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disruptor笔记之一:快速入门
欢迎访问我的GitHub
https://github.com/zq2599/blog_demos
内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;
关于disruptor
disruptor是LMAX公司开发的一个高性能队列,其作用和阻塞队列(BlockingQueue)类似,都是在相同进程内、不同线程间传递数据(例如消息、事件),另外disruptor也有自己的一些特色:
- 以广播的形式发布事件,并且消费者之间存在依赖关系;
- 为事件提前分配内存;
- 无锁算法;
关于Ring Buffer(环形队列)
- 提到disruptor一般都会提到Ring Buffer(环形队列)是它的特点,实际上从3.0版本之后,环形队列只是用来存储和更新事件数据,在其他更复杂的场景下,用户可以通过自定义操作将其替换掉;
- 简单的说,disruptor官方认为Ring Buffe是核心概念(Core Concepts),但不是特色( key features)
本篇概览
作为《disruptor笔记》系列的开篇,本篇有两个任务:
-
创建名为disruptor-tutorials的gradle工程,作为整个系列的父工程,该系列所有代码都是这个父工程下的module;
-
在disruptor-tutorials下面新建名为basic-event的module,这是个springboot应用,作用是使用disruptor的基本功能:一个线程发布事件,另一个线程消费事件,也就是对环形队列最基本的操作,如下图:
用disruptor实现消息的发布和消费的套路
- 咱们提前小结用disruptor实现消息的发布和消费的套路,后面的开发按部就班即可,括号中是本篇对应的java类:
- 事件的定义:一个普通的bean(StringEvent.java)
- 事件工厂:定义如何生产事件的内存实例,这个实例刚从内存中创建,还没有任何业务数据(StringEventFactory.java)
- 事件处理:封装了消费单个事件的具体逻辑(StringEventHandler.java)
- 事件生产者:定义了如何将业务数据设置到还没有业务数据的事件中,就是工厂创建出来的那种(StringEventProducer.java)
- 初始化逻辑:创建和启动disruptor对象,将事件工厂传给disruptor,创建事件生产者和事件处理对象,并分别与disruptor对象关联;
-
业务逻辑:也就是调用事件生产者的onData方法发布事件,本文的做法是在单元测试类中发布事件,然后检查消费的事件数和生产的事件数是否一致;
7
环境信息
《Disruptor笔记》系列涉及的环境信息如下:
- 操作系统:64位win10
- JDK:1.8.0_281
- IDE:IntelliJ IDEA 2021.1.1 (Ultimate Edition)
- gradle:6.7.1
- springboot:2.3.8.RELEASE
- disruptor:3.4.4
源码下载
- 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos):
名称 | 链接 | 备注 |
---|---|---|
项目主页 | https://github.com/zq2599/blog_demos | 该项目在GitHub上的主页 |
git仓库地址(https) | https://github.com/zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址,https协议 |
git仓库地址(ssh) | git@github.com:zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址,ssh协议 |
- 这个git项目中有多个文件夹,本次实战的源码在disruptor-tutorials文件夹下,如下图红框所示:
创建父工程
- 因为是系列文章,所以这里做个父工程来管理所有依赖库和插件,新建名为disruptor-tutorials的gradle工程,build.gradle如下:
import java.time.OffsetDateTime
import java.time.format.DateTimeFormatter
buildscript {
repositories {
maven {
url 'https://plugins.gradle.org/m2/'
}
// 如果有私服就在此配置,如果没有请注释掉
maven {
url 'http://192.168.50.43:8081/repository/aliyun-proxy/'
}
// 阿里云
maven {
url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'
}
mavenCentral()
}
ext {
// 项目版本
projectVersion = '1.0-SNAPSHOT'
// sprignboot版本 https://github.com/spring-projects/spring-boot/releases
springBootVersion = '2.3.8.RELEASE'
}
}
plugins {
id 'java'
id 'java-library'
id 'org.springframework.boot' version "${springBootVersion}" apply false
id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.11.RELEASE'
id 'net.nemerosa.versioning' version '2.14.0'
id 'io.franzbecker.gradle-lombok' version '4.0.0' apply false
id 'com.github.ben-manes.versions' version '0.36.0' // gradle dependencyUpdates
}
// If you attempt to build without the `--scan` parameter in `gradle 6.0+` it will cause a build error that it can't find
// a buildScan property to change. This avoids that problem.
