《重学Java高并发》disruptor是如何做到百万级吞吐？

Posted 2021-11-09 中间件兴趣圈

Disruptor是业界非常出名的单机版高性能队列，官方宣传能达到百万级吞吐，那disruptor是如何做到的呢？

其核心秘诀如下：

• 破除伪共享
• 对象池
• 无锁化设计
• 批处理

上面这些观点，网上已经提了N遍，没关系，本文将结合代码、图解的方式，与大家一起探究实现原理，希望能给读者朋友们不一样的感悟。

提到Disruptor，必然会提到RingBuffer，disruptor环形队列，是整个Disruptor是基座，本文将尝试以RingBuffer为突破口，揭晓disruptor的核心设计理念。

disruptor是如何做到百万级吞吐？

• • 1、RingBuffer核心类图
  • 2、RingBuffer存储结构
  • • • 2.1 伪共享
      • 2.2 RingBuffer破解伪共享
  • 3、无锁化实现原理
  • • • 3.1 多线程写入无锁化实现原理
      • • 3.1.1 Sequencer详解
      • 3.2 MultiProducerSequencer详解
      • 3.2 多线程数据消费无锁化实现原理
      • • 3.2.1 WorkerPool多线程协作模式
        • 3.2.2 BatchEventProcessor批处理协作模式

1、RingBuffer核心类图

RingBuffer是disruptor的核心，其类图如下图所示：

温馨提示：如果图看不清，可以加我微信dingwpmz,获取高清图片。

相关的类说明如下：

• Sequenced
  环形缓存区与序号相关的操作，这个是环形缓存区的基本属性，不太好用语言来描述，我们通过它的核心方法来阐述：
  • int getBufferSize()
    获取缓存区大小
  • boolean hasAvailableCapacity(int requiredCapacity)
    是否还有requiredCapacity个空间供写入线程写入数据
  • long remainingCapacity()
    当前剩余容量。
  • long next()
    获取下一个可写入的下标(序号)
  • long next(int n)
    从环形队列中获取n个可用的下标，返回值为这批最大的可写入序号。
  • long tryNext() throws InsufficientCapacityException
    尝试从环形队列中获取一个可写入位置，如果没有空闲位置供写入则抛出异常。
  • long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException
    尝试从环形队列中获取n个可写入位置，如果没有空闲位置供写入则抛出异常。
  • void publish(long sequence)
    将处于下标sequence的位置“发布”，此时消费者可以从环形队列中消费。
  • void publish(long lo, long hi)
    将从 lo 到 hi 的下标之间的数据发布。
• DataProvider
  数据提供者，只提供了根据下标位置获取数据。
• Cursored
  游标，当前处理的下标。
• EventSink
  数据 sink，主要是提供了丰富的publish方法。
• RingBufferPad、RingBufferFields
  填充实现，主要解决“伪共享”
• RingBuffer
  环形缓存区实现类，也是本文的绝对主角。

2、RingBuffer存储结构

2.1 伪共享

在介绍RingBuffer的存储结构，就不得不先介绍CPU的缓存机制，在CPU中通常存在L1、L2、L3三级缓存，以前只有L1缓存是集成在CPU中，L2级缓存是集成在主板，随着制造工艺的提升，目前L1、L2、L3三级缓存都集成在CPU，如下图所示：

其中L1存储容量最小，但访问速度最快。CPU在执行指令时，优先从L1获取数据，如果缓存未命中，则依次访问L2、L3、最后访问主内存。

在计算机领域有一个非常著名的理论：局部性原理，在执行指令时访问到的数据，接下来80%的概率会访问到这条数据附近的数据。所以CPU在缓存数据时并不是一次只返回访问到的数据，而是会一次读取批数据(CPU一次缓存64字节数据)，以读取数组为例进行阐述：

