深入浅出-高性能低延迟消息传递框架-Disruptor

第1章:引言

大家好,我是小黑,咱们今天来聊一聊Disruptor框架,这是一个高性能的、低延迟的消息传递框架,特别适合用在日志记录、网关,异步事件处理这样的场景。Disruptor之所以强大,关键在于它的设计哲学和底层实现。对于Java程序员来说,了解Disruptor不仅能帮助咱们构建更高效的系统,还能深化对并发和系统设计的理解。

说到高性能,咱们就不得不提一提并发编程。传统的并发队列,比如BlockingQueue,确实简单好用。但是,它在处理大量并发数据时,性能就显得有点捉襟见肘了。这时候,Disruptor就闪亮登场了。它通过一种称为"Ring Buffer"的数据结构,加上独特的消费者和生产者模式,大幅度提高了并发处理的效率。

再来看看具体场景。想象一下,小黑正在开发一个高频交易系统,这里面的每一个毫秒都至关重要。如果使用传统的队列,系统的响应时间和吞吐量可能就成了瓶颈。但是,如果用Disruptor来处理交易事件,就能显著减少延迟,提升处理速度。这就是Disruptor的魅力所在。

第2章:Disruptor框架概述

说到Disruptor,咱们首先要了解它的核心组件:Ring Buffer。这不是一般的队列,而是一种环形的数据结构,能高效地在生产者和消费者之间传递数据。它的特点是预先分配固定数量的元素空间,这就减少了动态内存分配带来的性能损耗。

来看一段简单的代码示例,咱们用Java来创建一个基本的Ring Buffer:

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;public class SimpleDisruptorExample {public static void main(String[] args) {// 定义事件工厂EventFactory<LongEvent> eventFactory = new LongEventFactory();// 指定Ring Buffer的大小,必须是2的幂次方int bufferSize = 1024;// 构建DisruptorDisruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(eventFactory, bufferSize, Executors.defaultThreadFactory(),ProducerType.SINGLE, new BlockingWaitStrategy());// 这里可以添加事件处理器disruptor.handleEventsWith(new LongEventHandler());// 启动Disruptordisruptor.start();// 获取Ring BufferRingBuffer<LongEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();// 下面可以向Ring Buffer发布事件// ...}
}

在这个代码中,“LongEvent”是一个简单的事件类,用来存放数据。Disruptor的构造函数里,咱们需要指定几个关键的参数,比如事件工厂、缓冲区大小、线程工厂、生产者类型和等待策略。这些都是Disruptor高效运作的关键要素。

接下来,咱们再看看Disruptor的另一个重要概念:消费者和生产者模式。在Disruptor中,生产者负责生成事件,将它们放入Ring Buffer;消费者则从Ring Buffer中取出这些事件进行处理。这种模式使得生产者和消费者之间的数据交换更加高效,极大地减少了线程间的竞争。

第3章:核心组件解析

Ring Buffer

咱们先从Ring Buffer开始。在Disruptor中,Ring Buffer是最核心的数据结构,它实际上是一个环形的数组。不同于普通队列,Ring Buffer预先分配固定大小的空间,这就避免了在运行时动态分配内存,极大提高了效率。

// 创建一个RingBuffer
RingBuffer<LongEvent> ringBuffer = RingBuffer.createSingleProducer(new LongEventFactory(), 1024);// 生产者发布事件
long sequence = ringBuffer.next(); // 获取下一个可用的序列号
try {LongEvent event = ringBuffer.get(sequence); // 获取对应序列号的元素event.set(12345L); // 设置事件数据
} finally {ringBuffer.publish(sequence); // 发布事件
}

在这段代码中,createSingleProducer 方法创建了一个单生产者的Ring Buffer。生产者通过调用 next() 方法来获取一个序列号,然后获取对应位置的事件,并设置事件数据。最后,调用 publish() 方法发布事件,使其对消费者可见。

Sequencer

接下来谈谈Sequencer。这是Disruptor中用于控制Ring Buffer序列号的组件。它负责处理如何分配序列号以及确保序列号的正确发布。

Disruptor提供了两种Sequencer:单生产者(SingleProducerSequencer)和多生产者(MultiProducerSequencer)。选择哪一种取决于你的应用场景。

Wait Strategy

等待策略(Wait Strategy)是另一个重要组件。它定义了消费者如何等待新事件的到来。Disruptor提供了多种等待策略,比如BlockingWaitStrategy、SleepingWaitStrategy等。每种策略在性能和CPU使用率之间有不同的权衡。

