本文详细介绍了Disruptor框架的原理和使用方法，包括其在LMAX架构中的作用，以及如何在Java项目中集成和配置Disruptor。通过示例代码展示了EventFactory、EventHandler、RingBuffer等关键组件的使用，强调了Disruptor在低延迟、高并发场景下的优势。此外，还提到了不同版本Disruptor的性能提升和引入方式，以及如何通过EventTranslator实现事件发布与处理的解耦。
一 简介
Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章，在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上，其核心是一个业务逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中，使用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。Disruptor它是一个开源的并发框架，并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。Disruptor是一个高性能的异步处理框架，或者可以认为是最快的消息框架（轻量的JMS），也可以认为是一个观察者模式的实现，或者事件监听模式的实现。
第一次看到Martin Fowler，是在他的一篇微服务的博客上看到的，讲述了分布式微服务的思想，有兴趣的可以去百度下。
二 使用
1 目前我们使用disruptor已经更新到了3.x版本，比之前的2.x版本性能更加的优秀，提供更多的API使用方式，直接下载jar包，addTopath就可以使用了。
2 也可以以maven的方式来引入
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.lmax/disruptor -->
<dependency>
<groupId>com.lmax</groupId>
<artifactId>disruptor</artifactId>
<version>3.4.2</version>
</dependency>3 示例
下面以一个例子来使用disruptor框架：
先了解一下步骤：
- 建立一个Event类
- 建立一个工厂Event类，用于创建Event类实例对象
- 需要有一个监听事件类，用于处理数据（Event类）
- 我们需要进行测试代码编写。实例化Disruptor实例，配置参数。然后我们对Disruptor实例绑定监听事件类，接受并处理数据。
- 在Disruptor中，真正存储数据的核心叫做RingBuffer，我们通过Disruptor实例拿到它，然后把数据生产出来，把数据加入到RingBuffer的实例对象中即可
（1） StringEvent.java 用来接受数据的javabean对象
package com.lxj.disruptor;
/*
* 用于传递数据的对象
*/
public class StringEvent {
private Integer id;
private String value;
public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getValue() {
return value;
}
public void setValue(String value) {
this.value = value;
}
@Override
public String toString() {
return "StringEvent [id=" + id + ", value=" + value + "]";
}
}（2） StringEventFactory.java 该类主要是让disruptor工厂方法创建我们自定义的对象，工厂方法。
/*
* 实现Disruptor提供的工厂接口，工厂方法模式
*/
public class StringEventFactory implements EventFactory<StringEvent> {
@Override
public StringEvent newInstance() {
//我们自定义的对象
return new StringEvent();
}
}（3） StringEventHandler.java 这个类就是一个处理器，也可以说是消费者
package com.lxj.disruptor;
import com.lmax.disruptor.EventHandler;
/*
* 事件的处理器，也就是消费者，这里模拟的是将数据打印处理
*/
public class StringEventHandler implements EventHandler<StringEvent> {
@Override
public void onEvent(StringEvent stringEvent, long sequence, boolean bool) throws Exception {
System.out.println("StringEventHandler(消费者): " + stringEvent +", sequence= "+sequence+",bool="+bool);
}
}（4） StringEventProducer.java 这是一个事件源，用来触发事件。
package com.lxj.disruptor;
import java.nio.ByteBuffer;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
/*
* 这是一个事件源，模拟的就是网络或者磁盘IO发送数据过来，触发事件
* ByteBuffer中携带着数据
*/
public class StringEventProducer {
private final RingBuffer<StringEvent> ringBuffer;
public StringEventProducer(RingBuffer<StringEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
public void sendData(ByteBuffer byteBuffer) {
//ringBuffer就是用来存储数据的，具体可以看disruptor源码的数据结构，next就是获取下一个空事件索引
long sequence = ringBuffer.next();
try {
//通过索引获取空事件
StringEvent stringEvent = ringBuffer.get(sequence);
//切换成读模式
byteBuffer.flip();
//从byteBuffer中读取传过来的值
byte[] dst = new byte[byteBuffer.limit()];
byteBuffer.get(dst, 0, dst.length);
//为stringEvent赋值，填充数据
stringEvent.setValue(new String(dst));
stringEvent.setId((int) sequence);
//clear一下缓冲区
byteBuffer.clear();
} finally {
//发布事件，为确保安全，放入finally中，不会造成disruptor的混乱
ringBuffer.publish(sequence);
}
}
}（5）跟第（4）步一样，也可以有另外一种替代的写法，disruptor3推荐的，这样更灵活。StringEventProducerWithTranslator.java
package com.lxj.disruptor;
import java.nio.ByteBuffer;
import com.lmax.disruptor.EventTranslatorOneArg;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
/*
* 一个Translator可以看做一个事件初始化器
*/
public class StringEventProducerWithTranslator {
private final RingBuffer<StringEvent> ringBuffer;
//填充数据
