在v5版本的MyDisruptor实现DSL风格的API后。按照计划,v6版本的MyDisruptor作为最后一个版本,需要对MyDisruptor进行最终的一些细节优化。
v6版本一共做了三处优化:
由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客
在第一篇博客中我们就已经介绍过伪共享问题了,这里复制原博客内容如下:
现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存。高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节)。CPU以缓存行作为最小单位读写,且一个缓存行通常会被多个变量占据(例如32位的引用指针占4字节,64位的引用指针占8个字节)。
这样的设计导致了一个问题:即使缓存行上的变量是无关联的(比如不属于同一个对象),但只要缓存行上的某一个共享变量发生了变化,则整个缓存行都会进行缓存一致性的同步。
而CPU间缓存一致性的同步是有一定性能损耗的,能避免则尽量避免。这就是所谓的“伪共享”问题。
disruptor通过对队列中一些关键变量进行了缓存行的填充,避免其因为不相干的变量读写而无谓的刷新缓存,解决了伪共享的问题。
假设存在一个Point对象,其中有两个volatile修饰的long类型字段,x和y。
有两个线程并发的访问一个Point对象,但其中一个线程1只读写x字段,而另一个线程2只读写y字段。
public class Point {
public volatile int x;
public volatile int y;
public Point(int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
}
}
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class FalseSharingDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>());
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
Point point = new Point(1,2);
long start = System.currentTimeMillis();
executor.execute(()->{
// 线程1 x自增1亿次
for(int i=0; i<100000000; i++){
point.x++;
}
countDownLatch.countDown();
});
executor.execute(()->{
// 线程2 y自增1亿次
for(int i=0; i<100000000; i++){
point.y++;
}
countDownLatch.countDown();
});
countDownLatch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("testNormal 耗时=" + (end-start));
executor.shutdown();
}
}
两个线程各自独立访问两个不同的数据,但x和y是一个对象的两个相邻属性因此在内存中是连续分布的,大概率读写时会被放到同一个高速缓存行中,
由于volatile变量修饰的原因,线程1对x线程的修改会对当前缓存行进行触发高速缓存间同步进行强一致地写,使得线程2中x、y字段所在CPU的高速缓存行失效,被迫重新读取主存中最新的数据。
但实际上线程1读写x和线程2读写y是完全不相关的,线程1与线程2在实际业务中并不需要共享同一片内存空间,因此强一致的高速缓存行同步完全是画蛇添足,只会降低性能。
需要注意的是,伪共享问题绝大多数情况下是出现在不同对象之间的,例如线程1会访问对象A中的volatile变量aaa,而线程2会访问另一个对象B中的volatile变量bbb。
但恰好对象A的aaa属性和对象B的bbb属性被加载到同一个缓存行中,这便是实际上最常见的伪共享场景。
因此上述同一个Point对象中x、y两个属性互相干扰的例子其实并不是很恰当,只是为了方便演示效果才拿同一个对象里的不同字段的伪共享场景举例。
解决伪共享问题的方法是做缓存行的填充,简单来说就是通过在需要避免伪共享的volatile字段集合前后填充无用的padding字段,让编译器在编排变量地址时保证其不会被其它线程在访问不相关的变量时所影响。
无论怎样分配变量地内存地址,被填充字段包裹的volatile变量都不会被其它无关的变量访问而被迫进行强一致地高速缓存同步。
public class PointNoFalseSharing {
private long lp1, lp2, lp3, lp4, lp5, lp6, lp7;
public volatile long x;
private long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7;
public volatile long y;
public PointNoFalseSharing(int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
}
}
public class NoFalseSharingDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 2, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>());
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
PointNoFalseSharing point = new PointNoFalseSharing(1,2);
long start = System.currentTimeMillis();
executor.execute(()->{
// 线程1 x自增1亿次
for(int i=0; i<100000000; i++){
point.x++;
}
countDownLatch.countDown();
});
executor.execute(()->{
// 线程2 y自增1亿次
for(int i=0; i<100000000; i++){
point.y++;
}
countDownLatch.countDown();
});
countDownLatch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("testNoFalseSharing 耗时=" + (end-start));
executor.shutdown();
}
}
感兴趣的读者可以把上述存在伪共享问题和解决了伪共享问题的demo分别执行下看看。
在我的机器上,两个线程在对x、y分别自增1亿次的场景下,存在伪共享问题的示例代码FalseSharingDemo比解决了伪共享问题示例代码NoFalseSharingDemo要慢3到5倍。
disruptor中对三个关键组件的全部或部分属性进行了缓存行的填充,分别是Sequence、RingBuffer和SingleProducerSequencer。
这三个组件有两大特征:只会被单个线程写、会被大量其它线程频繁的读,令它们避免出现伪共享问题在高并发场景下对性能有很大提升。
MySingleProducerSequencer中很多属性,但只有nextValue和cachedConsumerSequenceValue被填充字段包裹起来,其主要原因是只有这两个字段会被生产者频繁的读写。