// 使用BlockingWaitStrategy
WaitStrategy waitStrategy = new BlockingWaitStrategy();// 创建Disruptor
Disruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(new LongEventFactory(), 1024, Executors.defaultThreadFactory(), ProducerType.SINGLE, waitStrategy);

在这个例子中,BlockingWaitStrategy 是一种阻塞式的等待策略,当没有事件可处理时,消费者线程会阻塞。这种策略在低延迟的应用中很有用,因为它减少了CPU的使用,但同时会增加事件处理的延迟。

Event Processor

最后,咱们来看看Event Processor。这是Disruptor中的事件处理器,负责处理Ring Buffer中的事件。Disruptor通过不同类型的Event Processor来支持不同的处理模式,比如单线程处理、多线程处理等。

// 创建一个EventHandler
EventHandler<LongEvent> eventHandler = (event, sequence, endOfBatch) -> System.out.println("Event: " + event);// 将EventHandler添加到Disruptor
disruptor.handleEventsWith(eventHandler);// 启动Disruptor
disruptor.start();

在这段代码中,小黑定义了一个简单的事件处理器,它只是打印出事件的内容。handleEventsWith 方法用来将事件处理器与Disruptor关联起来。

Disruptor的高性能部分归功于这些紧密协作的核心组件。通过理解这些组件的工作原理和相互关系,咱们可以更好地利用Disruptor构建高效的并发应用。

第4章:Disruptor的并发模型

谈到并发编程,咱们总会想到线程安全、数据竞争、锁机制等一系列复杂的问题。Disruptor框架在这些方面做了很多优化,为咱们提供了一个既高效又简单的解决方案。

Disruptor并发的关键:无锁设计

Disruptor的一个核心特点是“无锁”。在传统的并发模型中,锁是保证多线程安全的常用手段,但它往往会成为性能的瓶颈。Disruptor通过避免使用锁,从而显著提升性能,尤其是在高并发场景下。

如何实现无锁?

Disruptor通过使用序列号的方式来管理对Ring Buffer的访问,这个机制确保了生产者和消费者之间的同步,而无需任何锁。每个生产者或消费者都有一个序列号,它代表了在Ring Buffer中的位置。通过对这些序列号的管理,Disruptor保证了数据在生产者和消费者之间正确且高效地传递。

让我们看一下这部分的代码:

// 生产者发布事件
long sequence = ringBuffer.next(); // 获取下一个可用的序列号
try {LongEvent event = ringBuffer.get(sequence); // 获取序列号对应的事件event.set(12345L); // 设置事件的值
} finally {ringBuffer.publish(sequence); // 发布事件
}

在这段代码中,生产者通过调用 next() 方法获取一个序列号,并在对应位置上放置事件。通过 publish() 方法将这个事件发布出去,使其对消费者可见。

消费者如何跟上生产者?

在Disruptor中,消费者使用一个称为“序列屏障”的机制来追踪当前读取到哪里。序列屏障会等待直到Ring Buffer中有可处理的事件。这种方式确保了消费者总是在正确的时机读取事件,避免了不必要的等待或竞争。

// 消费者处理事件
EventHandler<LongEvent> eventHandler = (event, sequence, endOfBatch) -> System.out.println("Event: " + event);disruptor.handleEventsWith(eventHandler);

在这里,消费者定义了一个 EventHandler 来处理事件。Disruptor确保每个事件只被一个消费者处理,而不会出现多个消费者处理同一个事件的情况。

第5章:实战案例分析

日志处理系统的需求

小黑正在为一家大型网站构建一个日志系统。这个系统需要实时处理成千上万条日志信息,每条日志都需要被解析、格式化,然后存储到数据库中。这里的挑战在于处理大量并发日志信息,同时保持系统的响应性和稳定性。

使用Disruptor构建日志系统

为了应对这个挑战,小黑决定使用Disruptor框架来构建日志系统。Disruptor的高性能和低延迟特性正适合这个场景。

首先,定义一个用于存储日志数据的事件类:

public class LogEvent {private String log;public void setLog(String log) {this.log = log;}public String getLog() {return log;}
}

接下来,创建一个Disruptor实例,并定义一个EventHandler来处理日志事件:

// 创建Disruptor
Disruptor<LogEvent> disruptor = new Disruptor<>(LogEvent::new, 1024, Executors.defaultThreadFactory());// 定义事件处理器
EventHandler<LogEvent> logEventHandler = (event, sequence, endOfBatch) -> {// 这里是处理日志的逻辑,比如解析和存储日志processLog(event.getLog());
};// 将事件处理器添加到Disruptor
disruptor.handleEventsWith(logEventHandler);// 启动Disruptor
disruptor.start();

