Caffeine和Disruptor 标记下-有空再写经过

原创 于 2023-01-13 19:04:50 发布 · 212 阅读 · 0 ·
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#Disruptor

文章详细介绍了在SpringBoot应用中如何使用Caffeine进行缓存管理，并探讨了Disruptor这一高性能并发工具的原理及其实现的简单封装，展示了其在提升系统效率中的作用。

Spring Boot缓存实战 Caffeine
https://www.jianshu.com/p/c72fb0c787fc/

Disruptor 介绍
https://blog.youkuaiyun.com/wwwzhouzy/article/details/119515921
SpringBoot Disruptor 简单封装
https://my.oschina.net/ymgjava/blog/5519681

Caffeine 和 Guava， 本地缓存必备！
01-20 456
因为。
高性能缓存-Caffeine
xjh19970715的博客
05-11 643
W-TinyLFU 频率记录的核心 LRU与LFU的对比 LRU(Least recently used,最近最少使用) 算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据。 LFU(Least frequently used,最近最不常使用)算法根据一段时间数据的历史访问记录来进行淘汰数据。 试想一下在0-10分钟内A数据访问量为1000，B数据访问量为20，而在10-20分钟的时候，B访问量为500，而...
新一代缓存Caffeine，速度确实比Guava的Cache快
LeZiJie的博客
06-15 647
我想把记忆缓存起来，等再次见到你，就能够很快认出你。 能够说出这么有哲理的话，得益于我对缓存的理解，以及对它的看重。没有了缓存，我的人生就没有了意义。 缓存是非常重要的，工作中大部分工作可以说是和缓存打交道。由于使用广泛，所以针对缓存系统的任何优化，如果能够提高一丁点儿性能，就会让人无比兴奋。 很长一段时间，我都在用Guava的LoadingCache。它和ConcurrentHashMap是非常像的，但在其上封装了一些好用的逐出策略和并发优化，就显得好用的多。 今天主要说的是Caffeine...
EhCache、GuavaCache和Caffeine之间的性能
搬砖老农工的博客
03-31 3017
Guava Cache Google Guava工具包是一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。Guava在每次访问缓存的时候判断cache数据是否过期，如果过期，这时才将其删除，并没有另起一个线程专门来删除过期数据。内部维护了2个队列accessQueue和writeQueue来记录缓存中数据访问和写入的顺序。访问缓存时，先用key计算出hash，从而找出所在的segment，然后再在segment中寻找具体数据，类似于使用ConcurrentHashMap数据结构来
一种高效无锁内存队列的实现
foxox
02-05 754
Disruptor是LMAX公司开源的一个高效的内存无锁队列。这两天看了一下相关的设计文档和博客，下面尝试进行一下总结。 第一部分。引子 谈到并发程序设计，有几个概念是避免不了的。 1.锁：锁是用来做并发最简单的方式，当然其代价也是最高的。内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换，等待锁的线程会被挂起直至锁释放。在上下文切换的时候，cpu之前缓存的指令和数据都将失效，对...
caffeine-2.8.0-API文档-中文版.zip
07-13
赠送jar包：caffeine-2.8.0.jar； 赠送原API文档：caffeine-2.8.0-javadoc.jar； 赠送源代码：caffeine-2.8.0-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：caffeine-2.8.0.pom； 包含翻译后的API文档：caffeine-2.8.0-...
caffeine-2.9.3-API文档-中文版.zip
05-09
赠送jar包：caffeine-2.9.3.jar； 赠送原API文档：caffeine-2.9.3-javadoc.jar； 赠送源代码：caffeine-2.9.3-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：caffeine-2.9.3.pom； 包含翻译后的API文档：caffeine-2.9.3-...
caffeine-2.9.2-API文档-中文版.zip
06-05
赠送jar包：caffeine-2.9.2.jar； 赠送原API文档：caffeine-2.9.2-javadoc.jar； 赠送源代码：caffeine-2.9.2-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：caffeine-2.9.2.pom； 包含翻译后的API文档：caffeine-2.9.2-...
Python库 | caffeine_ng-3.5.1-py3-none-any.whl
02-15
《Python库：caffeine-ng-3.5.1-py3-none-any.whl全面解析》 在Python的世界里，库是开发者的重要工具，它们提供了丰富的功能，极大地简化了编程过程。今天我们要关注的是一个名为`caffeine-ng`的库，其版本为3.5.1...