/**
* 序列号对象(仿Disruptor.Sequence)
*
* 由于需要被生产者、消费者线程同时访问,因此内部是一个volatile修饰的long值
* */
public class MySequence {
/**
* 解决伪共享 左半部分填充
* */
private long lp1, lp2, lp3, lp4, lp5, lp6, lp7;
/**
* 序列起始值默认为-1,保证下一个序列恰好是0(即第一个合法的序列号)
* */
private volatile long value = -1;
/**
* 解决伪共享 右半部分填充
* */
private long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7;
private static final Unsafe UNSAFE;
private static final long VALUE_OFFSET;
static {
try {
UNSAFE = UnsafeUtil.getUnsafe();
VALUE_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(MySequence.class.getDeclaredField("value"));
}
catch (final Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
// 注意:省略了方法代码
}
/**
* 环形队列(仿Disruptor.RingBuffer)
* */
public class MyRingBuffer<T> {
/**
* 解决伪共享 左半部分填充
* */
protected long lp1, lp2, lp3, lp4, lp5, lp6, lp7;
private final T[] elementList;
private final MyProducerSequencer myProducerSequencer;
private final int ringBufferSize;
private final int mask;
/**
* 解决伪共享 右半部分填充
* */
protected long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7;
// 注意:省略了方法代码
}
/**
* 单线程生产者序列器(仿Disruptor.SingleProducerSequencer)
* 只支持单消费者的简易版本(只有一个consumerSequence)
*
* 因为是单线程序列器,因此在设计上就是线程不安全的
* */
public class MySingleProducerSequencer implements MyProducerSequencer {
/**
* 生产者序列器所属ringBuffer的大小
* */
private final int ringBufferSize;
/**
* 当前已发布的生产者序列号
* (区别于nextValue)
* */
private final MySequence currentProducerSequence = new MySequence();
/**
* 生产者序列器所属ringBuffer的消费者序列集合
* */
private volatile MySequence[] gatingConsumerSequences = new MySequence[0];
private final MyWaitStrategy myWaitStrategy;
/**
* 解决伪共享 左半部分填充
* */
private long lp1, lp2, lp3, lp4, lp5, lp6, lp7;
/**
* 当前已申请的序列(但是是否发布了,要看currentProducerSequence)
*
* 单线程生产者内部使用,所以就是普通的long,不考虑并发
* */
private long nextValue = -1;
/**
* 当前已缓存的消费者序列
*
* 单线程生产者内部使用,所以就是普通的long,不考虑并发
* */
private long cachedConsumerSequenceValue = -1;
/**
* 解决伪共享 右半部分填充
* */
private long rp1, rp2, rp3, rp4, rp5, rp6, rp7;
// 注意:省略了方法代码
}
对象填充多余字段避免伪共享问题,提高了性能的同时,也需要注意其可能大幅增加了对象所占用的内存空间。
在disruptor中因为Sequence,RingBuffer,SingleProducerSequencer这三个数据结构都是被线程频繁访问的,但实际的数量却十分有限(正比于生产者、消费者的总数),所以这个问题并不严重。
填充缓存行的方法既可以像disruptor一样,手动的设置填充字段,也可以使用jdk提供的Contended注解来告诉编译器进行缓冲行的填充,限于篇幅就不再继续展开了。
因为多线程生产者序列器中和nextValue、cachedConsumerSequenceValue等价的属性就是需要在多个生产者线程间共享的,因此确实需要频繁的在多个CPU核心的高速缓存行间进行同步。
这种场景是实实在在的共享场景,而不是伪共享场景,因此也就不存在伪共享问题了。
截止MyDisruptor的v5版本,消费者线程都是通过一个永不停止的while循环进行工作的,除非强制杀死线程,否则无法令消费者线程关闭,而这无疑是不优雅的。
为此,disruptor实现了令消费者线程主动停止的机制。
/**
* 单线程消费者(仿Disruptor.BatchEventProcessor)
* */
public class MyBatchEventProcessor<T> implements MyEventProcessor{
private final MySequence currentConsumeSequence = new MySequence(-1);
private final MyRingBuffer<T> myRingBuffer;
private final MyEventHandler<T> myEventConsumer;
private final MySequenceBarrier mySequenceBarrier;
private final AtomicBoolean running = new AtomicBoolean();
public MyBatchEventProcessor(MyRingBuffer<T> myRingBuffer,
MyEventHandler<T> myEventConsumer,
MySequenceBarrier mySequenceBarrier) {
this.myRingBuffer = myRingBuffer;
this.myEventConsumer = myEventConsumer;
this.mySequenceBarrier = mySequenceBarrier;
}
@Override
public void run() {
if (!running.compareAndSet(false, true)) {
throw new IllegalStateException("Thread is already running");
}