在到arrs[0]的时候，会将arrs[0]~arrs[7]这64个字节的数据，组成一个缓存行，这种机制极大的提高性能。

缓存行，但会造成“伪共享”的问题，当缓存行中一个数据发生变化，该缓存行将失效。

接下来结合环形队列为例来阐述一下伪共享。

关于队列，有两个重要的指针getIndex,writeIndex，基于cpu缓存机制，会将这些数据加载到一个缓存行，然后当一个线程更新getIndex值,另外一个线程更新writeIndex，这样任意一个线程对数据进行更新，其cpu中该缓存行就会失效，造成缓存未命中，缓存的优势也就随即消失，这就是所谓的伪共享。

解决伪共享的主要手段是填充，使用填充，我们来存在getIndex,writeIndex的梳理如下：

这样可以保证无论怎么将getIndex、writeIndex加载到CPU的缓存行时，可以保证一个缓存行只会包含getIndex或writeIndex,保证两个线程不会有更新竞争，确保缓存命中率，从而提升性能，这其实是典型的以空间换时间。

2.2 RingBuffer破解伪共享

在RingBuffer中环形队列在底层需要维护一个存储数组，如何确保将这些下标不要和其他变量不要缓存在一个cpu缓存行，通常的方案是在前后数组填充128个字节(这里没有想明白，不是只需要64个字节就可以了吗？)，其代码实现截图如下：

上面有几个知识点：

• UnSafe的arrayIndexScacle方法返回当前jvm中用来表示一个数组下标占用的字节数，64位操作系统开启了指针压缩将返回4，否则返回8，默认开启了指针压缩。
• UnSafe的arrayBaseOffset可以获取数组的起始位置。
• 为了避免伪共享，用户申请bufferSize长度的数组，在内部会扩大其容量，在前后都会填充，这里在前后分别填充了128字节。

RingBuffer的内存布局如下图所示：

3、无锁化实现原理

了解来数据存储结构后，接下来将分析RingBuffer的写入与读取，特别是探究多线程环境下如何实现无锁化。

3.1 多线程写入无锁化实现原理

在介绍写入数据之前我们先来看一段基于disruptor的写入模板代码：

上述的关键点如下：

• 通过调用RingBuffer的tryNext方法一个写入位置，如果当前没有可用位置供写入，则抛出队列已满异常。
• 通过调用RingBuffer指定下标位置的元素，供数据填充，RingBuffer引用对象池技术，避免发生GC。
• 数据填充完毕后通过调用RingBuffer的publish方法，通知消费方可使用。
• 如果遇到队列已满异常，等待片刻，再次尝试写入。

显而易见，通过调用tryNext方法非常重要，是整个数据写入的核心，故接下来探究该方法，进入RIngBuffer无锁化设计的核心。

RingBuffer的tryNext方法的实现逻辑如下：

可见，RingBuffer直接委托给Sequencer，那Sequencer又是何许人也呢？

3.1.1 Sequencer详解

Sequencer的核心类图如下图所示：

基本的行为主要由Sequenced基类定义，也是理解该类体系职责的关键窗口，Sequenced主要定义如下行为：

• int getBufferSize()
  获取缓存区的容量

• boolean hasAvailableCapacity(int requiredCapacity)
  判断当前缓存区是否有充足的容量

• long remainingCapacity()
  当前剩余的容量

• long next()
  获取下一个可写的序号，该值会超过bufferSize，与其进行取模得出底层数组中的下标

• long next(int n)
  获取n个连续可写的位置，返回值为这批次最高的序号

• long tryNext() throws InsufficientCapacityException

  尝试获取下一个可写的序号，如果当前无可写序号，抛出空间不足异常

• long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException
  尝试连续获取n个可写序号，不足则抛出异常