最后,创建一个模拟日志生成的生产者,不断向Disruptor中发布事件:

// 获取Ring Buffer
RingBuffer<LogEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();// 模拟日志生成
for (int i = 0; i < 10000; i++) {long sequence = ringBuffer.next();try {LogEvent event = ringBuffer.get(sequence);event.setLog("Log Message " + i); // 模拟日志消息} finally {ringBuffer.publish(sequence);}
}

在这个示例中,LogEvent 类用于存储日志信息。日志处理逻辑被封装在 logEventHandler 中。生产者通过向Ring Buffer发布事件来模拟日志消息的生成。

第6章:性能优化与最佳实践

1. 选择合适的等待策略

Disruptor提供了多种等待策略,每种策略在性能和CPU资源消耗之间有不同的权衡。例如,BlockingWaitStrategy 是CPU使用率最低的策略,但在高吞吐量时可能会增加延迟。而 BusySpinWaitStrategy 虽然延迟最低,但会大量占用CPU。因此,根据应用的性能需求和资源限制,选择最合适的等待策略非常关键。

// 选择合适的等待策略
WaitStrategy waitStrategy = new YieldingWaitStrategy();
2. 确保足够的缓冲区大小

Ring Buffer的大小是性能调优的另一个关键点。大小必须是2的幂次方,这是为了优化索引计算的性能。缓冲区太小可能导致频繁的缓冲区溢出,影响性能;太大则可能增加内存消耗和单个事件的处理时间。通常,选择一个能够容纳预期最高负载的大小是个不错的开始。

// 设置合适的Ring Buffer大小
int bufferSize = 1024; // 例如选择1024作为缓冲区大小
3. 避免不必要的垃圾回收

在高性能应用中,频繁的垃圾回收是性能杀手。在设计事件对象时,尽可能重用已有的对象,避免在事件处理中创建新对象。这样可以减少垃圾回收的频率和影响。

4. 利用多线程优势

Disruptor天生支持并发,通过合理的多线程策略,可以进一步提升性能。比如,你可以设置多个消费者并行处理事件,这样可以更高效地利用多核处理器的优势。

// 设置多个消费者
disruptor.handleEventsWith(new Consumer1(), new Consumer2(), new Consumer3());
5. 监控和调试

在生产环境中监控Disruptor的性能至关重要。通过监控Ring Buffer的剩余容量、事件处理速度等指标,可以及时发现潜在的性能瓶颈。

第7章:与其他技术的结合

Disruptor虽然强大,但在现实的应用中往往需要和其他技术协同工作。这一章,小黑来探讨一下Disruptor如何与其他流行的Java技术结合使用,以及在不同场景下的最佳实践。

结合Spring框架

Spring是Java开发中非常流行的框架,它提供了强大的依赖注入和AOP功能。将Disruptor与Spring结合,可以使得Disruptor的配置和管理更加方便。

@Configuration
public class DisruptorConfig {@Beanpublic Disruptor<LongEvent> disruptor() {// 配置DisruptorDisruptor<LongEvent> disruptor = new Disruptor<>(LongEvent::new, 1024, Executors.defaultThreadFactory());disruptor.handleEventsWith((event, sequence, endOfBatch) -> System.out.println("Event: " + event));return disruptor;}
}

在这个例子中,使用Spring的@Configuration@Bean注解来配置Disruptor。这样一来,Disruptor的实例就可以被Spring容器管理,便于在应用中注入和使用。

集成Kafka

Kafka是一个分布式流处理平台,常用于处理大规模的消息流。将Disruptor与Kafka结合,可以实现高效的消息生产和消费。

// Kafka消费者将消息发布到Disruptor
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("topic"));
while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {ringBuffer.publishEvent((event, sequence) -> event.setValue(record.value()));}
}

在这个例子中,Kafka消费者从主题中获取消息,并将其发布到Disruptor的Ring Buffer中。这种方式可以将Kafka的高吞吐量和Disruptor的低延迟处理能力结合起来,适用于需要快速处理大量消息的场景。

与数据库交互

在很多业务场景中,需要将数据快速写入数据库。使用Disruptor可以有效地缓冲和批量处理数据,减少数据库的压力。

// Disruptor的事件处理器中写入数据库
disruptor.handleEventsWith((event, sequence, endOfBatch) -> {// 执行数据库写入操作database.insert(event.getData());
});

