disruptor笔记之三：环形队列的基础操作(不用Disruptor类)

• 发布一个事件

• @param value

• @return

*/

void publish(String value);

/**

• 返回已经处理的任务总数

• @return

*/

long eventCount();

}

• 以上就是公共代码了，接下来逐个实现之前规划的三个场景；

100个事件，单个消费者消费

• 这是最简单的功能了，实现发布消息和单个消费者消费的功能，代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.*;

import com.lmax.disruptor.BatchEventProcessor;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

import com.lmax.disruptor.SequenceBarrier;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

import java.util.function.Consumer;

@Service(“oneConsumer”)

@Slf4j

public class OneConsumerServiceImpl implements LowLevelOperateService {

private RingBuffer ringBuffer;

private StringEventProducer producer;

/**

• 统计消息总数

*/

private final AtomicLong eventCount = new AtomicLong();

private ExecutorService executors;

@PostConstruct

private void init() {

// 准备一个匿名类，传给disruptor的事件处理类，

// 这样每次处理事件时，都会将已经处理事件的总数打印出来

Consumer<?> eventCountPrinter = new Consumer() {

@Override

public void accept(Object o) {

long count = eventCount.incrementAndGet();

log.info(“receive [{}] event”, count);

}

};

// 创建环形队列实例

ringBuffer = RingBuffer.createSingleProducer(new StringEventFactory(), BUFFER_SIZE);

// 准备线程池

executors = Executors.newFixedThreadPool(1);

//创建SequenceBarrier

SequenceBarrier sequenceBarrier = ringBuffer.newBarrier();

// 创建事件处理的工作类，里面执行StringEventHandler处理事件

BatchEventProcessor batchEventProcessor = new BatchEventProcessor<>(

ringBuffer,

sequenceBarrier,

new StringEventHandler(eventCountPrinter));

// 将消费者的sequence传给环形队列

ringBuffer.addGatingSequences(batchEventProcessor.getSequence());

// 在一个独立线程中取事件并消费

executors.submit(batchEventProcessor);

// 生产者

producer = new StringEventProducer(ringBuffer);

}

@Override

public void publish(String value) {

producer.onData(value);

}

@Override

public long eventCount() {

return eventCount.get();

}

}

• 上述代码有以下几处需要注意：

1. 自己创建环形队列RingBuffer实例

2. 自己准备线程池，里面的线程用来获取和消费消息

3. 自己动手创建BatchEventProcessor实例，并把事件处理类传入

4. 通过ringBuffer创建sequenceBarrier，传给BatchEventProcessor实例使用

5. 将BatchEventProcessor的sequence传给ringBuffer，确保ringBuffer的生产和消费不会出现混乱

6. 启动线程池，意味着BatchEventProcessor实例在一个独立线程中不断的从ringBuffer中获取事件并消费；

• 为了验证上述代码能否正常工作，我这里写了个单元测试类，如下所示，逻辑很简单，调用OneConsumerServiceImpl.publish方法一百次，产生一百个事件，再检查OneConsumerServiceImpl记录的消费事件总数是不是等于一百：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.LowLevelOperateService;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.junit.Test;

import org.junit.runner.RunWith;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;

import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import static org.junit.Assert.assertEquals;

@RunWith(SpringRunner.class)

@SpringBootTest

@Slf4j

public class LowLeverOperateServiceImplTest {

@Autowired

@Qualifier(“oneConsumer”)

LowLevelOperateService oneConsumer;

private static final int EVENT_COUNT = 100;

private void testLowLevelOperateService(LowLevelOperateService service, int eventCount, int expectEventCount) throws InterruptedException {

for(int i=0;i<eventCount;i++) {

log.info(“publich {}”, i);

service.publish(String.valueOf(i));

}

// 异步消费，因此需要延时等待

Thread.sleep(10000);

// 消费的事件总数应该等于发布的事件数

assertEquals(expectEventCount, service.eventCount());

}

@Test

public void testOneConsumer() throws InterruptedException {

log.info(“start testOneConsumerService”);

testLowLevelOperateService(oneConsumer, EVENT_COUNT, EVENT_COUNT);

}

• 注意，如果您是直接在IDEA上点击图标来执行单元测试，记得勾选下图红框中选项，否则可能出现编译失败：

• 执行上述单元测试类，结果如下图所示，消息的生产和消费都符合预期，并且消费逻辑是在独立线程中执行的：

• 继续挑战下一个场景；

100个事件，三个消费者，每个都独自消费这个100个事件

• 这个场景在kafka中也有，就是三个消费者的group不同，这样每一条消息，这两个消费者各自消费一次；

• 因此，100个事件，3个消费者每人都会独立消费这100个事件，一共消费300次；

• 代码如下，有几处要注意的地方稍后提到：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.*;

import com.lmax.disruptor.BatchEventProcessor;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

import com.lmax.disruptor.SequenceBarrier;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;

import java.util.concurrent.Executor;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

import java.util.function.Consumer;

@Service(“multiConsumer”)

@Slf4j

public class MultiConsumerServiceImpl implements LowLevelOperateService {

private RingBuffer ringBuffer;

private StringEventProducer producer;

/**

• 统计消息总数

*/

private final AtomicLong eventCount = new AtomicLong();