this.mySequenceBarrier.clearAlert();
// 下一个需要消费的下标
long nextConsumerIndex = currentConsumeSequence.get() + 1;
// 消费者线程主循环逻辑,不断的尝试获取事件并进行消费(为了让代码更简单,暂不考虑优雅停止消费者线程的功能)
while(true) {
try {
long availableConsumeIndex = this.mySequenceBarrier.getAvailableConsumeSequence(nextConsumerIndex);
while (nextConsumerIndex <= availableConsumeIndex) {
// 取出可以消费的下标对应的事件,交给eventConsumer消费
T event = myRingBuffer.get(nextConsumerIndex);
this.myEventConsumer.consume(event, nextConsumerIndex, nextConsumerIndex == availableConsumeIndex);
// 批处理,一次主循环消费N个事件(下标加1,获取下一个)
nextConsumerIndex++;
}
// 更新当前消费者的消费的序列(lazySet,不需要生产者实时的强感知刷缓存性能更好,因为生产者自己也不是实时的读消费者序列的)
this.currentConsumeSequence.lazySet(availableConsumeIndex);
LogUtil.logWithThreadName("更新当前消费者的消费的序列:" + availableConsumeIndex);
} catch (final MyAlertException ex) {
LogUtil.logWithThreadName("消费者MyAlertException" + ex);
// 被外部alert打断,检查running标记
if (!running.get()) {
// running == false, break跳出主循环,运行结束
break;
}
} catch (final Throwable ex) {
// 发生异常,消费进度依然推进(跳过这一批拉取的数据)(lazySet 原理同上)
this.currentConsumeSequence.lazySet(nextConsumerIndex);
nextConsumerIndex++;
}
}
}
@Override
public MySequence getCurrentConsumeSequence() {
return this.currentConsumeSequence;
}
@Override
public void halt() {
// 当前消费者状态设置为停止
running.set(false);
// 唤醒消费者线程(令其能立即检查到状态为停止)
this.mySequenceBarrier.alert();
}
@Override
public boolean isRunning() {
return this.running.get();
}
}
/**
* 多线程消费者工作线程 (仿Disruptor.WorkProcessor)
* */
public class MyWorkProcessor<T> implements MyEventProcessor{
private final MySequence currentConsumeSequence = new MySequence(-1);
private final MyRingBuffer<T> myRingBuffer;
private final MyWorkHandler<T> myWorkHandler;
private final MySequenceBarrier sequenceBarrier;
private final MySequence workGroupSequence;
private final AtomicBoolean running = new AtomicBoolean(false);
public MyWorkProcessor(MyRingBuffer<T> myRingBuffer,
MyWorkHandler<T> myWorkHandler,
MySequenceBarrier sequenceBarrier,
MySequence workGroupSequence) {
this.myRingBuffer = myRingBuffer;
this.myWorkHandler = myWorkHandler;
this.sequenceBarrier = sequenceBarrier;
this.workGroupSequence = workGroupSequence;
}
@Override
public MySequence getCurrentConsumeSequence() {
return currentConsumeSequence;
}
@Override
public void halt() {
// 当前消费者状态设置为停止
running.set(false);
// 唤醒消费者线程(令其能立即检查到状态为停止)
this.sequenceBarrier.alert();
}
@Override
public boolean isRunning() {
return this.running.get();
}
@Override
public void run() {
if (!running.compareAndSet(false, true)) {
throw new IllegalStateException("Thread is already running");
}
this.sequenceBarrier.clearAlert();
long nextConsumerIndex = this.currentConsumeSequence.get();
// 设置哨兵值,保证第一次循环时nextConsumerIndex <= cachedAvailableSequence一定为false,走else分支通过序列屏障获得最大的可用序列号
long cachedAvailableSequence = Long.MIN_VALUE;
// 最近是否处理过了序列
boolean processedSequence = true;
while (true) {
try {
if(processedSequence) {
// 争抢到了一个新的待消费序列,但还未实际进行消费(标记为false)
processedSequence = false;
// 如果已经处理过序列,则重新cas的争抢一个新的待消费序列
do {
nextConsumerIndex = this.workGroupSequence.get() + 1L;
// 由于currentConsumeSequence会被注册到生产者侧,因此需要始终和workGroupSequence worker组的实际sequence保持协调
// 即当前worker的消费序列currentConsumeSequence = 当前消费者组的序列workGroupSequence
this.currentConsumeSequence.lazySet(nextConsumerIndex - 1L);
// 问题:只使用workGroupSequence,每个worker不维护currentConsumeSequence行不行?