• void publish(long sequence)
  将序号为sequence发布，消费端可消费。

• void publish(long lo, long hi)
  将序号 l0到 hi这批消息发布到消费端。

Sequencer继承Sequenced，主要增加了**栈栏(Barrier)**支持，在介绍具体实现时再重点关注。

MultiProducerSequencer、SingleProducerSequencer两个具体的实现，也是Disruptor实现无锁化的核心要点。

3.2 MultiProducerSequencer详解

从名称来看，是多生产者序号实现器。通俗的讲，就是实现多线程写入同一个队列，但无需引入锁。

关于写入序号的获取是MultiProducerSequencer的核心，具体由其next方法实现，为了更容易理解其实现原理，首先和大家介绍一下环形队列的基本特征。

环形队列的底层实现原理如下图所示：

所谓的环形队列，就是对数组进行重复利用，如上图所示，put指针移动道下标为3对时候，如果继续写，就会移动到数组下标为0到位置继续写入，故存在数据的覆盖，为了避免覆盖未处理的数据，需要满足一定的条件。

putIndex - getIndex < size ,其中getIdnex表示第一条待处理的数据。

理解来环形队列的基本特征，接下来我们来看一下MultiProducerSequencer next 方法的实现原理，其代码如下图所示：

通读这段代码，结合环形队列的实现原理，首先来解释一下几个变量的含义：

• cursor
  环形队列已使用的最大序号，下一个可写序号从 cursor + 1 开始。
• gatingSequences
  消费端已处理的最小序列号，即对标环形队列中的getIndex，不过这里的gatingSequences表示的是已处理的序号。

**那分支@1是什么意思呢？**判断缓存区不可写的条件，其变换过程如下图所示：

经过上述等式的变换，理解分支@1就不难了，也就是分支@1就是判断暂时不能写入序号，再次获取最新的消费序号，然后进行一次判断，如果还是不满足上述条件，则首先需要唤醒等待的消费者，因为此时有数据待消费，然后发送方进行自循。

分支@2：使用CAS命令尝试更新，如果更新成功，则返回next给发送者，允许发送方对next下标填充数据，但由于存在多个发送方，该next可能会被其他线程优先获取，故使用CAS命令，如果返回false，则自循。

编程技巧：CAS的使用技巧通常会结合while，其模板代码如下：

总结:主要是基于CAS实现无锁化，并且为了避免竞争，还提供了批处理机制，即发送方可以一次获取多个连续的序号，减少发送方端端竞争。

3.2 多线程数据消费无锁化实现原理

在disruptor中，并发消费的实现类有WorkerPool、BatchEventProcessor(批处理)。接下来将分别介绍。

3.2.1 WorkerPool多线程协作模式

即多个WorkProcessors对同一个RingBuffer中的数据进行处理，即多消费者场景，接下来将探究WorkProcessor的run方法，其代码实现如下图所示：

介绍其实现原理之前，我们还是先对几个重要的局部变量加以说明：

• Sequence sequence
  每一个WorkProcessor内部会维护一个当前已处理的序号。
• Sequence workSequence
  每一个WorkerPool维护一个整体的处理进度序号，会被多个WorkProcessor共同竞争获取，故这里采用了CAS。

核心实现代码如下：

• 首先通过 while + CAS方式获取任务组(WorkPool)获取下一个待处理的下标，每成功一次，该序号将被WorkProcessor锁定，其他处理线程将尝试处理后面的序号。
• 如果当前可处理的序号大于等于nextSequence，即可处理该序号中的数据，否则通过barrier的waitFor等待待处理序号可用，即等待发送方发布该序号，其调用链如下所示：
  

WorkerPool的核心处理要点：每一个线程一次只处理一个序号。

3.2.2 BatchEventProcessor批处理协作模式

BatchEventProcessor的关键代码如下所示：

如果序列器一次可以返回一批序号，则可以在一个批次处理，即降低了获取序号的次数。

本文就介绍到这里了，经过上述的讲述，大家对disruptor无锁化的实现原理应该有了一个比较全面而清晰的理解，也欢迎大家关注我的公众号，加我微信dingwpmz，共同探讨交流。