“伪共享”的问题,当缓存行中一个数据发生变化,该缓存行将失效

接下来结合环形队列为例来阐述一下伪共享

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关于队列,有两个重要的指针getIndex,writeIndex,基于cpu缓存机制,会将这些数据加载到一个缓存行,然后当一个线程更新getIndex值,另外一个线程更新writeIndex,这样任意一个线程对数据进行更新,其cpu中该缓存行就会失效,造成缓存未命中,缓存的优势也就随即消失,这就是所谓的伪共享


解决伪共享的主要手段是填充,使用填充,我们来存在getIndex,writeIndex的梳理如下:

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这样可以保证无论怎么将getIndex、writeIndex加载到CPU的缓存行时,可以保证一个缓存行只会包含getIndex或writeIndex,保证两个线程不会有更新竞争,确保缓存命中率,从而提升性能,这其实是典型的以空间换时间


2.2 RingBuffer破解伪共享


在RingBuffer中环形队列在底层需要维护一个存储数组,如何确保将这些下标不要和其他变量不要缓存在一个cpu缓存行,通常的方案是在前后数组填充128个字节(这里没有想明白,不是只需要64个字节就可以了吗?),其代码实现截图如下:

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上面有几个知识点:


  • UnSafe的arrayIndexScacle方法返回当前jvm中用来表示一个数组下标占用的字节数,64位操作系统开启了指针压缩将返回4,否则返回8,默认开启了指针压缩。
  • UnSafe的arrayBaseOffset可以获取数组的起始位置。
  • 为了避免伪共享,用户申请bufferSize长度的数组,在内部会扩大其容量,在前后都会填充,这里在前后分别填充了128字节。


RingBuffer的内存布局如下图所示:

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3、无锁化实现原理

了解来数据存储结构后,接下来将分析RingBuffer的写入与读取,特别是探究多线程环境下如何实现无锁化。


3.1 多线程写入无锁化实现原理


在介绍写入数据之前我们先来看一段基于disruptor的写入模板代码:

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上述的关键点如下:


  • 通过调用RingBuffer的tryNext方法一个写入位置,如果当前没有可用位置供写入,则抛出队列已满异常。
  • 通过调用RingBuffer指定下标位置的元素,供数据填充,RingBuffer引用对象池技术,避免发生GC。
  • 数据填充完毕后通过调用RingBuffer的publish方法,通知消费方可使用。
  • 如果遇到队列已满异常,等待片刻,再次尝试写入。


显而易见,通过调用tryNext方法非常重要,是整个数据写入的核心,故接下来探究该方法,进入RIngBuffer无锁化设计的核心。


RingBuffer的tryNext方法的实现逻辑如下:

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可见,RingBuffer直接委托给Sequencer,那Sequencer又是何许人也呢?


3.1.1 Sequencer详解


Sequencer的核心类图如下图所示:

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基本的行为主要由Sequenced基类定义,也是理解该类体系职责的关键窗口,Sequenced主要定义如下行为:


  • int getBufferSize() 获取缓存区的容量
  • boolean hasAvailableCapacity(int requiredCapacity) 判断当前缓存区是否有充足的容量
  • long remainingCapacity() 当前剩余的容量
  • long next() 获取下一个可写的序号,该值会超过bufferSize,与其进行取模得出底层数组中的下标
  • long next(int n) 获取n个连续可写的位置,返回值为这批次最高的序号
  • long tryNext() throws InsufficientCapacityException
    尝试获取下一个可写的序号,如果当前无可写序号,抛出空间不足异常
  • long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException 尝试连续获取n个可写序号,不足则抛出异常
  • void publish(long sequence) 将序号为sequence发布,消费端可消费。
  • void publish(long lo, long hi) 将序号 l0到 hi这批消息发布到消费端。


Sequencer继承Sequenced,主要增加了**栈栏(Barrier)**支持,在介绍具体实现时再重点关注。


MultiProducerSequencerSingleProducerSequencer两个具体的实现,也是Disruptor实现无锁化的核心要点。


3.2 MultiProducerSequencer详解


从名称来看,是多生产者序号实现器。通俗的讲,就是实现多线程写入同一个队列,但无需引入锁。


关于写入序号的获取是MultiProducerSequencer的核心,具体由其next方法实现,为了更容易理解其实现原理,首先和大家介绍一下环形队列的基本特征。


环形队列的底层实现原理如下图所示:

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所谓的环形队列,就是对数组进行重复利用,如上图所示,put指针移动道下标为3对时候,如果继续写,就会移动到数组下标为0到位置继续写入,故存在数据的覆盖,为了避免覆盖未处理的数据,需要满足一定的条件。


putIndex - getIndex < size ,其中getIdnex表示第一条待处理的数据。


理解来环形队列的基本特征,接下来我们来看一下MultiProducerSequencer next 方法的实现原理,其代码如下图所示:

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通读这段代码,结合环形队列的实现原理,首先来解释一下几个变量的含义:


  • cursor 环形队列已使用的最大序号,下一个可写序号从 cursor + 1 开始。
  • gatingSequences 消费端已处理的最小序列号,即对标环形队列中的getIndex,不过这里的gatingSequences表示的是已处理的序号。


**那分支@1是什么意思呢?**判断缓存区不可写的条件,其变换过程如下图所示:

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经过上述等式的变换,理解分支@1就不难了,也就是分支@1就是判断暂时不能写入序号,再次获取最新的消费序号,然后进行一次判断,如果还是不满足上述条件,则首先需要唤醒等待的消费者,因为此时有数据待消费,然后发送方进行自循。


分支@2:使用CAS命令尝试更新,如果更新成功,则返回next给发送者,允许发送方对next下标填充数据,但由于存在多个发送方,该next可能会被其他线程优先获取,故使用CAS命令,如果返回false,则自循。


编程技巧:CAS的使用技巧通常会结合while,其模板代码如下:


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总结:主要是基于CAS实现无锁化,并且为了避免竞争,还提供了批处理机制,即发送方可以一次获取多个连续的序号,减少发送方端端竞争。


3.2 多线程数据消费无锁化实现原理


在disruptor中,并发消费的实现类有WorkerPool、BatchEventProcessor(批处理)。接下来将分别介绍。


3.2.1 WorkerPool多线程协作模式


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即多个WorkProcessors对同一个RingBuffer中的数据进行处理,即多消费者场景,接下来将探究WorkProcessor的run方法,其代码实现如下图所示:

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介绍其实现原理之前,我们还是先对几个重要的局部变量加以说明:


  • Sequence sequence 每一个WorkProcessor内部会维护一个当前已处理的序号。
  • Sequence workSequence 每一个WorkerPool维护一个整体的处理进度序号,会被多个WorkProcessor共同竞争获取,故这里采用了CAS。


核心实现代码如下:


  • 首先通过 while + CAS方式获取任务组(WorkPool)获取下一个待处理的下标,每成功一次,该序号将被WorkProcessor锁定,其他处理线程将尝试处理后面的序号。
  • 如果当前可处理的序号大于等于nextSequence,即可处理该序号中的数据,否则通过barrier的waitFor等待待处理序号可用,即等待发送方发布该序号,其调用链如下所示:

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WorkerPool的核心处理要点:每一个线程一次只处理一个序号。


3.2.2 BatchEventProcessor批处理协作模式


BatchEventProcessor的关键代码如下所示:

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如果序列器一次可以返回一批序号,则可以在一个批次处理,即降低了获取序号的次数。


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