// 回答:这是不行的。因为和单线程消费者的行为一样,都是具体的消费者eventHandler/workHandler执行过之后才更新消费者的序列号,令其对外部可见(生产者、下游消费者)
// 因为消费依赖关系中约定,对于序列i事件只有在上游的消费者消费过后(eventHandler/workHandler执行过),下游才能消费序列i的事件
// workGroupSequence主要是用于通过cas协调同一workerPool内消费者线程序列争抢的,对外的约束依然需要workProcessor本地的消费者序列currentConsumeSequence来控制
// cas更新,保证每个worker线程都会获取到唯一的一个sequence
} while (!workGroupSequence.compareAndSet(nextConsumerIndex - 1L, nextConsumerIndex));
}else{
// processedSequence == false(手头上存在一个还未消费的序列)
// 走到这里说明之前拿到了一个新的消费序列,但是由于nextConsumerIndex > cachedAvailableSequence,没有实际执行消费逻辑
// 而是被阻塞后返回获得了最新的cachedAvailableSequence,重新执行一次循环走到了这里
// 需要先把手头上的这个序列给消费掉,才能继续拿下一个消费序列
}
// cachedAvailableSequence只会存在两种情况
// 1 第一次循环,初始化为Long.MIN_VALUE,则必定会走到下面的else分支中
// 2 非第一次循环,则cachedAvailableSequence为序列屏障所允许的最大可消费序列
if (cachedAvailableSequence >= nextConsumerIndex) {
// 争抢到的消费序列是满足要求的(小于序列屏障值,被序列屏障允许的),则调用消费者进行实际的消费
// 取出可以消费的下标对应的事件,交给eventConsumer消费
T event = myRingBuffer.get(nextConsumerIndex);
this.myWorkHandler.consume(event);
// 实际调用消费者进行消费了,标记为true.这样一来就可以在下次循环中cas争抢下一个新的消费序列了
processedSequence = true;
} else {
// 1 第一次循环会获取当前序列屏障的最大可消费序列
// 2 非第一次循环,说明争抢到的序列超过了屏障序列的最大值,等待生产者推进到争抢到的sequence
cachedAvailableSequence = sequenceBarrier.getAvailableConsumeSequence(nextConsumerIndex);
}
} catch (final MyAlertException ex) {
// 被外部alert打断,检查running标记
if (!running.get()) {
// running == false, break跳出主循环,运行结束
break;
}
} catch (final Throwable ex) {
// 消费者消费时发生了异常,也认为是成功消费了,避免阻塞消费序列
// 下次循环会cas争抢一个新的消费序列
processedSequence = true;
}
}
}
}
/**
* 多线程消费者(仿Disruptor.WorkerPool)
* */
public class MyWorkerPool<T> {
private final AtomicBoolean started = new AtomicBoolean(false);
private final MySequence workSequence = new MySequence(-1);
private final MyRingBuffer<T> myRingBuffer;
private final List<MyWorkProcessor<T>> workEventProcessorList;
public void halt() {
for (MyWorkProcessor<?> processor : this.workEventProcessorList) {
// 挨个停止所有工作线程
processor.halt();
}
started.set(false);
}
public boolean isRunning(){
return this.started.get();
}
// 注意:省略了无关代码
}
在修改标识状态为停止的halt方法中,消费者线程可能由于等待生产者继续生产而处于阻塞状态(例如BlockingWaitStrategy),
所以还需要通过消费者维护的序列屏障SequenceBarrier的alert方法来尝试着唤醒消费者。
/**
序列栅栏(仿Disruptor.SequenceBarrier)
*/
public class MySequenceBarrier {
private final MyProducerSequencer myProducerSequencer;
private final MySequence currentProducerSequence;
private volatile boolean alerted = false;
private final MyWaitStrategy myWaitStrategy;
private final MySequence[] dependentSequencesList;
public MySequenceBarrier(MyProducerSequencer myProducerSequencer, MySequence currentProducerSequence,
MyWaitStrategy myWaitStrategy, MySequence[] dependentSequencesList) {
this.myProducerSequencer = myProducerSequencer;
this.currentProducerSequence = currentProducerSequence;
this.myWaitStrategy = myWaitStrategy;
if(dependentSequencesList.length != 0) {
this.dependentSequencesList = dependentSequencesList;
}else{
// 如果传入的上游依赖序列为空,则生产者序列号作为兜底的依赖
this.dependentSequencesList = new MySequence[]{currentProducerSequence};
}
}
/**
获得可用的消费者下标(disruptor中的waitFor)
*/
public long getAvailableConsumeSequence(long currentConsumeSequence) throws InterruptedException, MyAlertException {
