生产替代物料_一种替代的多生产者方法

生产替代物料

最近在InfoQ上，Aliasei Papou发表了一篇关于他的一些实验的文章，该实验在线程之间进行了高性能的消息交换。本文中有许多示例，但我将重点介绍多生产者案例。文章显示的一种优化方法是，如果您知道初始化时拥有的生产者数量，则可以构建一个可以大大减少竞争的结构。现有的MultiProducerSequencer不具有此约束，这对于大量用例而言是必不可少的。但是，我想看看如果将这种方法应用于Disruptor，我们可以实现什么。

我要使用的设计是，不是使用MultiProducerSequencer使用单个Disruptor，而是使用每个生产者使用SingleProducerSequencer的每个Disruptor。为了使所有事件通道进入单个EventHandler，我将需要实现一个自定义EventProcessor，它具有轮询多个SequenceBarrier / DataProvider的能力。在性能测试的com.lmax.disruptor.support程序包中可以看到此自定义的MultiBufferBatchEventProcesor 。该类的关键组件是主循环，可以在这里看到：

while (true)
{try{for (int i = 0; i < barrierLength; i++){long available = barriers[i].waitFor(-1);Sequence sequence = sequences[i];long previous = sequence.get();for (long l = previous + 1; l <= available; l++){handler.onEvent(providers[i].get(l), l, previous == available);}sequence.set(available);count += (available - previous);}Thread.yield();}// Lines omitted...
}

这种方法的核心是事件处理器将2个数组传递到其构造函数中：

数据提供者[]；环形缓冲区数组，用于从中读取数据。
SequenceBarrier []; 每个环形缓冲区提供的屏障。

由此事件处理器将构造一个Sequence数组，该数组将用于跟踪来自每个环形缓冲区的已处理事件。事件循环将遍历序列屏障，以确定是否有任何环形缓冲区具有可读取的数据。任何可用的数据都将传递到用户提供的事件处理程序上。

为了测试这一点，我创建了ThreeToThreeSequencedThroughputTest ，它启动了三个生产者和一个消费者。 InfoQ文章中提供的代码的方面之一是，每列火车的容量为三长，而“运”则以一长的运动量度。为了使测试更具可比性，我在环形缓冲区中使用了一个由三个long组成的数组作为条目，并将线程之间移动的事件总数乘以3，以计算出总的“ ops”。

测试结果（英特尔®酷睿™i7-3770 CPU @ 3.40GHz）

干扰者：

Run 0, Disruptor=390,738,060 ops/sec
Run 1, Disruptor=387,931,034 ops/sec
Run 2, Disruptor=397,058,823 ops/sec
Run 3, Disruptor=394,160,583 ops/sec
Run 4, Disruptor=396,767,083 ops/sec
Run 5, Disruptor=394,736,842 ops/sec
Run 6, Disruptor=396,767,083 ops/sec

铁路/火车：

ops/sec       = 243,141,801
ops/sec       = 302,695,445
ops/sec       = 283,096,862
ops/sec       = 273,670,298
ops/sec       = 268,340,387
ops/sec       = 264,802,500
ops/sec       = 262,258,028

显然，这种方法有一些优点。我正在考虑将此添加到主要Disruptor发行版中。但是，我仍然需要先解决几个设计问题。

传递给处理程序的序列值是来自源环形缓冲区的值，并且随着事件的流逝可能会上升和下降，我不确定这是否会对用户造成问题。感觉这是一件相当次要的事情，所以希望我不必担心。事件处理器目前仅支持yield。我需要弄清楚如何正确地包含等待策略，因为阻塞等待策略和消费者唤醒会有些麻烦。

这是我们在邮件列表上提到的一个想法，最初我并不特别感兴趣，但是鉴于这种方法有明显的好处，我想我会更认真地对待这个想法。

参考：来自Bad Concurrency博客的JCG合作伙伴 Michael Barker 的替代性多生产者方法。