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apm-caffeine-3.x-plugin-9.5.0
深入解密来自未来的缓存-Caffeine
weixin_34026484的博客
09-05 463
1.前言 读这篇文章之前希望你能好好的阅读: 你应该知道的缓存进化史 和 如何优雅的设计和使用缓存？ 。这两篇文章主要从一些实战上面去介绍如何去使用缓存。在这两篇文章中我都比较推荐Caffeine这款本地缓存去代替你的Guava Cache。本篇文章我将介绍Caffeine缓存的具体有哪些功能，以及内部的实现原理，让大家知其然，也要知其所以然。有人会问:我不使用Caffeine这篇文章应该对我没啥...
Caffeine -- 继 GuavaCache、EhCache 之后的下一代 Jvm 堆内缓存库
xuguangyuansh的博客
01-13 1431
https://www.jianshu.com/p/9a80c662dac4 http://fengfu.io/2018/03/26/Caffeine-比Guava-Cache更好的缓存/ https://www.jianshu.com/p/c72fb0c787fc http://oopsguy.com/2017/10/25/java-caching-caffeine/ https://segme...
缓存之王Caffeine Cache，性能比Guava更强，命中率更高！
大数据星球-浪尖
03-18 1103
在项目开发中，为提升系统性能，减少 IO 开销，本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是 Guava 和 Caffeine，本篇文章将为大家介绍 Caffeine。Caffeine 是基于...
使用JMH实际测试EhCache、GuavaCache和Caffeine之间的性能
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使用JMH实际测试EhCache、GuavaCache和Caffeine之间的性能 测试代码 EhCache @BenchmarkMode({Mode.AverageTime}) @OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS) @Warmup(iterations=3, time = 5, timeUnit = TimeUnit.MILLISECONDS) @Me...
caffeine 读操作源码走读 为什么读这么快
不说话装高手
05-30 1168
Caffeine通过get()方法获取缓存中的数据。 Node<K, V> node = data.get(nodeFactory.newLookupKey(key)); if (node == null) { if (recordStats) { statsCounter().recordMisses(1); } return null; } long now = expirationTicker().read(); if (hasExpired(node, now))
最近看到的缓存好文章（3）：深入解密来自未来的缓存-Caffeine
.zz的博客
05-25 491
1.前言 读这篇文章之前希望你能好好的阅读: 你应该知道的缓存进化史 和 如何优雅的设计和使用缓存？ 。这两篇文章主要从一些实战上面去介绍如何去使用缓存。在这两篇文章中我都比较推荐Caffeine这款本地缓存去代替你的Guava Cache。本篇文章我将介绍Caffeine缓存的具体有哪些功能，以及内部的实现原理，让大家知其然，也要知其所以然。有人会问:我不使用Caffeine这篇文章应该对我没啥用了，别着急，在Caffeine中的知识一定会对你在其他代码设计方面有很大的帮助。当然在介绍之前还是要贴一下他
Disruptor的应用--＞发送消息
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Flink与Caffeine及Disruptor +kafka 实时消息处理多模块项目构建
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<think>我们正在构建一个基于Flink、Caffeine、Disruptor和Kafka的实时消息处理多模块项目。根据之前的讨论，我们已经有了模块划分和集成的关键点。现在，我们将更详细地探讨如何将这些组件集成在一起，并解决一些实际问题。 ### 项目结构 我们将项目分为以下模块（使用Maven多模块）： 1. **kafka-client**：负责Kafka生产者和消费者的配置。 2. **flink-engine**：Flink流处理作业，包含数据处理逻辑。 3. **cache-service**：使用Caffeine实现的本地缓存服务。 4. **disruptor-queue**：基于Disruptor的高性能队列，用于缓冲写入。 5. **storage-adapter**：将数据写入到外部存储（如HBase、Redis）。 ### 详细实现步骤 #### 1. Kafka模块（kafka-client） 该模块提供Kafka消费者的构建工具。 ```java // kafka-client/src/main/java/com/example/kafka/KafkaSourceBuilder.java public class KafkaSourceBuilder { public static FlinkKafkaConsumer<String> buildConsumer(String topic) { Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "kafka1:9092,kafka2:9092"); props.setProperty("group.id", "flink-realtime-group"); // 优化消费参数 props.setProperty("fetch.min.bytes", "65536"); // 每次最小拉取64KB props.setProperty("fetch.max.wait.ms", "500"); // 最大等待500ms props.setProperty("max.partition.fetch.bytes", "1048576"); // 分区每次拉取1MB return new FlinkKafkaConsumer<>(topic, new SimpleStringSchema(), props); } } ``` #### 2. Flink处理引擎（flink-engine） Flink作业主类，负责数据流的处理。 ```java // flink-engine/src/main/java/com/example/flink/EventProcessingJob.java public class EventProcessingJob { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置检查点 env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒一次checkpoint env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); // 从Kafka消费数据 DataStream<String> source = env.addSource(KafkaSourceBuilder.buildConsumer("user_events")) .name("kafka-source"); // 数据处理流程 DataStream<OutputEvent> processedStream = source .map(JSON::parseObject) // 解析JSON .keyBy(event -> event.getString("user_id")) .process(new EnrichmentProcessFunction()) // 使用Caffeine缓存进行数据增强 .name("enrichment-process"); // 输出到Disruptor队列 processedStream.addSink(new DisruptorSink()) .name("disruptor-sink"); env.execute("Real-Time Event Processing"); } } ``` #### 3. Caffeine缓存集成（cache-service） 在Flink的`EnrichmentProcessFunction`中，我们使用Caffeine缓存来丰富事件数据。 ```java // flink-engine/src/main/java/com/example/flink/function/EnrichmentProcessFunction.java public class EnrichmentProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, JSONObject, OutputEvent> { private transient CacheService cacheService; @Override public void open(Configuration parameters) { // 初始化缓存服务，每个TaskManager实例化一次 cacheService = new CacheService(); } @Override public void processElement(JSONObject event, Context ctx, Collector<OutputEvent> out) { String userId = event.getString("user_id"); // 从缓存中获取用户画像，如果不存在则加载 UserProfile profile = cacheService.get(userId); OutputEvent enrichedEvent = new OutputEvent(event, profile); out.collect(enrichedEvent); } } // cache-service/src/main/java/com/example/cache/CacheService.java public class CacheService { private final LoadingCache<String, UserProfile> cache; public CacheService() { this.cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100_000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) // 异步刷新 .recordStats() // 开启统计 .build(this::loadUserProfile); } private UserProfile loadUserProfile(String userId) { // 从外部存储（如Redis）加载数据 // 如果不存在，返回空对象以防止缓存穿透 UserProfile profile = redisClient.get(userId); return profile != null ? profile : UserProfile.EMPTY; } public UserProfile get(String userId) { return cache.get(userId); } } ``` #### 4. Disruptor队列集成（disruptor-queue） Flink处理后的数据通过Sink发送到Disruptor队列，然后由Disruptor事件处理器批量写入存储。 ```java // flink-engine/src/main/java/com/example/flink/sink/DisruptorSink.java public class DisruptorSink implements SinkFunction<OutputEvent> { private static DisruptorManager disruptorManager; static { // 初始化Disruptor，并设置事件处理器 disruptorManager = new DisruptorManager(new StorageEventHandler()); } @Override public void invoke(OutputEvent value, Context context) { disruptorManager.publish(value); } } // disruptor-queue/src/main/java/com/example/disruptor/DisruptorManager.java public class DisruptorManager { private final RingBuffer<DataEvent> ringBuffer; public DisruptorManager(EventHandler<DataEvent> eventHandler) { Disruptor<DataEvent> disruptor = new Disruptor<>( DataEvent::new, 16384, // 环形缓冲区大小，根据TPS计算 Executors.defaultThreadFactory(), ProducerType.MULTI, // 多生产者 new YieldingWaitStrategy() // 高性能等待策略 ); disruptor.handleEventsWith(eventHandler); ringBuffer = disruptor.start(); } public void publish(OutputEvent event) { long sequence = ringBuffer.next(); try { DataEvent dataEvent = ringBuffer.get(sequence); dataEvent.setData(event); // 复制数据 } finally { ringBuffer.publish(sequence); } } } // disruptor-queue/src/main/java/com/example/disruptor/StorageEventHandler.java public class StorageEventHandler implements EventHandler<DataEvent> { private final List<DataEvent> batch = new ArrayList<>(200); // 批量大小 @Override public void onEvent(DataEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) { batch.add(event); // 达到批量大小或批次结束时写入 if (batch.size() >= 200 || endOfBatch) { hbaseClient.bulkPut(batch); // 批量写入HBase batch.clear(); } } } ``` ### 性能优化 1. **Flink调优**： - 设置合理的并行度，通常与Kafka分区数一致。 - 使用RocksDB状态后端，并调整状态检查点间隔。 - 开启Flink的异步检查点（`env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)`）。 2. **Caffeine优化**： - 根据数据访问模式调整缓存大小和过期策略。 - 使用`refreshAfterWrite`实现异步刷新，避免加载阻塞。 - 监控缓存命中率（`cache.stats().hitRate()`）。 3. **Disruptor优化**： - 环形缓冲区大小设置为2的幂次，根据峰值TPS和最大延迟计算：$ringSize = 2^{\lceil \log_2(\text{peakTPS} \times \text{maxLatency} / 1000) \rceil}$。 - 使用`YieldingWaitStrategy`或`BlockingWaitStrategy`根据场景选择。 4. **Kafka优化**： - 增加每次拉取的数据量（`fetch.min.bytes`）和等待时间（`fetch.max.wait.ms`）。 - 调整`max.partition.fetch.bytes`以适应消息大小。 ### 监控 - **Flink**：通过REST API或Prometheus监控吞吐量、延迟和检查点状态。 - **Caffeine**：使用`recordStats()`记录命中率，并通过Micrometer导出到监控系统。 - **Disruptor**：监控环形缓冲区的剩余容量（`ringBuffer.remainingCapacity()`）和事件处理延迟。 - **Kafka**：监控消费者滞后（consumer lag）和分区均衡。 ### 部署架构 ``` Kafka集群（3节点） ↓ Flink集群（TaskManager × 4，每个4 Slot） ↓ Caffeine（每个TaskManager本地缓存） ↓ Disruptor队列（每个TaskManager独立实例） ↓ HBase集群（3 RegionServer） ``` ### 相关问题 1. **如何动态调整Caffeine缓存的大小？** 可以通过外部配置中心（如Zookeeper）监听配置变化，然后重建缓存[^2]。 2. **Disruptor在集群环境下如何保证消息顺序性？** 在Flink中，通过`keyBy`保证相同键的数据进入同一个Flink任务，然后在该任务内使用Disruptor（单生产者模式）保证顺序。但注意，Disruptor本身是单机队列，跨节点顺序性需要依赖上游分区策略[^1]。 3. **Flink Checkpoint与Disruptor事务如何协同？** Disruptor队列在Flink Sink中需要实现`CheckpointedFunction`接口，将未提交的事件作为状态保存，在检查点完成时提交。或者，在检查点完成时确保Disruptor队列中所有事件都已处理（通过栅栏对齐）[^1]。 4. **Kafka消费者偏移量管理的最佳实践？** Flink Kafka Connector内部管理偏移量，并存储在检查点中。建议开启检查点，并定期保存到外部存储（如HDFS）以实现容错[^1]。 5. **如何实现缓存与数据库的双写一致性？** 在数据更新时，采用“先写数据库再失效缓存”策略。在Disruptor事件处理器中写入数据库后，发送缓存失效消息到Redis，再由各节点监听并清除本地缓存[^2]。 [^1]: 实时数据处理：Kafka 单集群支持 50 万 TPS 写入，Flink 任务端到端延迟控制在 30ms 以内，实现互动数据的秒级响应离线数据管理：HDFS 采用三级目录分区策略（年 / 月 / 日），ClickHouse 配合 Java 自定义函数，实现亿级数据聚合查询亚秒级响应 二、Java 实现用户互动分析的核心算法与工程实践 2.1 基于 BERT 的用户评论情感分析 [^2]: 采用 “缓存 + 异步 + 硬件加速” 的三级优化体系，提升系统处理能力： 缓存架构： 本地缓存：Caffeine 采用 W-TinyLFU 算法，命中率保持在 98.7%分布式缓存：Redis Cluster 分片存储用户画像数据，QPS 突破 80 万 异步处理： 任务调度：Java 虚拟线程（Project Loom）配合 Disruptor 框架，任务处理延迟降低 70%数据写入：采用批量提交策略，HBase 写入效率提升 4 倍 4.2 联邦学习在教育数据协同中的应用实践</think>基于 Flink + Caffeine + Disruptor + Kafka 的实时消息处理多模块项目搭建指南，结合高并发场景的最佳实践和性能优化策略： --- ### 一、项目架构设计 ```mermaid graph LR K[Kafka集群] --> F[Flink处理引擎] F --> C[Caffeine本地缓存] F --> D[Disruptor队列] D --> S[(存储层)] S --> H[HBase] S --> R[Redis] ``` #### 核心组件职责： 1. **Kafka**：分布式消息队列（峰值支持 50 万 TPS 写入[^1]） 2. **Flink**：流处理引擎（端到端延迟 ≤30ms[^1]） 3. **Caffeine**：本地缓存（W-TinyLFU 算法，命中率 98.7%[^2]） 4. **Disruptor**：内存队列（延迟降低 70%[^2]） 5. **HBase/Redis**：持久化存储 --- ### 二、模块实现细节 #### 1. Kafka 生产者配置 ```java // kafka-module/src/main/java/com/rtp/kafka/ProducerConfig.java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "kafka1:9092,kafka2:9092"); props.put("acks", "1"); // 平衡吞吐与可靠性 props.put("batch.size", 16384); // 16KB批次 props.put("linger.ms", 5); // 最大等待5ms props.put("compression.type", "lz4"); // LZ4压缩 KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ``` #### 2. Flink 与 Caffeine 集成 ```java // flink-engine/src/main/java/com/rtp/flink/CacheEnrichment.java public class CacheEnrichment extends RichMapFunction<String, EnrichedEvent> { private transient LoadingCache<String, UserProfile> cache; @Override public void open(Configuration parameters) { cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100_000) .