// 每次都检查下是否有被唤醒,被唤醒则会抛出MyAlertException代表当前消费者要终止运行了
checkAlert();
long availableSequence = this.myWaitStrategy.waitFor(currentConsumeSequence,currentProducerSequence,dependentSequencesList,this);
if (availableSequence < currentConsumeSequence) {
return availableSequence;
}
// 多线程生产者中,需要进一步约束(于v4版本新增)
return myProducerSequencer.getHighestPublishedSequence(currentConsumeSequence,availableSequence);
}
/**
/**
/**
disruptor类提供了一个halt方法,其基于组件提供的halt机制将所有注册的消费者线程全部关闭。
consumerInfo抽象了单线程/多线程消费者,其子类的halt方法内部会调用对应消费者的halt方法将对应消费者终止。
/**
disruptor dsl(仿Disruptor.Disruptor)
*/
public class MyDisruptor
private final MyRingBuffer
private final Executor executor;
private final MyConsumerRepository
private final AtomicBoolean started = new AtomicBoolean(false);
/**
// 遍历所有的消费者,挨个start启动
this.consumerRepository.getConsumerInfos().forEach(
item->item.start(this.executor)
);
}
/**
// 注意:省略了无关代码
}
目前为止,已经实现了disruptor的halt方法,可以从外部控制消费者线程的启动和终止了。但还存在一个关键问题没有解决:如何保证消费者线程halt停止时,不会存在还未消费完成的事件?
disruptor是一个内存队列,关闭时如果消费者没有把已经在ringBuffer中的事件消费掉,则相当于丢消息了。这个问题在某些场景下是致命的,无法接受的。
disruptor为此提供了一个shutdown方法,用于真正优雅的停止所有消费者,shutdown方法可以检查所有消费者的消费状态,直到所有消费者都把生产的事件消费完后才调用halt方法终止消费者线程。
可以令用户在不丢事件的情况下,实现真正的优雅停止。
在disruptor提供的dsl风格api中,通过updateGatingSequencesForNextInChain方法将不处于消费链尾部的消费者序列从生产者中剔除出去进行了优化。
同时也对这些消费者(ConsumeInfo)进行了是否处于消费者队尾的进行了标记(endOfChain)
shutdown方法内通过忙循环不断的通过hasBacklog方法检查是否有消费链尾部的(最慢的)消费者其进度慢于生产者。
/**
disruptor dsl(仿Disruptor.Disruptor)
*/
public class MyDisruptor
private final MyRingBuffer
private final Executor executor;
private final MyConsumerRepository
private final AtomicBoolean started = new AtomicBoolean(false);
public MyDisruptor(
final MyEventFactory
final int ringBufferSize,
final Executor executor,
final ProducerType producerType,
final MyWaitStrategy myWaitStrategy) {
this.ringBuffer = MyRingBuffer.create(producerType,eventProducer,ringBufferSize,myWaitStrategy);
this.executor = executor;
}
/**
/**
注册单线程消费者 (有上游依赖消费者,仅依赖生产者序列)
@param barrierSequences 依赖的序列屏障
@param myEventHandlers 用户自定义的事件消费者集合
*/
public MyEventHandlerGroup
final MySequence[] barrierSequences,
final MyEventHandler
final MySequence[] processorSequences = new MySequence[myEventHandlers.length];
final MySequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences);
int i=0;
for(MyEventHandler
final MyBatchEventProcessor
new MyBatchEventProcessor<>(ringBuffer, myEventConsumer, barrier);
processorSequences[i] = batchEventProcessor.getCurrentConsumeSequence();
i++;
// consumer对象都维护起来,便于后续start时启动
consumerRepository.add(batchEventProcessor);
}
// 更新当前生产者注册的消费者序列
updateGatingSequencesForNextInChain(barrierSequences,processorSequences);
return new MyEventHandlerGroup<>(this,this.consumerRepository,processorSequences);
}
/**
/**
注册多线程消费者 (有上游依赖消费者,仅依赖生产者序列)
@param barrierSequences 依赖的序列屏障
@param myWorkHandlers 用户自定义的事件消费者集合
*/
public MyEventHandlerGroup
final MySequence[] barrierSequences, final MyWorkHandler
final MySequenceBarrier sequenceBarrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences);
final MyWorkerPool
// consumer都保存起来,便于start统一的启动或者halt、shutdown统一的停止
consumerRepository.add(workerPool);
