并发编程框架Disruptor之高性能设计

架构 UML

1 单线程写

Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁，也是因为"单线程写"，这是所有"前提的前提"，离了这个前提条件，没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。

2 系统内存优化-内存屏障

要正确的实现无锁，还需要另外一个关键技术：内存屏障。对应到Java语言，就是valotile变量与happens before语义。

参阅： 内存屏障 - Linux的smp_wmb()/smp_ rmb()

系统内核：比如Linux的kfifo：smp_ wmb()，无论是底层的读写

都是使用了Linux的smp_ wmb

https://github.com/opennetworklinux/linux-3.8.13/blob/master/kernel/kfifo.c

3 系统缓存优化-消除伪共享

缓存系统中是以缓存行(cache line) 为单位存储的。缓存行是2的整数幂个连续字节，一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节。

当多线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。

核心：Sequence

可看成是一个AtomicLong用于标识进度。还有另外一个目的就是防止不同Sequence之间CPU缓存伪共享(Flase Sharing)的问题。

如下设计保证我们保存的 value 永远在一个缓存行中。（8 个long，正好 64 字节）。这也是一个空间换时间的案例。

4 算法优化-序号栅栏机制

我们在生产者进行投递Event的时候，总是会使用:

long sequence = ringBuffer.next();

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Disruptor3.0中，序号栅栏SequenceBarrier和序号Sequence搭配使用。协调和管理消费者与生产者的工作节奏，避免了锁和CAS的使用。

消费者序号数值必须小于生产者序号数值

消费者序号数值必须小于其前置(依赖关系)消费者的序号数值

生产者序号数值不能大于消费者中最小的序号数值

以避免生产者速度过快，将还未来得及消费的消息覆盖

SingleProducerSequencerPad#next

/** * @see Sequencer#next(int) */ @Override public long next(int n) // 1 { if (n < 1) // 初始值：sequence = -1 { throw new IllegalArgumentException("n must be > 0"); } // 语义级别的 // nextValue为SingleProducerSequencer的变量 long nextValue = this.nextValue; long nextSequence = nextValue + n; // 用于判断当前序号是否绕过整个 ringbuffer 容器 long wrapPoint = nextSequence - bufferSize; // 用于缓存优化 long cachedGatingSequence = this.cachedValue; if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > nextValue) { long minSequence; while (wrapPoint > (minSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue))) { LockSupport.parkNanos(1L); // TODO: Use waitStrategy to spin? } this.cachedValue = minSequence; } this.nextValue = nextSequence; return nextSequence; }

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参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21355046

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