北京建网站的公司公司网站制作步骤流程图

一 、背景

工作中遇到项目使用Disruptor做消息队列，对你没看错，不是Kafka也不是rabbitmq。Disruptor有个最大的优点就是快，还有一点它是开源的哦，下面做个简单的记录。

二 、Disruptor介绍

1. Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于 Disruptor 开发的系统单线程能支撑每秒 600 万订单，2010 年在 QCon 演讲后，获得了业界关注。；
2. Disruptor是一个开源的Java框架，它被设计用于在生产者—消费者（producer-consumer problem，简称PCP）问题上获得尽量高的吞吐量（TPS）和尽量低的延迟；
3. 从功能上来看，Disruptor 是实现了“队列”的功能，而且是一个有界队列。那么它的应用场景自然就是“生产者-消费者”模型的应用场合了；
4. Disruptor是LMAX在线交易平台的关键组成部分，LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS，除金融领域之外，其他一般的应用中都可以用到Disruptor，它可以带来显著的性能提升；
5. 其实Disruptor与其说是一个框架，不如说是一种设计思路，这个设计思路对于存在“并发、缓冲区、生产者—消费者模型、事务处理”这些元素的程序来说，Disruptor提出了一种大幅提升性能（TPS）的方案；
   Disruptor的github主页

三 、Disruptor 的核心概念

先从了解 Disruptor 的核心概念开始，来了解它是如何运作的。下面介绍的概念模型，既是领域对象，也是映射到代码实现上的核心对象。

3.1 Ring Buffer

如其名，环形的缓冲区。曾经 RingBuffer 是 Disruptor 中的最主要的对象，但从3.0版本开始，其职责被简化为仅仅负责对通过 Disruptor 进行交换的数据（事件）进行存储和更新。在一些更高级的应用场景中，Ring Buffer 可以由用户的自定义实现来完全替代。

3.2 Sequence Disruptor

通过顺序递增的序号来编号管理通过其进行交换的数据（事件），对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理。一个 Sequence 用于跟踪标识某个特定的事件处理者( RingBuffer/Consumer )的处理进度。虽然一个 AtomicLong 也可以用于标识进度，但定义 Sequence 来负责该问题还有另一个目的，那就是防止不同的 Sequence 之间的CPU缓存伪共享(Flase Sharing)问题。

3.3 Sequencer

Sequencer 是 Disruptor 的真正核心。此接口有两个实现类 SingleProducerSequencer、MultiProducerSequencer ，它们定义在生产者和消费者之间快速、正确地传递数据的并发算法。

3.4 Sequence Barrier

用于保持对RingBuffer的 main published Sequence 和Consumer依赖的其它Consumer的 Sequence 的引用。Sequence Barrier 还定义了决定 Consumer 是否还有可处理的事件的逻辑。

3.5 Wait Strategy

定义 Consumer 如何进行等待下一个事件的策略。（注：Disruptor 定义了多种不同的策略，针对不同的场景，提供了不一样的性能表现）

3.6 Event

在 Disruptor 的语义中，生产者和消费者之间进行交换的数据被称为事件(Event)。它不是一个被 Disruptor 定义的特定类型，而是由 Disruptor 的使用者定义并指定。

3.7 EventProcessor

EventProcessor 持有特定消费者(Consumer)的 Sequence，并提供用于调用事件处理实现的事件循环(Event Loop)。

3.8 EventHandler

Disruptor 定义的事件处理接口，由用户实现，用于处理事件，是 Consumer 的真正实现。

3.9 Producer

即生产者，只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型。

四、案例-demo

通过下面8个步骤,你就能将Disruptor Get回家啦：
1、添加pom.xml依赖

<dependency><groupId>com.lmax</groupId><artifactId>disruptor</artifactId><version>3.3.4</version>
</dependency>

2、消息体Model

/*** 消息体*/
@Data
public class MessageModel {private String message;
}

3、构造EventFactory

public class HelloEventFactory implements EventFactory<MessageModel> {@Overridepublic MessageModel newInstance() {return new MessageModel();}
}

4、构造EventHandler-消费者

@Slf4j
public class HelloEventHandler implements EventHandler<MessageModel> {@Overridepublic void onEvent(MessageModel event, long sequence, boolean endOfBatch) {try {//这里停止1000ms是为了确定消费消息是异步的Thread.sleep(1000);log.info("消费者处理消息开始");if (event != null) {log.info("消费者消费的信息是：{}",event);}} catch (Exception e) {log.info("消费者处理消息失败");}log.info("消费者处理消息结束");}
}

