《重学Java高并发》Disruptor使用实战

上文已经详细介绍了disruptor，也体会了并发编程的奥妙，接下来将理论结合实战，本文和大家分享一下disruptor的使用，加深对disruptor工具包对理解。

1、 disruptor常用类一览

disruptor的常用类体系如下图所示：

其职责说明如下：

• RingBuffer 环形队列，disruptor中的核心存储类
• Sequencer 序号实现器，维护发送者发送的序号生成逻辑、消费方获取可消费的序号，是无锁化访问的核心实现类，共有两个实现类，MultiProducerSequencer为多生产者实现类、SingleProducerSequencer单生产者实现类。
• WaitStrategy 等待策略，消息发送者在容器已写满时、消费者在无消费数据时的等待策略，disruptor提供了N种实现类：

WaitStrategy在创建RingBuffer时指定，默认为BlockingWaitStrategy。

• BlockingWaitStrategy 基于juc的阻塞等待。
• LiteTimeoutBlockingWaitStrategy 带超时时间的阻塞等待。
• YieldingWaitStrategy 先自旋100次，如果还不满足条件，则每次调用yield方法，让出CPU，重新参与调度。
• BusySpinWaitStrategy 自旋，直到满足条件，生产环境慎用。
• TimeoutBlockingWaitStrategy 带超时时间的阻塞等待，与LiteTimeoutBlockingWaitStrategy的区别是TimeoutBlockingWaitStrategy等待时间必须严格低于设定的值。
• SleepingWaitStrategy 前100次自旋每一次都调用yield，然后阻塞1ms ，继续重试。
• PhasedBackoffWaitStrategy 组合策略，可以指定上述策略，然后退化为 yield自旋。

• SequenceBarrier 序号栈栏。在流水线上有多个步骤，后一个步骤必须依赖前一个步骤的完成，栈栏的作用就在于此。
• EventFactory事件生成器工厂类，RingBuffer的设计为力避免频繁的垃圾回收，在RingBuffer中存储的值会预先创建，生产者获取一个Event对象，并填充具体的值，故通常事件对象通常创建的事一个包装类。
• EventProcessor 事件处理器，disruptor中提供了两类事件处理器WorkProcessor、BatchEventProcessor（批处理），它的职责是从RingBuffer中获取可消费的事件，然后调用EventHandler的onEvent方法。
• EventHandler事件处理器在获取一个可处理的事件后调用EventHandler的onEvent方法，这也是用户自定处理程序的入口，即编写用户业务代码的扩展点。
• ExceptionHandler 异常处理策略。

2、disruptor在canal中的运用

首先以笔者在工作中遇到一个经典使用场景来和大家观摩一下disruptor的基本使用。

在互联网行业中有一种经典的读写分离架构：数据异构，以物流下单为示例，通常关系型数据库只负责订单的创建业务，而关于订单查询、订单轨迹查询等查询类业务，通常会去查询es，依此来降低数据库压力，但接踵而来的问题是如何将数据库的数据准实时同步到Es呢？canal闪亮登场，其核心理念就是订阅并解析binlog，其基本的流程如下：

在示例中解析binlog的目的是提取数据的变化，即DML语句(插入、更新、删除)，将这些数据变更在目标端进行重放，为了提高性能，采用disruptor框架提高性能，该如何实现呢？

• 将解析动作分解为两步，第一步判断事件是否是dml事件，即是否需要解析。
• 解析dml

为什么要这样拆分呢？一是将粒度降低，解耦，灵活提供不一样的并发度。

接下来我们看一下canal中是如何使用disruptor来解决该问题的。

2.1 创建EventFactory

首先需要创建一个EventFactory，用于填充RingBuffer中的对象，避免过多垃圾回收。

2.2 创建RingBuffer

根据bingo dump协议，mysql的解析线程创建一个，故该场景下的事件发送者只有一个，创建一个单生产者的RingBuffer，其代码如下：

2.3 创建相关的业务Handler

在该场景中需要定义两个handler，由于是具体的业务逻辑，这里不做详细介绍，简单截图说明如下：

2.4 创建栅栏(顺序性保证)

由于binlog解析场景有一个特殊的场景：并发解析但不能破坏顺序性语义。

2.5创建事件处理器

在解析事件类型、元数据时采用了BatchEventProcessor，但使用了批处理机制；而在解析dml具体数据时采用了WorkProcessor，支持多线程并发解析。

值得注意的是dml解析器必须依赖元数据解析器，故这里需要引入栈栏，具体是利用RingBuffer的addGatingSequences方法依次将自身处理器的sequences加入到RingBuffer中。

2.6 生产者端代码模板

生长者这边主要是将数据写入到RingBuffer中，从而让下游消费。

上述代码的特点：

• 使用 do while 循环，持续放入。
• 首先调用 RingBuffer的tryNext,尝试获取一个可写的序号，如果获取不到，则重试。
• 获取一个可写序号号，将值进行填充，然后调用publish方法进行发布，让消费端可感知。

好了，本文就介绍到这里了，一键三连(关注、点赞、留言)是对我最大的鼓励。

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