final MySequence[] workerSequences = workerPool.getCurrentWorkerSequences();
updateGatingSequencesForNextInChain(barrierSequences, workerSequences);
return new MyEventHandlerGroup<>(this, consumerRepository,workerSequences);
}
private void updateGatingSequencesForNextInChain(final MySequence[] barrierSequences, final MySequence[] processorSequences) {
if (processorSequences.length != 0) {
// 这是一个优化操作:
// 由于新的消费者通过ringBuffer.newBarrier(barrierSequences),已经是依赖于之前ringBuffer中已有的消费者序列
// 消费者即EventProcessor内部已经设置好了老的barrierSequences为依赖,因此可以将ringBuffer中已有的消费者序列去掉
// 只需要保存,依赖当前消费者链条最末端的序列即可(也就是最慢的序列),这样生产者可以更快的遍历注册的消费者序列
for(MySequence sequence : barrierSequences){
ringBuffer.removeConsumerSequence(sequence);
}
for(MySequence sequence : processorSequences){
// 新设置的就是当前消费者链条最末端的序列
ringBuffer.addConsumerSequence(sequence);
}
// 将被剔除的序列的状态标记为其不属于消费者依赖链尾部(用于shutdown优雅停止)
consumerRepository.unMarkEventProcessorsAsEndOfChain(barrierSequences);
}
}
/**
启动所有已注册的消费者
*/
public void start(){
// cas设置启动标识,避免重复启动
if (!started.compareAndSet(false, true)) {
throw new IllegalStateException("Disruptor只能启动一次");
}
// 遍历所有的消费者,挨个start启动
this.consumerRepository.getConsumerInfos().forEach(
item->item.start(this.executor)
);
}
/**
/**
等到所有的消费者把已生产的事件全部消费完成后,再halt停止所有消费者线程
*/
public void shutdown(long timeout, TimeUnit timeUnit){
final long timeOutAt = System.currentTimeMillis() + timeUnit.toMillis(timeout);
// 无限循环,直到所有已生产的事件全部消费完成
while (hasBacklog()) {
if (timeout >= 0 && System.currentTimeMillis() > timeOutAt) {
throw new RuntimeException("disruptor shutdown操作,等待超时");
}
// 忙等待
}
// hasBacklog为false,跳出了循环
// 说明已生产的事件全部消费完成了,此时可以安全的优雅停止所有消费者线程了,
halt();
}
/**
/**
/**
维护当前disruptor的所有消费者对象信息的仓库(仿Disruptor.ConsumerRepository)
*/
public class MyConsumerRepository
private final ArrayList
/**
public ArrayList
return consumerInfos;
}
public void add(final MyEventProcessor processor) {
final MyEventProcessorInfo
eventProcessorInfoBySequence.put(processor.getCurrentConsumeSequence(),consumerInfo);
consumerInfos.add(consumerInfo);
}
public void add(final MyWorkerPool
final MyWorkerPoolInfo
for (MySequence sequence : workerPool.getCurrentWorkerSequences()) {
eventProcessorInfoBySequence.put(sequence, workerPoolInfo);
}
consumerInfos.add(workerPoolInfo);
}
/**
找到所有还在运行的、处于尾端的消费者
*/
public List
List
for (MyConsumerInfo consumerInfo : consumerInfos) {
// 找到所有还在运行的、处于尾端的消费者
if (consumerInfo.isRunning() && consumerInfo.isEndOfChain()) {
final MySequence[] sequences = consumerInfo.getSequences();
// 将其消费者序列号全部放进lastSequenceList
Collections.addAll(lastSequenceList, sequences);
}
}
return lastSequenceList;
}
public void unMarkEventProcessorsAsEndOfChain(final MySequence… barrierEventProcessors) {
for (MySequence barrierEventProcessor : barrierEventProcessors) {
eventProcessorInfoBySequence.get(barrierEventProcessor).markAsUsedInBarrier();
}
}
}
/**
* 消费者信息 (仿Disruptor.ConsumerInfo)
* */
public interface MyConsumerInfo {
/**
* 通过executor启动当前消费者
* @param executor 启动器
* */
void start(Executor executor);
/**
* 停止当前消费者
* */
void halt();
/**
* 是否是最尾端的消费者
* */
boolean isEndOfChain();
/**
* 将当前消费者标记为不是最尾端消费者
* */
void markAsUsedInBarrier();
/**
* 当前消费者是否还在运行
* */