/**

• 生产一个BatchEventProcessor实例，并且启动独立线程开始获取和消费消息

• @param executorService

*/

private void addProcessor(ExecutorService executorService) {

// 准备一个匿名类，传给disruptor的事件处理类，

// 这样每次处理事件时，都会将已经处理事件的总数打印出来

Consumer<?> eventCountPrinter = new Consumer() {

@Override

public void accept(Object o) {

long count = eventCount.incrementAndGet();

log.info(“receive [{}] event”, count);

}

};

BatchEventProcessor batchEventProcessor = new BatchEventProcessor<>(

ringBuffer,

ringBuffer.newBarrier(),

new StringEventHandler(eventCountPrinter));

// 将当前消费者的sequence实例传给ringBuffer

ringBuffer.addGatingSequences(batchEventProcessor.getSequence());

// 启动独立线程获取和消费事件

executorService.submit(batchEventProcessor);

}

@PostConstruct

private void init() {

ringBuffer = RingBuffer.createSingleProducer(new StringEventFactory(), BUFFER_SIZE);

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(CONSUMER_NUM);

// 创建多个消费者，并在独立线程中获取和消费事件

for (int i=0;i<CONSUMER_NUM;i++) {

addProcessor(executorService);

}

// 生产者

producer = new StringEventProducer(ringBuffer);

}

@Override

public void publish(String value) {

producer.onData(value);

}

@Override

public long eventCount() {

return eventCount.get();

}

}

• 上述代码和前面的OneConsumerServiceImpl相比差别不大，主要是创建了多个BatchEventProcessor实例，然后分别在线程池中提交；

• 验证方法依旧是单元测试，在刚才的LowLeverOperateServiceImplTest.java中增加代码即可，注意testLowLevelOperateService的第三个参数是EVENT_COUNT * LowLevelOperateService.CONSUMER_NUM，表示预期的被消费消息数为300：

@Autowired

@Qualifier(“multiConsumer”)

LowLevelOperateService multiConsumer;

@Test

public void testMultiConsumer() throws InterruptedException {

log.info(“start testMultiConsumer”);

testLowLevelOperateService(multiConsumer, EVENT_COUNT, EVENT_COUNT * LowLevelOperateService.CONSUMER_NUM);

}

• 执行单元测试，如下图所示，一共消费了300个事件，并且三个消费者在不动线程：

100个事件，三个消费者共同消费这个100个事件

• 本篇的最后一个实战是发布100个事件，然后让三个消费者共同消费100个（例如A消费33个，B消费33个，C消费34个）；

• 前面用到的BatchEventProcessor是用来独立消费的，不适合多个消费者共同消费，这种多个消费共同消费的场景需要借助WorkerPool来完成，这个名字还是很形象的：一个池子里面有很多个工作者，把任务放入这个池子，工作者们每人处理一部分，大家合力将任务完成；

• 传入WorkerPool的消费者需要实现WorkHandler接口，于是新增一个实现类：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.WorkHandler;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.function.Consumer;

@Slf4j

public class StringWorkHandler implements WorkHandler {

public StringWorkHandler(Consumer<?> consumer) {

this.consumer = consumer;

}

// 外部可以传入Consumer实现类，每处理一条消息的时候，consumer的accept方法就会被执行一次

private Consumer<?> consumer;

@Override

public void onEvent(StringEvent event) throws Exception {

log.info(“work handler event : {}”, event);

// 这里延时100ms，模拟消费事件的逻辑的耗时

Thread.sleep(100);

// 如果外部传入了consumer，就要执行一次accept方法

if (null!=consumer) {

consumer.accept(null);

}

}

}

• 新增服务类，实现共同消费的逻辑，有几处要注意的地方稍后会提到：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.*;

import com.lmax.disruptor.*;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

import java.util.function.Consumer;

@Service(“workerPoolConsumer”)

@Slf4j

public class WorkerPoolConsumerServiceImpl implements LowLevelOperateService {

private RingBuffer ringBuffer;

private StringEventProducer producer;

/**

• 统计消息总数

*/

private final AtomicLong eventCount = new AtomicLong();

@PostConstruct

private void init() {

ringBuffer = RingBuffer.createSingleProducer(new StringEventFactory(), BUFFER_SIZE);

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(CONSUMER_NUM);

StringWorkHandler[] handlers = new StringWorkHandler[CONSUMER_NUM];

// 创建多个StringWorkHandler实例，放入一个数组中

for (int i=0;i < CONSUMER_NUM;i++) {

handlers[i] = new StringWorkHandler(o -> {

long count = eventCount.incrementAndGet();

log.info(“receive [{}] event”, count);

});

}

// 创建WorkerPool实例，将StringWorkHandler实例的数组传进去，代表共同消费者的数量

WorkerPool workerPool = new WorkerPool<>(ringBuffer, ringBuffer.newBarrier(), new IgnoreExceptionHandler(), handlers);

// 这一句很重要，去掉就会出现重复消费同一个事件的问题

ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());

workerPool.start(executorService);

// 生产者

producer = new StringEventProducer(ringBuffer);

}

@Override

public void publish(String value) {

producer.onData(value);

}

@Override

public long eventCount() {

return eventCount.get();

}

}

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