将系统性能优化到极致，永远是程序爱好者所努力的一个方向。在java并发领域，也有很多的实践与创新，小到乐观锁、CAS，大到netty线程模型、纤程Quasar、kilim等。Disruptor是一个轻量的高性能并发框架，以惊人的吞吐量而受到广泛的关注。Disruptor为提高程序的并发性能，提供了很多新的思路，比如：
- 缓存行填充，消除伪共享；
- RingBuffer无锁队列设计；
- 预分配缓存对象，使用缓存的循环覆盖取代缓存的新增删除等；
下文将从源码角度解析Disruptor的实现原理。
1 Disruptor术语
Disruptor有很多自身的概念，使得初学者看代码会比较费劲。因此在深入Disruptor原理之前，需要先了解一下Disruptor主要的几个核心类或接口。
- Sequence: 采用缓存行填充的方式对long类型的一层包装，用以代表事件的序号。通过unsafe的cas方法从而避免了锁的开销；
- Sequencer: 生产者与缓存RingBuffer之间的桥梁。单生产者与多生产者分别对应于两个实现SingleProducerSequencer与MultiProducerSequencer。Sequencer用于向RingBuffer申请空间，使用publish方法通过waitStrategy通知所有在等待可消费事件的SequenceBarrier；
- WaitStrategy: WaitStrategy有多种实现，用以表示当无可消费事件时，消费者的等待策略；
- SequenceBarrier: 消费者与缓存RingBuffer之间的桥梁。消费者并不直接访问RingBuffer，从而能减少RingBuffer上的并发冲突；
- EventProcessor: 事件处理器，是消费者线程池Executor的调度单元，是对事件处理EventHandler与异常处理ExceptionHandler等的一层封装；
- Event: 消费事件。Event的具体实现由用户定义；
- RingBuffer: 基于数组的缓存实现，也是创建sequencer与定义WaitStrategy的入口；
- Disruptor: Disruptor的使用入口。持有RingBuffer、消费者线程池Executor、消费者集合ConsumerRepository等引用。
2 Disruptor源码分析
2.1 Disruptor并发模型
并发领域的一个典型场景是生产者消费者模型，常规方式是使用queue作为生产者线程与消费者线程之间共享数据的方法，对于queue的读写避免不了读写锁的竞争。Disruptor使用环形缓冲区RingBuffer作为共享数据的媒介。生产者通过Sequencer控制RingBuffer，以及唤醒等待事件的消费者，消费者通过SequenceBarrier监听RingBuffer的可消费事件。考虑一个场景，一个生产者A与三个消费者B、C、D,同时D的事件处理需要B与C先完成。则该模型结构如下：
在这个结构下，每个消费者拥有各自独立的事件序号Sequence，消费者之间不存在共享竞态。SequenceBarrier1监听RingBuffer的序号cursor，消费者B与C通过SequenceBarrier1等待可消费事件。SequenceBarrier2除了监听cursor，同时也监听B与C的序号Sequence，从而将最小的序号返回给消费者D，由此实现了D依赖B与C的逻辑。
RingBuffer是Disruptor高性能的一个亮点。RingBuffer就是一个大数组，事件以循环覆盖的方式写入。与常规RingBuffer拥有2个首尾指针的方式不同，Disruptor的RingBuffer只有一个指针(或称序号)，指向数组下一个可写入的位置，该序号在Disruptor源码中就是Sequencer中的cursor，由生产者通过Sequencer控制RingBuffer的写入。为了避免未消费事件的写入覆盖，Sequencer需要监听所有消费者的消息处理进度，也就是gatingSequences。RingBuffer通过这种方式实现了事件缓存的无锁设计。
下面将通过分析源码，来理解Disruptor的实现原理。
2.2 Disruptor类
Disruptor类是Disruptor框架的总入口，能用DSL的形式组织消费者之间的关系链，并提供获取事件、发布事件等方法。它包含以下属性：
private final RingBuffer<T> ringBuffer;
/**消费者事件处理线程池**/
private final Executor executor;
/**消费者集合**/
private final ConsumerRepository<T> consumerRepository = new ConsumerRepository<T>();
/**Disruptor是否启动标示，只能启动一次**/
private final AtomicBoolean started = new AtomicBoolean(false);
/**消费者事件异常处理方法**/
private ExceptionHandler<? super T> exceptionHandler = new ExceptionHandlerWrapper<T>();实例化Disruptor的过程，就是实例化RingBuffer与消费线程池Executor的过程。除此之外，Disruptor类最重要的作用是注册消费者，handleEventsWith方法。该方法有多套实现，而每一个消费者最终都会被包装成EventProcessor。createEventProcessors是包装消费者的重要函数。
EventHandlerGroup<T> createEventProcessors(final Sequence[] barrierSequences,
final EventHandler<T>[] eventHandlers)
{
checkNotStarted();
//每个消费者有自己的事件序号Sequence
final Sequence[] processorSequences = new Sequence[eventHandlers.length];
//消费者通过SequenceBarrier等待可消费事件
final SequenceBarrier barrier = ringBuffer.newBarrier(barrierSequences); for (int i = 0, eventHandlersLength = eventHandlers.length; i < eventHandlersLength; i++)