boolean isRunning();
/**
* 获得消费者的序列号(多线程消费者由多个序列号对象)
* */
MySequence[] getSequences();
}
/**
* 单线程事件处理器信息(仿Disruptor.EventProcessorInfo)
* */
public class MyEventProcessorInfo<T> implements MyConsumerInfo {
private final MyEventProcessor myEventProcessor;
/**
* 默认是最尾端的消费者
* */
private boolean endOfChain = true;
public MyEventProcessorInfo(MyEventProcessor myEventProcessor) {
this.myEventProcessor = myEventProcessor;
}
@Override
public void start(Executor executor) {
executor.execute(myEventProcessor);
}
@Override
public void halt() {
this.myEventProcessor.halt();
}
@Override
public boolean isEndOfChain() {
return endOfChain;
}
@Override
public void markAsUsedInBarrier() {
this.endOfChain = false;
}
@Override
public boolean isRunning() {
return this.myEventProcessor.isRunning();
}
@Override
public MySequence[] getSequences() {
return new MySequence[]{this.myEventProcessor.getCurrentConsumeSequence()};
}
}
/**
* 多线程消费者信息(仿Disruptor.WorkerPoolInfo)
* */
public class MyWorkerPoolInfo<T> implements MyConsumerInfo {
private final MyWorkerPool<T> workerPool;
/**
* 默认是最尾端的消费者
* */
private boolean endOfChain = true;
public MyWorkerPoolInfo(MyWorkerPool<T> workerPool) {
this.workerPool = workerPool;
}
@Override
public void start(Executor executor) {
workerPool.start(executor);
}
@Override
public void halt() {
this.workerPool.halt();
}
@Override
public boolean isEndOfChain() {
return endOfChain;
}
@Override
public void markAsUsedInBarrier() {
this.endOfChain = true;
}
@Override
public boolean isRunning() {
return this.workerPool.isRunning();
}
@Override
public MySequence[] getSequences() {
return this.workerPool.getCurrentWorkerSequences();
}
}
截止v5版本的MyDisruptor,是通过ArrayList线性表来存储生产者序列器(ProducerSequencer)中所注册的消费者序列集合的。而disruptor中却是直接使用数组来保存的,这是为什么呢?
disruptor中生产者序列器维护的消费者序列集合是会动态添加和删除的,早期版本的MyDisruptor直接使用ArrayList,目的是避免编写额外的代码对数组进行扩容,令代码更加的简单易懂。
虽然ArrayList是线性表结构,基于数组做了一个简单的封装,但是在访问数组中元素时依然不如"array[index]"直接访问的方式效率高。
原因在于ArrayList的get方法中,多了一个rangeCheck判断;而ArrayList的迭代器中则更是包括了对并发版本号验证等额外逻辑。
存在额外逻辑的ArrayList访问内部元素的性能肯定是不如裸数组的。
在绝大多数的场景下,裸数组和ArrayList这一点微小的性能差异是完全可以忽略的。但disruptor中的生产者会不断的通过getMinimumSequence方法遍历维护的消费者序列。因此略微舍弃一些可读性,换来性能上的小提升是值得的。
/**
* 单线程生产者序列器(仿Disruptor.SingleProducerSequencer)
*
* 因为是单线程序列器,因此在设计上就是线程不安全的
* */
public class MySingleProducerSequencer implements MyProducerSequencer{
private static final AtomicReferenceFieldUpdater<MySingleProducerSequencer, MySequence[]> SEQUENCE_UPDATER =
AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(MySingleProducerSequencer.class, MySequence[].class, "gatingConsumerSequences");
@Override
public void addGatingConsumerSequence(MySequence newGatingConsumerSequence){
MySequenceGroups.addSequences(this,SEQUENCE_UPDATER,this.currentProducerSequence,newGatingConsumerSequence);
}
@Override
public void addGatingConsumerSequenceList(MySequence... newGatingConsumerSequences){
MySequenceGroups.addSequences(this,SEQUENCE_UPDATER,this.currentProducerSequence,newGatingConsumerSequences);
}
@Override
public void removeConsumerSequence(MySequence sequenceNeedRemove) {
MySequenceGroups.removeSequence(this,SEQUENCE_UPDATER,sequenceNeedRemove);
}