public static final EventTranslatorOneArg<StringEvent, ByteBuffer> TRANSLATOR = new EventTranslatorOneArg<StringEvent, ByteBuffer>() {
@Override
public void translateTo(StringEvent stringEvent, long sequence, ByteBuffer byteBuffer) {
// 从byteBuffer中读取传过来的值
byteBuffer.flip();
byte[] dst = new byte[byteBuffer.limit()];
byteBuffer.get(dst, 0, dst.length);
byteBuffer.clear();
// 为stringEvent赋值，填充数据
stringEvent.setValue(new String(dst));
stringEvent.setId((int) sequence);
}
};
public StringEventProducerWithTranslator( RingBuffer<StringEvent> ringBuffer) {
this.ringBuffer = ringBuffer;
}
//发布事件
public void sendData(ByteBuffer byteBuffer) {
ringBuffer.publishEvent(TRANSLATOR, byteBuffer);
}
}发送数据跟填充数据进行了分离。
（6） StringEventMain.java 主函数进行测试：
package com.lxj.disruptor;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import com.lmax.disruptor.RingBuffer;
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
/*
* 测试主函数
*/
public class StringEventMain {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建一个线程池
ExecutorService executorPool = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
//创建Event工厂
StringEventFactory factory = new StringEventFactory();
/*
* 创建Disruptor对象
* eventFactory, 传入实现了EventFactory借口的工厂类
* ringBufferSize, 用来存储数据的， 值为 2^n
* executor, 线程池
* producerType, 类型，可以是多个生产者，也可以是单个生产者
* waitStrategy, 使用什么策略，消费者如何等待生产者放入disruptor中 :
BlockingWaitStrategy 是最低效的策略，但其对CPU的消耗最小并且在各种不同部署环境中能提供更加一致的性能表现
SleepingWaitStrategy 的性能表现跟BlockingWaitStrategy差不多，对CPU的消耗也类似，但其对生产者线程的影响最小，适合用于异步日志类似的场景
YieldingWaitStrategy 的性能是最好的，适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线数小于CPU逻辑核心数的场景中，推荐使用此策略；例如，CPU开启超线程的特性
*/
Disruptor<StringEvent> disruptor = new Disruptor<>(factory, (int)Math.pow(2, 20), executorPool, ProducerType.SINGLE, new YieldingWaitStrategy());
//关联处理器，也就是消费者，连接消费事件方法
disruptor.handleEventsWith(new StringEventHandler());
//启动
disruptor.start();
//获取RingBuffer,模拟生产者发布消息
RingBuffer<StringEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();
StringEventProducerWithTranslator producer = new StringEventProducerWithTranslator(ringBuffer);
//StringEventProducer producer = new StringEventProducer(ringBuffer);
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(1024);
//闭锁控制线程同步
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++) {
//下面是进行触发事件并且发布
byteBuffer.put(new String("生产者"+ i +"发布消息").getBytes());
producer.sendData(byteBuffer);
//模拟进行其他操作的耗时
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
countDownLatch.countDown();
}
},"Thread2").start();;
//等待
countDownLatch.await();
disruptor.shutdown(); //关闭 disruptor
executorPool.shutdown(); //关闭线程池
}
}运行结果:
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=0, value=生产者0发布消息], sequence= 0,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=1, value=生产者1发布消息], sequence= 1,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=2, value=生产者2发布消息], sequence= 2,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=3, value=生产者3发布消息], sequence= 3,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=4, value=生产者4发布消息], sequence= 4,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=5, value=生产者5发布消息], sequence= 5,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=6, value=生产者6发布消息], sequence= 6,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=7, value=生产者7发布消息], sequence= 7,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=8, value=生产者8发布消息], sequence= 8,bool=true
StringEventHandler(消费者): StringEvent [id=9, value=生产者9发布消息], sequence= 9,bool=true每隔一秒事件源sendData(),消费者就开始消费数据，这里实质上是一种观察者模式，内部状态改变会通知所有的消费者，有兴趣的可以去了解下观察者模式。
原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38974634/article/details/81812308
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