if (hasProperty('buildScan')) {
buildScan {
termsOfServiceUrl = 'https://gradle.com/terms-of-service'
termsOfServiceAgree = 'yes'
}
}
wrapper {
gradleVersion = '6.7.1'
}
def buildTimeAndDate = OffsetDateTime.now()
ext {
// 构建时取得当前日期和时间
buildDate = DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE.format(buildTimeAndDate)
buildTime = DateTimeFormatter.ofPattern('HH:mm:ss.SSSZ').format(buildTimeAndDate)
buildRevision = versioning.info.commit
}
allprojects {
apply plugin: 'java'
apply plugin: 'idea'
apply plugin: 'eclipse'
apply plugin: 'io.spring.dependency-management'
apply plugin: 'io.franzbecker.gradle-lombok'
compileJava {
sourceCompatibility = JavaVersion.VERSION_1_8
targetCompatibility = JavaVersion.VERSION_1_8
options.encoding = 'UTF-8'
}
compileJava.options*.compilerArgs = [
'-Xlint:all', '-Xlint:-processing'
]
// Copy LICENSE
tasks.withType(Jar) {
from(project.rootDir) {
include 'LICENSE'
into 'META-INF'
}
}
// 写入到MANIFEST.MF中的内容
jar {
manifest {
attributes(
'Created-By': "${System.properties['java.version']} (${System.properties['java.vendor']} ${System.properties['java.vm.version']})".toString(),
'Built-By': 'travis',
'Build-Date': buildDate,
'Build-Time': buildTime,
'Built-OS': "${System.properties['os.name']}",
'Build-Revision': buildRevision,
'Specification-Title': project.name,
'Specification-Version': projectVersion,
'Specification-Vendor': 'Will Zhao',
'Implementation-Title': project.name,
'Implementation-Version': projectVersion,
'Implementation-Vendor': 'Will Zhao'
)
}
}
repositories {
mavenCentral()
// 如果有私服就在此配置,如果没有请注释掉
maven {
url 'http://192.168.50.43:8081/repository/aliyun-proxy/'
}
// 阿里云
maven {
url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'
}
jcenter()
}
buildscript {
repositories {
maven { url 'https://plugins.gradle.org/m2/' }
}
}
}
allprojects { project ->
buildscript {
dependencyManagement {
imports {
mavenBom "org.springframework.boot:spring-boot-starter-parent:${springBootVersion}"
mavenBom "org.junit:junit-bom:5.7.0"
}
dependencies {
dependency 'org.projectlombok:lombok:1.16.16'
dependency 'org.apache.commons:commons-lang3:3.11'
dependency 'commons-collections:commons-collections:3.2.2'
dependency 'com.lmax:disruptor:3.4.4'
}
}
ext {
springFrameworkVersion = dependencyManagement.importedProperties['spring-framework.version']
}
}
}
group = 'bolingcavalry'
version = projectVersion
- 接下来编写消息发布和消费的代码;
新建module
- 前面新建了整个《Disruptor笔记》系列的父工程,现在新建名为basic-event的module,其build.gradle内容如下:
plugins {
id 'org.springframework.boot'
}
dependencies {
implementation 'org.projectlombok:lombok'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
implementation 'com.lmax:disruptor'
testImplementation('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')
}
- 这个module是个springboot应用,启动类如下:
package com.bolingcavalry;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class BasicEventApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(BasicEventApplication.class, args);
}
}
- 接下来按照前面总结的套路行事;
事件的定义
- 事件定义类StringEvent.java,可见就是个普普通通的java bean:
package com.bolingcavalry.service;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.ToString;
@Data
@ToString
@NoArgsConstructor
public class StringEvent {
private String value;
}
事件工厂
- 事件工厂的作用,是让disruptor知道如何在内存中创建一个事件实例,不过,该实例和业务还没有任何关系,本篇的事件工厂如下,可见就是创建StringEvent实例,并没有特别的操作:
package com.bolingcavalry.service;
import com.lmax.disruptor.EventFactory;
public class StringEventFactory implements EventFactory<StringEvent> {
@Override
public StringEvent newInstance() {
return new StringEvent();
}
}
事件处理
- 时间处理类的作用是定义一个事件如何被消费,里面是具体的业务代码,每个事件都会执行此类的onEvent方法;
- 本篇的事件处理类做的事情是打印事件内容,再用sleep消耗100毫秒,然后再调用外部传入的Consumer实现类的accept方法:
package com.bolingcavalry.service;
import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import lombok.Setter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;
@Slf4j
public class StringEventHandler implements EventHandler<StringEvent> {
public StringEventHandler(Consumer<?> consumer) {
this.consumer = consumer;
}
// 外部可以传入Consumer实现类,每处理一条消息的时候,consumer的accept方法就会被执行一次
private Consumer<?> consumer;
@Override
public void onEvent(StringEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
log.info("sequence [{}], endOfBatch [{}], event : {}", sequence, endOfBatch, event);