5、构造BeanManager

/*** 获取实例化对象*/
@Component
public class BeanManager implements ApplicationContextAware {private static ApplicationContext applicationContext = null;@Overridepublic void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {this.applicationContext = applicationContext;}public static ApplicationContext getApplicationContext() { return applicationContext; }public static Object getBean(String name) {return applicationContext.getBean(name);}public static <T> T getBean(Class<T> clazz) {return applicationContext.getBean(clazz);}
}

6、构造MQManager

@Configuration
public class MQManager {@Bean("messageModel")public RingBuffer<MessageModel> messageModelRingBuffer() {//定义用于事件处理的线程池， Disruptor通过java.util.concurrent.ExecutorSerivce提供的线程来触发consumer的事件处理ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);//指定事件工厂HelloEventFactory factory = new HelloEventFactory();//指定ringbuffer字节大小，必须为2的N次方（能将求模运算转为位运算提高效率），否则将影响效率int bufferSize = 1024 * 256;//单线程模式，获取额外的性能Disruptor<MessageModel> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, executor,ProducerType.SINGLE, new BlockingWaitStrategy());//设置事件业务处理器---消费者disruptor.handleEventsWith(new HelloEventHandler());// 启动disruptor线程disruptor.start();//获取ringbuffer环，用于接取生产者生产的事件RingBuffer<MessageModel> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();return ringBuffer;}

7、构造Mqservice和实现类-生产者

public interface DisruptorMqService {/*** 消息* @param message*/void sayHelloMq(String message);
}@Slf4j
@Component
@Service
public class DisruptorMqServiceImpl implements DisruptorMqService {@Autowiredprivate RingBuffer<MessageModel> messageModelRingBuffer;@Overridepublic void sayHelloMq(String message) {log.info("record the message: {}",message);//获取下一个Event槽的下标long sequence = messageModelRingBuffer.next();try {//给Event填充数据MessageModel event = messageModelRingBuffer.get(sequence);event.setMessage(message);log.info("往消息队列中添加消息：{}", event);} catch (Exception e) {log.error("failed to add event to messageModelRingBuffer for : e = {},{}",e,e.getMessage());} finally {//发布Event，激活观察者去消费，将sequence传递给改消费者//注意最后的publish方法必须放在finally中以确保必须得到调用；如果某个请求的sequence未被提交将会堵塞后续的发布操作或者其他的producermessageModelRingBuffer.publish(sequence);}}
}

8、构造测试类及方法

@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = DemoApplication.class)
public class DemoApplicationTests {@Autowiredprivate DisruptorMqService disruptorMqService;/*** 项目内部使用Disruptor做消息队列* @throws Exception*/@Testpublic void sayHelloMqTest() throws Exception{disruptorMqService.sayHelloMq("消息到了，Hello world!");log.info("消息队列已发送完毕");//这里停止2000ms是为了确定是处理消息是异步的Thread.sleep(2000);}
}

测试运行结果

2020-04-05 14:31:18.543  INFO 7274 --- [           main] c.e.u.d.d.s.Impl.DisruptorMqServiceImpl  : record the message: 消息到了，Hello world!
2020-04-05 14:31:18.545  INFO 7274 --- [           main] c.e.u.d.d.s.Impl.DisruptorMqServiceImpl  : 往消息队列中添加消息：MessageModel(message=消息到了，Hello world!)
2020-04-05 14:31:18.545  INFO 7274 --- [           main] c.e.utils.demo.DemoApplicationTests      : 消息队列已发送完毕
2020-04-05 14:31:19.547  INFO 7274 --- [pool-1-thread-1] c.e.u.d.disrupMq.mq.HelloEventHandler    : 消费者处理消息开始
2020-04-05 14:31:19.547  INFO 7274 --- [pool-1-thread-1] c.e.u.d.disrupMq.mq.HelloEventHandler    : 消费者消费的信息是：MessageModel(message=消息到了，Hello world!)
2020-04-05 14:31:19.547  INFO 7274 --- [pool-1-thread-1] c.e.u.d.disrupMq.mq.HelloEventHandler    : 消费者处理消息结束

五、总结

其实 生成者 -> 消费者 模式是很常见的，通过一些消息队列也可以轻松做到上述的效果。不同的地方在于，Disruptor 是在内存中以队列的方式去实现的，而且是无锁的。这也是 Disruptor 为什么高效的原因。