SpringBoot Disruptor框架遇到的问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了SpringBoot Disruptor框架遇到的问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.消息重复消费问题
问题描述:
项目中启动了多个消费者,测试中发现同一条消息被多次消费。
解决方案:
①幂等方案处理
②disrutor提供了不同的处理机制:
自定义消费者实现EventHandler接口,他是属于重复消费,
自定义消费者实现WorkHandler接口,他是属于竞争消费。
重复消费:
/**
* describe 消费者服务-邮件发送
*
* @author 一叶孤舟
* @date 2022年03月17日17:41
*/
public class EmailEventHandler implements EventHandler<EmailEvent>
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(EmailEventHandler.class);
@Override
public void onEvent(EmailEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception
....
竞争消费:
/**
* describe 消费者服务-邮件发送
*
* @author 一叶孤舟
* @date 2022年03月17日17:41
*/
public class EmailEventHandler implements WorkHandler<EmailEvent>
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(EmailEventHandler.class);
/**
* 邮件发送
* 根据主键更新文件发送列表数据状态
*
* @param event 邮件发送参数
*/
@Override
public void onEvent(EmailEvent event)
...
2.消费者线程一直处于java.lang.Thread.State: WAITING (parking)状态
问题描述:
使用了top命令(具体命令使用我在这篇文章介绍)查看测试环境服务器信息,发现CPU竟然600%。。。估计是要跑路的节奏了。。。还是说正事吧。。。使用top命令查看了服务器,发现是JAVA进程导致的,根据JAVA的进程id,top到了占用CPU的线程,jstack打印了堆栈信息,罪魁祸首就是自己写的disrutor的代码导致的,消费者线程一直parking,裂开了。认真审视了自己的代码,确实有问题,当然了这段代码不止这个问题,我太菜了。。。,已经在改正的路上了,要不然就得提桶跑路了。。。
问题代码:
/**
* describe Disruptor高性能队列服务
*
* @author 晴日朗
* @date 2022年03月17日18:48
*/
@Service
public class EmailSendDisruptorService implements IEmailSendDisruptorService
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(EmailSendDisruptorService.class);
@Autowired
private LookCupRepository lookCupRepository;
@Override
public Result emailSendDisruptorData(List<Map<String, Object>> mapParamList) throws Exception
ExecutorService executor = null;
WorkerPool<EmailEvent> workerPool = null;
try
LOGGER.info("EmailSendDisruptorService.emailSendDisruptorData.start.params=,startTime=", JSON.toJSONString(mapParamList), DateUtils.getNowDate());
if (CollectionUtils.isEmpty(mapParamList))
return Result.errorJson(201, "发送参数为空");
// 1.创建可以缓存的线程池,提供发给consumer
executor = ThreadPoolMonitor.newCachedThreadPool("EmailSendDisruptorServicePool");
// 2.创建event工厂
EmailEventFactory emailEventFactory = new EmailEventFactory();
// 3.定义ringBuffer数组大小,设置为2的N次方,位运算,效率高
int ringBufferSize = 1024 * 1024;
// 4.创建ringBuffer
RingBuffer<EmailEvent> ringBuffer = RingBuffer.create(ProducerType.MULTI, emailEventFactory, ringBufferSize, new YieldingWaitStrategy());
SequenceBarrier barriers = ringBuffer.newBarrier();
// 5.注册消费者,可注册多个,分摊消费模式 消费者实现的是WorkHandle接口
// 查询快码表,获取消费者数目,默认是3个
List<LookCupDO> lookCupDOS = lookCupRepository.findAllDataByType("EMAIL_CONSUMERS");
int consumersCounts = CollectionUtils.isEmpty(lookCupDOS) ? 3 : StringUtils.isEmpty(lookCupDOS.get(0).getColumn1()) ? 3 : Integer.parseInt(lookCupDOS.get(0).getColumn1());
EmailEventHandler[] consumers = new EmailEventHandler[consumersCounts];
for (int i = 0; i < consumers.length; i++)
consumers[i] = new EmailEventHandler();
workerPool = new WorkerPool<EmailEvent>(ringBuffer, barriers,
new EventExceptionHandler(), consumers);
ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());
workerPool.start(executor);
// 6.创建生产者
EmailEventProducer producer = new EmailEventProducer(ringBuffer);
// 7.业务参数投递
for (int i = 0; i < mapParamList.size(); i++)
// 逐条发布,多线程并发处理
producer.onData(mapParamList.get(i));
catch (ParseException e)
throw new Exception(e);
finally
if (null != executor)
executor.shutdown();
return Result.successJson(200, "操作成功", null);
问题解决:
初步排查问题的根源在于配置的等待策略问题:YieldingWaitStrategy->修改为SleepingWaitStrategy。
介绍一下等待策略
①BlockingWaitStrategy
Disruptor的默认策略是BlockingWaitStrategy。在BlockingWaitStrategy内部是使用锁和condition来控制线程的唤醒。BlockingWaitStrategy是最低效的策略,但其对CPU 的消耗最小并且在各种不同部署环境中能提供更加一致的性能表现。
②SleepingWaitStrategy
SleepingWaitStrategy 的性能表现跟 BlockingWaitStrategy 差不多,对 CPU 的消耗也类似,但其对生产者线程的影响最小,通过使用LockSupport.parkNanos(1)来实现循环等待。一般来说Linux系统会暂停一个线程约60µs,这样做的好处是,生产线程不需要采取任何其他行动就可以增加适当的计数器,也不需要花费时间信号通知条件变量。但是,在 生产者线程和使用者线程之间移动事件的平均延迟会更高。它在不需要低延迟并且对生产线程的影响较小的情况最好。一个常见的用例是异步日志记录。
③YieldingWaitStrategy
YieldingWaitStrategy是可以使用在低延迟系统的策略之一。YieldingWaitStrategy 将自旋以等待序列增加到适当的值。在循环体内,将调用Thread.yield(),以允许其他排 队的线程运行。在要求极高性能且事件处理线数小于 CPU 逻辑核心数的场景中,推荐使用此策略;例如,CPU开启超线程的特性。
④BusySpinWaitStrategy
性能最好,适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线程数小于CPU逻辑核 心数的场景中,推荐使用此策略;例如,CPU开启超线程的特性。
3.消费者创建过多
问题描述:
我这消费者过多不是指我自定义的消费者数目太多,而是指的代码车祸现场导致消费者数目过多。。。实际场景中,多个场景注入触发这个接口,并发触发,线程池使用的是Executors.newFixedThreadPool(),创建了大量的线程(消费者),服务器卡顿,人当场裂开。。。我领导说我可以下班了。。。
问题解决:
定义复用的线程池,提供给消费者的线程复用,节省开销。
4.GC问题
问题描述:
我引入这个disruptor框架就是满足生产消费模式,需要处理的数据量很大,然后测试的过程中发现这个接口并发次数达到一定程度,页面就会卡堵。
问题解决:
①初步预计是GC影响的,后期调整VM堆分配机制,根据实际业务场景分配合理大小。
②业务测限制,只有当数据处理完了才能接受请求。
小结:
具体的调整和disruptor使用完整代码在另一篇文章:【超链接,待提供】,只要你不怕,可以看看我的代码,希望不再出现令人当场裂开的画面。
以上是关于SpringBoot Disruptor框架遇到的问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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