// 这里延时100ms,模拟消费事件的逻辑的耗时
Thread.sleep(100);
// 如果外部传入了consumer,就要执行一次accept方法
if (null!=consumer) {
consumer.accept(null);
}
}
}
事件生产者
- 每当业务要生产一个事件时,就会调用事件生产者的onData方法,将业务数据作为入参传进来,此时生产者会从环形队列中取出一个事件实例(就是前面的事件工厂创建的),把业务数据传给这个实例,再把实例正式发布出去:
package com.bolingcavalry.service;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
public class StringEventProducer {
// 存储数据的环形队列
private final RingBuffer<StringEvent> ringBuffer;
public StringEventProducer(RingBuffer<StringEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
public void onData(String content) {
// ringBuffer是个队列,其next方法返回的是下最后一条记录之后的位置,这是个可用位置
long sequence = ringBuffer.next();
try {
// sequence位置取出的事件是空事件
StringEvent stringEvent = ringBuffer.get(sequence);
// 空事件添加业务信息
stringEvent.setValue(content);
} finally {
// 发布
ringBuffer.publish(sequence);
}
}
}
初始化逻辑
- 开发一个spring bean,这里面有disruptor的初始化逻辑,有几处需要关注的地方稍后会说到:
package com.bolingcavalry.service.impl;
import com.bolingcavalry.service.*;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.util.DaemonThreadFactory;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.function.Consumer;
@Service
@Slf4j
public class BasicEventServiceImpl implements BasicEventService {
private static final int BUFFER_SIZE = 16;
private Disruptor<StringEvent> disruptor;
private StringEventProducer producer;
/**
* 统计消息总数
*/
private final AtomicLong eventCount = new AtomicLong();
@PostConstruct
private void init() {
Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
// 实例化
disruptor = new Disruptor<>(new StringEventFactory(),
BUFFER_SIZE,
new CustomizableThreadFactory("event-handler-"));
// 准备一个匿名类,传给disruptor的事件处理类,
// 这样每次处理事件时,都会将已经处理事件的总数打印出来
Consumer<?> eventCountPrinter = new Consumer<Object>() {
@Override
public void accept(Object o) {
long count = eventCount.incrementAndGet();
log.info("receive [{}] event", count);
}
};
// 指定处理类
disruptor.handleEventsWith(new StringEventHandler(eventCountPrinter));
// 启动
disruptor.start();
// 生产者
producer = new StringEventProducer(disruptor.getRingBuffer());
}
@Override
public void publish(String value) {
producer.onData(value);
}
@Override
public long eventCount() {
return eventCount.get();
}
}
- 上述代码有以下几点需要注意:
- publish方法给外部调用,用于发布一个事件;
- eventCountPrinter是Consumer的实现类,被传给了StringEventHandler,这样StringEventHandler消费消息的时候,eventCount就会增加,也就记下了已经处理的事件总数;
- Disruptor的构造方法中,BUFFER_SIZE表示环形队列的大小,这里故意设置为16,这样可以轻易的将环形队列填满,此时再发布事件会不会导致环形队列上的数据被覆盖呢?稍后咱们可以测一下;
- 记得调用start方法;
web接口
再写一个web接口类,这样就可以通过浏览器验证前面的代码了:
package com.bolingcavalry.controller;
import com.bolingcavalry.service.BasicEventService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.time.LocalDateTime;
@RestController
public class BasicEventController {
@Autowired
BasicEventService basicEventService;
@RequestMapping(value = "/{value}", method = RequestMethod.GET)
public String publish(@PathVariable("value") String value) {
basicEventService.publish(value);
return "success, " + LocalDateTime.now().toString();
}
}
业务逻辑
-
现在生产事件的接口已准备好,消费事件的代码也完成了,接下来就是如何调用生产事件的接口来验证生产和消费是否正常,这里我选择使用单元测试来验证;
-
在disruptor-tutorials\basic-event\src\test\java目录下新增测试类BasicEventServiceImplTest.java,测试逻辑是发布了一百个事件,再验证消费事件的数量是否也等于一百:
package com.bolingcavalry.service.impl;
import com.bolingcavalry.service.BasicEventService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Slf4j
public class BasicEventServiceImplTest {
@Autowired
BasicEventService basicEventService;
@Test
public void publish() throws InterruptedException {
log.info("start publich test");
int count = 100;
for(int i=0;i<count;i++) {
log.info("publich {}", i);
basicEventService.publish(String.valueOf(i));
}
// 异步消费,因此需要延时等待
Thread.sleep(1000);
// 消费的事件总数应该等于发布的事件数
assertEquals(count, basicEventService.eventCount());
}
}
- 编码完成后,点击下图红框1中的按钮运行单元测试,结果如红框2所示,测试通过:
- 聪明的您可能会产生疑惑:环形数组大小只有16,消费一个事件耗时很长(100毫秒),那么环形数组中的事件还未消费完时如果还在发布事件会发生什么呢?新事件会覆盖未消费的事件吗?显然不会,因为测试结果是通过的,那么disruptor是怎么做到的呢?其实从日志上可以看出一些端倪,下图是测试过程中日志的末尾部分,红框显示,一直到测试快结束,发布事件的线程还在执行发布操作,这就意味着:如果消费速度过慢导致环形队列里放不进新的事件时,发布事件的线程就会阻塞,知道环形队列中可以放入事件为止:
- 至此,disrupor的入门操作就完成了,咱们已经体验过基本的发布和消费功能,接下来的文章咱们会继续深入学习其他更强大的功能;
来源:https://www.cnblogs.com/bolingcavalry/p/15328374.html
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