数据结构与算法简记--剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法

Disruptor 消息队列

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 定义

• 内存消息队列
• 用于线程之间的消息传递
• 应用于Apache Storm、Camel、Log4j 2 等知名应用

基于循环队列的“生产者 - 消费者模型”

• 实现一个最简单的“生产者 - 消费者模型”
• 对于生产者和消费者之间操作的同步，并没有用到线程相关的操作。
• 当队列满了之后，生产者就轮训等待；
• 当队列空了之后，消费者就轮训等待。

• public class Queue {
    private Long[] data;
    private int size = 0, head = 0, tail = 0;
    public Queue(int size) {
      this.data = new Long[size];
      this.size = size;
    }
  
    public boolean add(Long element) {
      if ((tail + 1) % size == head) return false;
      data[tail] = element;
      tail = (tail + 1) % size;
      return true;
    }
  
    public Long poll() {
      if (head == tail) return null;
      long ret = data[head];
      head = (head + 1) % size;
      return ret;
    }
  }
  
  public class Producer {
    private Queue queue;
    public Producer(Queue queue) {
      this.queue = queue;
    }
  
    public void produce(Long data) throws InterruptedException {
      while (!queue.add(data)) {
        Thread.sleep(100);
      }
    }
  }
  
  public class Consumer {
    private Queue queue;
    public Consumer(Queue queue) {
      this.queue = queue;
    }
  
    public void comsume() throws InterruptedException {
      while (true) {
        Long data = queue.poll();
        if (data == null) {
          Thread.sleep(100);
        } else {
          // TODO:...消费数据的业务逻辑...
        }
      }
    }
  }

基于加锁的并发“生产者 - 消费者模型”

• 上面的“生产者 - 消费者模型”实现代码，是不完善的：
  • 多个生产者写入的数据可能会互相覆盖；
  • 多个消费者可能会读取重复的数据。
• 最简单的解决方法就是加锁，同一时间只允许一个线程执行 add() 函数。由并行改成了串行。
• 加锁将并行改成串行，必然导致多个生产者同时生产数据的时候，执行效率的下降。
• 继续优化代码，用CAS（compare and swap，比较并交换）操作等减少加锁的粒度。

基于无锁的并发“生产者 - 消费者模型”

• 基本思想：换一种队列和“生产者 - 消费者模型”的实现思路：
  • 对于生产者来说，它往队列中添加数据之前，先申请可用空闲存储单元，并且是批量地申请连续的 n 个（n≥1）存储单元。
  • 当申请到这组连续的存储单元之后，后续往队列中添加元素，就可以不用加锁了，因为这组存储单元是这个线程独享的。
  • 不过，申请存储单元的过程是需要加锁的。
  • 对于消费者来说，处理的过程跟生产者是类似的：它先去申请一批连续可读的存储单元（这个申请的过程也是需要加锁的），当申请到这批存储单元之后，后续的读取操作就可以不用加锁了。
• 弊端
  • 如果生产者 A 申请到了一组连续的存储单元，假设是下标为 3 到 6 的存储单元，生产者 B 紧跟着申请到了下标是 7 到 9 的存储单元，那在 3 到 6 没有完全写入数据之前，7 到 9 的数据是无法读取的。
• 

• Disruptor 采用的是 RingBuffer 和 AvailableBuffer 这两个结构来实现上面的功能。 

disruptor使用环的数据结构，内存连续，初始化时就申请并设置对象，将原本队列的头尾节点锁的争用转化为cas操作，并利用Java对象填充，解决cache line伪共享问题。