在这个例子中,Disruptor的事件处理器负责将事件数据写入数据库。通过批量处理和缓冲,可以减少数据库操作的次数,提高整体性能。

Disruptor的灵活性和高性能使其成为许多高并发应用的理想选择。通过与Spring、Kafka以及数据库等技术的结合,Disruptor可以更好地发挥其优势,解决复杂的业务挑战。无论是在消息队列、数据处理还是其他需要高性能处理的场景,Disruptor都能提供可靠的支持。

第8章:总结

Disruptor的核心优势

回顾一下,Disruptor的核心优势在于其独特的设计,使其在处理高并发数据时有着极高的效率。无锁的设计、高效的缓冲策略、灵活的事件处理模型,这些都是Disruptor能够提供极低延迟和高吞吐量的关键。

Disruptor的应用场景

Disruptor非常适合用在需要高性能并发处理的场景,比如金融交易系统、日志处理、事件驱动架构等。在这些应用中,Disruptor能够帮助系统稳定、快速地处理大量数据。

理解并合理应用Disruptor,都能为你的技术栈带来新的可能。希望这些章节能够启发大家,帮助大家在实际项目中有效利用Disruptor,打造更加强大、高效的系统。未来的道路上,还有很多值得探索和学习的地方!


更多推荐

详解SpringCloud之远程方法调用神器Fegin

掌握Java Future模式及其灵活应用

小黑的超超超级视頻会园站

使用Apache Commons Chain实现命令模式

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/706480.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【网络安全】网络安全意识教育实用指南

随着科技的不断发展和数字世界的变革&#xff0c;我们不仅从中获得前所未有的力量&#xff0c;也同时面临着前所未有的风险挑战。多数CISO&#xff08;首席信息安全官&#xff09;时刻致力于协助企业抵御各种安全威胁。在“武器库”中有一件珍贵的法宝&#xff1a;网络安全意识…

k8s部署java微服务程序时,关于配置conusl acl token的方法总结

一、背景 java微服务程序使用consul作为服务注册中心&#xff0c;而consul集群本身的访问是需要acl token的&#xff0c;以增强服务调用的安全性。 本文试着总结下&#xff0c;有哪些方法可以配置consul acl token&#xff0c;便于你根据具体的情况选择。 个人认为&#xff…

wu-framework-parent 项目明细

wu-framework-parent 介绍 springboot 版本3.2.1 wu-framework-parent 是一款由Java语言开发的框架&#xff0c;目标不写代码但是却能完成功能。 框架涵盖无赖ORM( wu-database-lazy-starter)、仿生组件 、easy框架系列【Easy-Excel、easy-listener、easy-upsert】 授权框架(…

统计分析笔记2

文章目录 p-values定义什么是零假设&#xff1f;P值到底是什么&#xff1f;如何计算P值&#xff1f;P值与统计显著性报告P值在使用P值时的谨慎 p-values 定义 P值是从统计检验中计算出的一个数值&#xff0c;描述了如果零假设为真&#xff0c;你发现一组特定观察结果的可能性…

wayland(xdg_wm_base) + egl + opengles 使用 Assimp 加载3D model 最简实例(十三)

文章目录 前言一、3D model 文件介绍1. 3d model 介绍1.1 如何获取3d model 文件1.2 3d model 的文件格式1.3 obj模型数据格式2. 3d 立方体 model 实例——cube.obj二、Assimp 介绍1. Assimp 简介2.ubuntu 上安装libassimp3. 使用Assimp 解析 cube.obj 文件3.1 assimp_load_cub…

【机器人最短路径规划问题(栅格地图)】基于遗传算法求解

基于遗传算法求解机器人最短路径规划问题&#xff08;栅格地图&#xff09;的仿真结果 仿真结果&#xff1a; 路径长度的变化曲线&#xff1a; 遗传算法优化后的机器人避障路径&#xff1a;

PHP服务端如何进行苹果登录的验证

一、材料准备 1、P8文件&#xff1a;苹果后台生成证书那里的key那里生成&#xff0c;这个文件只可以下载一次&#xff0c;保存好 2、生成JWT token 的脚本 二、脚本siwa.rb #!/usr/bin/env rubyrequire jwt require openssl require optparseoptions {}OptionParser.new d…

Android T 远程动画显示流程其三——桌面侧动画启动流程(更新中)

接着前文分析Android T 远程动画显示流程其二 我们通过IRemoteAnimationRunner跨进程通信从系统进程来到了桌面进程&#xff0c;这里是真正动画播放的逻辑。 进入桌面进程启动动画 跨进程通信&#xff0c;实现IRemoteAnimationRunner 代码路径&#xff1a;frameworks/base/p…