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) .build(userId -> loadFromRedis(userId)); // 异步加载 } @Override public EnrichedEvent map(String value) { JSONObject event = JSON.parseObject(value); UserProfile profile = cache.get(event.getString("user_id")); return new EnrichedEvent(event, profile); } } ``` #### 3. Disruptor 高性能队列 ```java // disruptor-module/src/main/java/com/rtp/disruptor/EventQueue.java public class EventQueue { private static final int BUFFER_SIZE = 16384; // $2^{14}$ private final Disruptor<DataEvent> disruptor; public EventQueue() { disruptor = new Disruptor<>( DataEvent::new, BUFFER_SIZE, Executors.defaultThreadFactory(), ProducerType.MULTI, new YieldingWaitStrategy() // 低延迟策略 ); disruptor.handleEventsWithWorkerPool( new EventHandler(), new EventHandler() // 多消费者 ); } public void publish(EnrichedEvent event) { long sequence = ringBuffer.next(); try { DataEvent dataEvent = ringBuffer.get(sequence); dataEvent.set(event); } finally { ringBuffer.publish(sequence); } } } ``` #### 4. 批量存储处理器 ```java // storage-module/src/main/java/com/rtp/storage/BatchWriter.java public class BatchWriter implements EventHandler<DataEvent> { private final List<DataEvent> batch = new ArrayList<>(200); @Override public void onEvent(DataEvent event, long seq, boolean endOfBatch) { batch.add(event); if (batch.size() >= 200 || endOfBatch) { hbaseClient.bulkPut(batch); // 批量写入HBase batch.clear(); } } } ``` --- ### 三、性能优化关键点 #### 1. Flink 资源配置 ```yaml # flink-conf.yaml taskmanager.memory.process.size: 8192m taskmanager.numberOfTaskSlots: 8 parallelism.default: 32 state.backend: rocksdb state.checkpoints.interval: 5000 # 5秒检查点 ``` #### 2. Disruptor 容量计算 **环形缓冲区大小公式**： $$ringSize = 2^{\lceil \log_2(\frac{peakTPS \times maxLatency}{1000}) \rceil}$$ 当峰值TPS=50万，最大延迟=30ms时： $$n = \lceil \log_2(15,000) \rceil = 14 \quad \Rightarrow \quad ringSize=16,384$$ #### 3. 缓存策略优化 ```java .build(new CacheLoader<String, UserProfile>() { @Override public UserProfile load(String key) { UserProfile profile = redis.get(key); return profile != null ? profile : UserProfile.EMPTY; // 空对象防穿透 } }); ``` --- ### 四、监控与容错机制 #### 1. 监控指标集成 | 组件 | 监控指标 | 工具 | |------------|------------------------|---------------| | Flink | checkpointDuration | Prometheus | | Caffeine | hitRate/evictionCount | Micrometer | | Disruptor | remainingCapacity | Dropwizard | | Kafka | consumerLag | Grafana | #### 2. 双写一致性保障 ```mermaid sequenceDiagram participant F as Flink participant C as Caffeine participant R as Redis participant H as HBase F->>C: 缓存写入 F->>Disruptor: 事件入队 Disruptor->>H: 批量写入HBase H-->>R: 异步更新Redis R-->>C: 缓存失效通知 ``` --- ### 五、部署架构建议 ```mermaid graph TB subgraph 处理集群 F1[Flink TM] --> C1[Caffeine] F1 --> D1[Disruptor] F2[Flink TM] --> C2[Caffeine] F2 --> D2[Disruptor] end K[Kafka] --> F1 K --> F2 D1 --> H[HBase集群] D2 --> H H --> R[Redis集群] ``` **资源规划**（百万TPS场景）： - Kafka：6节点（32vCPU/64GB RAM/NVMe SSD） - Flink：10 TaskManager（16vCPU/32GB RAM） - HBase：8 RegionServer（32vCPU/128GB RAM） --- ### 六、核心优势 1. **低延迟**：端到端处理 ≤30ms[^1] 2. **高吞吐**：单集群支持 50 万 TPS[^1] 3. **高缓存命中率**：98.7% 本地缓存命中[^2] 4. **批量优化**：HBase 写入效率提升 4 倍[^2]
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