// 注意:省略了无关的代码
}
/**
* 更改Sequence数组工具类(仿Disruptor.SequenceGroups)
* 注意:实现中cas的插入/删除机制在MyDisruptor中是不必要的,因为MyDisruptor不支持在运行时动态的注册新消费者(disruptor支持,但是有一些额外的复杂度)
* 只是为了和Disruptor的实现保持一致,可以更好的说明实现原理才这样做的,本质上只需要支持sequence数组扩容/缩容即可
* */
public class MySequenceGroups {
/**
* 将新的需要注册的序列集合加入到holder对象的对应sequence数组中(sequencesToAdd集合)
* */
public static <T> void addSequences(
final T holder,
final AtomicReferenceFieldUpdater<T, MySequence[]> updater,
final MySequence currentProducerSequence,
final MySequence... sequencesToAdd) {
long cursorSequence;
MySequence[] updatedSequences;
MySequence[] currentSequences;
do {
// 获得数据持有者当前的数组引用
currentSequences = updater.get(holder);
// 将原数组中的数据复制到新的数组中
updatedSequences = Arrays.copyOf(currentSequences, currentSequences.length + sequencesToAdd.length);
cursorSequence = currentProducerSequence.get();
int index = currentSequences.length;
// 每个新添加的sequence值都以当前生产者的序列为准
for (MySequence sequence : sequencesToAdd) {
sequence.set(cursorSequence);
// 新注册sequence放入数组中
updatedSequences[index++] = sequence;
}
// cas的将新数组赋值给对象,允许disruptor在运行时并发的注册新的消费者sequence集合
// 只有cas赋值成功才会返回,失败的话会重新获取最新的currentSequences,重新构建、合并新的updatedSequences数组
} while (!updater.compareAndSet(holder, currentSequences, updatedSequences));
// 新注册的消费者序列,再以当前生产者序列为准做一次最终修正
cursorSequence = currentProducerSequence.get();
for (MySequence sequence : sequencesToAdd) {
sequence.set(cursorSequence);
}
}
/**
* 从holder的sequence数组中删除掉一个sequence
* */
public static <T> void removeSequence(
final T holder,
final AtomicReferenceFieldUpdater<T, MySequence[]> sequenceUpdater,
final MySequence sequenceNeedRemove) {
int numToRemove;
MySequence[] oldSequences;
MySequence[] newSequences;
do {
// 获得数据持有者当前的数组引用
oldSequences = sequenceUpdater.get(holder);
// 获得需要从数组中删除的sequence个数
numToRemove = countMatching(oldSequences, sequenceNeedRemove);
if (0 == numToRemove) {
// 没找到需要删除的Sequence,直接返回
return;
}
final int oldSize = oldSequences.length;
// 构造新的sequence数组
newSequences = new MySequence[oldSize - numToRemove];
for (int i = 0, pos = 0; i < oldSize; i++) {
// 将原数组中的sequence复制到新数组中
final MySequence testSequence = oldSequences[i];
if (sequenceNeedRemove != testSequence) {
// 只复制不需要删除的数据
newSequences[pos++] = testSequence;
}
}
} while (!sequenceUpdater.compareAndSet(holder, oldSequences, newSequences));
}
private static int countMatching(MySequence[] values, final MySequence toMatch) {
int numToRemove = 0;
for (MySequence value : values) {
if (value == toMatch) {
// 比对Sequence引用,如果和toMatch相同,则需要删除
numToRemove++;
}
}
return numToRemove;
}
}
作为disruptor学习系列的最后一篇博客,v6版本对MyDisruptor存在的一些关键的性能问题做了最后的优化。最终的v6版本MyDisruptor除了少部分不常用的功能没实现外,整体已经和Disruptor相差无几了。
纵观v1到v6版本迭代的全过程,MyDisruptor从最初简单的只支持单线程/单消费者开始,不断的丰富功能、优化性能,代码也逐渐膨胀,变得越来越复杂。
但只要按照每个版本都是为了实现一至多个完整功能模块的角度出发,有机的切分这些代码,也不会觉得难以理解。
站在设计者的角度去实现MyDisruptor的过程中,我学到了很多东西,也逐渐地理解了disruptor在一些地方为什么那样实现的原因。
这种临摹、自己动手实现的方式,可以大幅降低对disruptor这样一个实现巧妙、细节颇多的项目的学习曲线,帮助我们更好的理解disruptor的工作原理以及背后的设计思想。
disruptor无论在整体设计还是最终代码实现上都有很多值得反复琢磨和学习的细节,希望这个系列博客能帮助到对disruptor感兴趣的小伙伴。
本篇博客的完整代码在我的github上:https://github.com/1399852153/MyDisruptor 分支:feature/lab6
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