华为ipv6 over ipv4 GRE隧道配置

思路&#xff1a; PC1访问PC2时&#xff0c;会先构造源ipv6为2001:1::2&#xff0c;目的IPV6为2001:2::2的ipv6报文&#xff0c;然后查看PC1的路由表&#xff0c;发送到R1&#xff0c;r1接收后&#xff0c;以目的IPV6地址2001:2::2查询IPV6路由表&#xff0c;出接口为tun0/0/0…

SpringMVC 学习(十)之异常处理

目录 1 异常处理介绍 2 通过 SimpleMappingExceptionResolver 实现 3 通过接口 HandlerExceptionResolver 实现 4 通过 ExceptionHandler 注解实现&#xff08;推荐&#xff09; 1 异常处理介绍 在 SpringMVC中&#xff0c;异常处理器&#xff08;Exceptio…

CGI程序与ShellShock漏洞

CGI是什么&#xff1f; CGI&#xff08;通用网关接口&#xff0c;Common Gateway Interface&#xff09;程序是一种用于在Web服务器上执行动态内容的技术。与服务器上普通的后端代码相比&#xff0c;CGI程序有几个区别&#xff1a; 执行环境&#xff1a; CGI程序在服务器上作为…

Gradio Dataframe 学习笔记

Gradio Dataframe 学习笔记 0. 简介1. 使用场景2. 测试数据3. 学习代码4. 更多功能5. 学习资源6. 总结 0. 简介 Gradio是一个用于构建交互式机器学习界面的Python库。它可以轻松创建各种类型的界面&#xff0c;包括用于数据可视化和探索的界面。 Gradio Dataframe 组件是 Gra…

大数据分析师常用函数

常用函数 当进行大数据分析时,SQL中的函数非常丰富,以下是更详细的展开: 窗口函数 (Window Functions): ROW_NUMBER(): 为结果集中的每一行分配一个唯一的整数,用于排序。RANK(): 为结果集中的每一行分配一个排名,相同值会有相同的排名,但会跳过相同排名数量。DENSE_RAN…

处理异常(Exception)

1、什么是异常 在实际工作中&#xff0c;我们遇到的情况不可能是非常完美的。比如&#xff1a;你写的某个模块&#xff0c;用户输入不一定符合你的要求&#xff1b;你的程序要打开某个文件&#xff0c;这个文件可能不存在或者文件格式不对&#xff1b;你要读取数据库的数据&am…

2024牛客寒假算法基础集训营1(补题)

文章目录 ABCDEFGHIJKL A n的范围很小暴力直接 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)直接做就行。 我还傻的统计了一下前后缀&#xff0c;不过怎么写都行这道题。 #include <bits/stdc.h> #define int long long #define rep(i,a,b) for(int i (a); i < (b); i) #define fep(i,…

【appium】App类型、页面元素|UiAutomator与appium|App元素定位

目录 一、App前端基础知识 1、App类型划分 2、App类型对比 3、App页面元素 App页面元素分为布局和控件两种 常见布局&#xff1a; 常见控件&#xff1a;定位软件&#xff1a;appium和sdk自带的uiautomatorviewer都可以定位 二、App元素定位 1、id定位 2、text定位 3…

【Java EE初阶二十六】简单的表白墙(二)

2. 后端服务器部分 2.1 服务器分析 2.2 代码编写 2.2.2 前端发起一个ajax请求 2.2.3 服务器读取上述请求,并计算出响应 服务器需要使用 jackson 读取到前端这里的数据,并且进行解析&#xff1a; 代码运行图&#xff1a; 2.2.4 回到前端代码&#xff0c;处理服务器返回的响应…

springboot/ssm宠物领养救助平台Java流浪动物救助管理系统web

springboot/ssm宠物领养救助平台Java流浪动物救助管理系统web 基于springboot(可改ssm)vue项目 开发语言&#xff1a;Java 框架&#xff1a;springboot/可改ssm vue JDK版本&#xff1a;JDK1.8&#xff08;或11&#xff09; 服务器&#xff1a;tomcat 数据库&#xff1a;…

from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Input报错无法引用

from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Input 打印一下路径&#xff1a; import tensorflow as tf import keras print(tf.__path__) print(keras.__path__) [E:\\开发工具\\pythonProject\\studyLL\\venv\\lib\\site-packages\\keras\\api\\_v2, E:\\开发工具\\…

经典逻辑题--鞋子的颜色

关注我&#xff0c;持续分享逻辑思维&管理思维&#xff1b; 可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导&#xff1b;欢迎加入AI架构师论坛 有意找工作的同学&#xff0c;请参考博主的原创&#xff1a;《面试官心得--面试前应该如何准备》&#xff0c;《面试官心…