springboot+disruptor初尝试

Disruptor是一个由LMAX开发的高性能并发框架,用于解决生产者-消费者问题。通过环形缓冲区、序列管理、序列屏障和等待策略,Disruptor实现了单线程每秒600万订单的处理能力。本文详细介绍了Disruptor的组件、工作原理以及在Java中的使用示例,包括创建RingBuffer、事件工厂、事件处理器和生产者、消费者实现。通过Disruptor,可以构建低延迟、高吞吐量的消息传递系统。

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Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,基于 Disruptor 开发的系统单线程能支撑每秒 600 万订单,2010 年在 QCon 演讲后,获得了业界关注。
Disruptor是一个开源的Java框架,它被设计用于在生产者—消费者(producer-consumer problem,简称PCP)问题上获得尽量高的吞吐量(TPS)和尽量低的延迟。
Disruptor的核心概念

  1. Ring Buffer:如其名,环形的缓冲区。
  2. Sequence Disruptor:通过顺序递增的序号来编号管理通过其进行交换的数据(事件),对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理。
  3. Sequencer:Sequencer 是 Disruptor 的真正核心。此接口有两个实现类 SingleProducerSequencer、MultiProducerSequencer ,它们定义在生产者和消费者之间快速、正确地传递数据的并发算法。
  4. Sequence Barrier
  5. Wait Strategy:定义 Consumer 如何进行等待下一个事件的策略。
  6. Event:在 Disruptor 的语义中,生产者和消费者之间进行交换的数据被称为事件(Event)。
  7. EventProcessor:EventProcessor 持有特定消费者(Consumer)的 Sequence,并提供用于调用事件处理实现的事件循环(Event Loop)。
  8. EventHandler:Disruptor 定义的事件处理接口,由用户实现,用于处理事件,是 Consumer 的真正实现。
  9. Producer:即生产者,只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码,Disruptor 没有定义特定接口或类型。

实例
1、pom依赖

		<dependency>
            <groupId>com.lmax</groupId>
            <artifactId>disruptor</artifactId>
            <version>3.4.4</version>
        </dependency>

2、消息体

@Data
public class MessageModel {

    private String message;

}

3、配置类

@Configuration
public class MqManager {

    @Bean("messageModel")
    public RingBuffer<MessageModel> messageModelRingBuffer() {
        ExecutorService threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        //指定事件工厂
        DisruptorMqEventFactory factory = new DisruptorMqEventFactory();

        //指定RingBuffer字节大小,必须为2的N次方(能将求模运算转为位运算提高效率),否则将影响效率
        int bufferSize = 1024 * 256;

        //单线程模式,获取额外的性能
        Disruptor<MessageModel> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, Executors.defaultThreadFactory(), ProducerType.SINGLE, new BlockingWaitStrategy());

        //设置事件业务处理器---消费者
        disruptor.handleEventsWith(new DisruptorMqEventHandler());

        // 启动disruptor线程
        disruptor.start();

        //获取RingBuffer环,用于接取生产者生产的事件
        RingBuffer<MessageModel> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();

        return ringBuffer;
    }
}

4、工厂

public class DisruptorMqEventFactory implements EventFactory<MessageModel> {

    @Override
    public MessageModel newInstance() {
        return new MessageModel();
    }

}

5、生产消息

public interface DisruptorMqService {
    /**
     * 消息
     * @param message
     */
    void sayHelloMq(String message);
}
@Slf4j
@Service
public class DisruptorMqServiceImpl implements DisruptorMqService {

    @Autowired
    private RingBuffer<MessageModel> messageModelRingBuffer;

    @Override
    public void sayHelloMq(String message) {
        log.info("生产消息: {}",message);
        //获取下一个Event槽的下标
        long sequence = messageModelRingBuffer.next();
        try {
            //给Event填充数据
            MessageModel event = messageModelRingBuffer.get(sequence);
            event.setMessage(message);
            log.info("往消息队列中添加消息:{}", event);
        } catch (Exception e) {
            log.error("failed to add event to messageModelRingBuffer for : e = {},{}",e,e.getMessage());
        } finally {
            //发布Event,激活观察者去消费,将sequence传递给该消费者
            //注意最后的publish方法必须放在finally中以确保必须得到调用;如果某个请求的sequence未被提交将会堵塞后续的发布操作或者其他的producer
            messageModelRingBuffer.publish(sequence);
        }
    }
}

6、消费消息

@Slf4j
public class DisruptorMqEventHandler implements EventHandler<MessageModel> {

