剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法

------ 本文是学习算法的笔记，《数据结构与算法之美》，极客时间的课程 ------

Disruptor 是一种内存消息队列。它经Java 中另外一个非常常用的内存消息队列 ArrayBlockQueue（ABS）的性能，要高出一个数量级，可以算得上是最快的内存消息队列了。今天来看下，Disruptor是如何做到如此高性能的？其底层依赖了哪些数据结构和算法？

基于循环队列的“生产者-消费者模型”

什么是内存消息队列？如果我说“生产者-消费者模型”，估计在部分人都知道。在这个模型中，“生产者”生产数据，并且将数据放到一个足以存储容器中。之后，“消费者”从中心存储容器中，取出数据消费。

这个模型非常简单、好理解，那你有没有思考过，这里面存储数据的中心存储容器，是用什么数据结构来实现的呢？

实际上，实现中心存储容器最常用的一种数据结构，就是队列。队列支持数据先进先出。下是这个特性，使得数据被消费的顺序性可以得到保证，也就是说，早被生产的数据就会早被消费。

队列的实现思路。一种是基于链表实现的链式队列，另一种是基于数组实现的顺序队列。不同的需求背景下，我们会选择不同的实现方式。

如果我们要实现一个无界队列，也就是说，队列的大小事先不确定，理论上可以支持无限大。这种情况下，我们适合选用链表来实现队列。因为链表支持快速地动态扩容。如果我们要实现一个德莱文队列，也就是说，队列的大小事先确定，当队列中数据满了之后，生产者就需要等待。直到消费者消费了数据，队列有空闲位置的时候，生产者才能癣数据放入。

实际上，相较于无界队列，有界队列的应用场景更加广泛。毕竟，我们的机器内存是有限的。而无界队列占用的内存数量是不可控的。对于实际的软件开发来说，这种不可控的因素，就会有潜在的风险。在某些极端情况下，无界队列就有能因为内存持续增长，而导致OOM( Out of Memory)错误。

还有一种循环队列，我们讲过，非循环队列在添加、删除数据的工程中，会涉及的搬移操作，导致性能变差。而循环队列可以解决这个数据搬移问题，所以，性能更加好。所以，大部分用到顺序队列的