    @Override
    public void onEvent(MessageModel event, long sequence, boolean endOfBatch) {
        try {
            //这里停止1000ms是为了确定消费消息是异步的
            Thread.sleep(1000);
            log.info("消费者处理消息开始");
            if (event != null) {
                log.info("消费者消费的信息是:{}",event);
            }
        } catch (Exception e) {
            log.info("消费者处理消息失败");
        }
        log.info("消费者处理消息结束");
    }
}

7、测试

	@Autowired
    private DisruptorMqService disruptorMqService;
    /**
     * 项目内部使用Disruptor做消息队列
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void sayHelloMqTest() throws Exception{
        disruptorMqService.sayHelloMq("消息到了,Hello world!");
        log.info("消息队列已发送完毕");
        //这里停止2000ms是为了确定是处理消息是异步的
        Thread.sleep(2000);
    }

测试结果如下
在这里插入图片描述
其实 生成者 -> 消费者 模式是很常见的,通过一些消息队列也可以轻松做到上述的效果。思考一下其应用的场景并尝试进行应用解决业务问题。

<think>我们正在讨论Log4j2集成Disruptor的使用方法。根据引用,我们知道Log4j2的高性能异步日志输出依赖Disruptor框架。下面将详细介绍集成步骤。</think>### Log4j2 集成 Disruptor 使用方法 Log4j2 通过 Disruptor 实现高性能异步日志处理的核心原理是:**使用环形队列(Ring Buffer)替代传统阻塞队列**,结合无锁并发设计,将日志事件生产(应用程序)与消费(写入文件/网络)解耦,实现吞吐量提升 10 倍以上[^4]。以下是具体实现步骤: --- #### 一、基础环境配置 1. **添加 Maven 依赖**(版本需匹配): ```xml <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.17.1</version> <!-- 推荐最新稳定版 --> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-api</artifactId> <version>2.17.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version>3.4.4</version> <!-- Disruptor 核心库 --> </dependency> ``` 2. **关键配置参数**(`log4j2.xml`): ```xml <Configuration status="warn"> <!-- 启用异步日志全局队列 --> <AsyncLoggerConfig disruptor="true" ringBufferSize="262144" /> <Appenders> <!-- 使用异步Appender --> <RollingRandomAccessFile name="AsyncFile" fileName="logs/app.log" filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd}.log.gz"> <PatternLayout pattern="%d %p %c{1.} [%t] %m%n"/> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"/> </Policies> </RollingRandomAccessFile> </Appenders> <Loggers> <Root level="info"> <AppenderRef ref="AsyncFile"/> </Root> </Loggers> </Configuration> ``` - **`disruptor="true"`**:启用 Disruptor 异步队列[^2] - **`ringBufferSize`**:环形队列大小(需为 2 的幂,默认 256K) - **`RollingRandomAccessFile`**:高性能文件写入器[^4] --- #### 二、性能优化技巧 1. **避免日志阻塞事件生产** - 设置 `-Dlog4j2.AsyncQueueFullPolicy=Discard` 丢弃超限日志 - 或 `-Dlog4j2.DiscardThreshold=INFO` 仅丢弃 INFO 以下级别日志 2. **线程绑定优化** - 添加 `-Dlog4j2.ContextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector` 启用线程亲和性调度 3. **批处理配置** - 增大 `batchSize`(默认 1024)提升磁盘写入效率: ```xml <AsyncLoggerConfig batchSize="4096" ... /> ``` --- #### 三、验证与监控 1. **检查 Disruptor 状态** 启动时观察日志: ``` AsyncLoggerConfig[AsyncFile] disruptor=true ringBufferSize=262144 ``` 2. **性能对比测试** - 同步日志:约 5,000 条/秒 - Disruptor 异步日志:可达 500,000 条/秒[^4] 3. **异常处理** 捕获队列溢出事件: ```java StatusLogger.getLogger().addListener(event -> { if (event.getMessage().contains("RingBuffer full")) { // 触发告警 } }); ``` --- #### 四、典型问题解决 ❌ **问题**:日志丢失或延迟 ✅ **解决**: - 检查 `ringBufferSize` 是否过小(高并发场景建议 ≥131072) - 升级 Disruptor 到 3.4.x+ 解决早期版本内存屏障缺陷 ❌ **问题**:`NoClassDefFoundError` ✅ **解决**: 确保包含所有必需依赖: ```xml <!-- 必须同时包含 log4j-core + disruptor --> ``` > **技术原理**:Disruptor 通过**消除锁竞争**和**缓存行填充**(避免伪共享)实现零竞争队列,其环形队列结构满足日志事件的 $O(1)$ 时间复杂度写入[^1][^2]。 ---
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