{
final EventHandler<T> eventHandler = eventHandlers[i];
//每个消费者都以BatchEventProcessor被调度
final BatchEventProcessor<T> batchEventProcessor = new BatchEventProcessor<T>(ringBuffer, barrier, eventHandler);
if (exceptionHandler != null)
{
batchEventProcessor.setExceptionHandler(exceptionHandler);
}
consumerRepository.add(batchEventProcessor, eventHandler, barrier);
processorSequences[i] = batchEventProcessor.getSequence();
}
if (processorSequences.length > 0)
{
consumerRepository.unMarkEventProcessorsAsEndOfChain(barrierSequences);
}
return new EventHandlerGroup<T>(this, consumerRepository, processorSequences);
}从程序中可以看出，每个消费者都以BatchEventProcessor的形式被调度，也就是说，消费者的逻辑都在BatchEventProcessor。
2.3 EventProcessor
EventProcessor有两个有操作逻辑的实现类，BatchEventProcessor与WorkProcessor，处理逻辑很相近，这边仅分析BatchEventProcessor。
BatchEventProcessor的构造函数使用DataProvider，而不直接使用RingBuffer，可能是Disruptor考虑到留给用户替换RingBuffer事件存储的空间，毕竟RingBuffer是内存级的。
Disruptor启动时，会调用每个消费者ConsumerInfo(在消费者集合ConsumerRepository中)的start方法，最终会运行到BatchEventProcessor的run方法。
@Override
public void run()
{
if (!running.compareAndSet(false, true))
{
throw new IllegalStateException("Thread is already running");
}
sequenceBarrier.clearAlert();
notifyStart();
T event = null;
// sequence.get()标示当前已经处理的序号
long nextSequence = sequence.get() + 1L;
try
{
while (true)
{
try
{
// sequenceBarrier最重要的作用，就是让消费者等待下一个可用的序号
// 可用序号可能会大于nextSequence，从而消费者可以一次处理多个事件
// 如果该消费者同时也依赖了其他消费者，则会返回最小的那个
final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence);
if (nextSequence > availableSequence)
{
Thread.yield();
}
while (nextSequence <= availableSequence)
{
event = dataProvider.get(nextSequence);
// eventHandler是用户定义的事件消费逻辑
eventHandler.onEvent(event, nextSequence, nextSequence == availableSequence);
nextSequence++;
}
// 跟踪自己处理的事件
sequence.set(availableSequence);
}
catch (final TimeoutException e)
{
notifyTimeout(sequence.get());
}
catch (final AlertException ex)
{
if (!running.get())
{
break;
}
}
catch (final Throwable ex)
{
exceptionHandler.handleEventException(ex, nextSequence, event);
sequence.set(nextSequence);
nextSequence++;
}
}
}
finally
{
notifyShutdown();
running.set(false);
}
}消费者的逻辑，就是在while循环中，不断查询可消费事件，并由用户自定义的消费逻辑eventHandler进行处理。查询可消费事件的逻辑在SequenceBarrier中。
2.4 SequenceBarrier
SequenceBarrier只有一个实现，ProcessingSequenceBarrier。下面是ProcessingSequenceBarrier的构造函数。
public ProcessingSequenceBarrier(final Sequencer sequencer,final WaitStrategy waitStrategy,final Sequence cursorSequence,final Sequence[] dependentSequences)
{
// 生产者的ringBuffer控制器sequencer
this.sequencer = sequencer;
// 消费者等待可消费事件的策略
this.waitStrategy = waitStrategy;
// ringBuffer的cursor
this.cursorSequence = cursorSequence;
if (0 == dependentSequences.length)
{
dependentSequence = cursorSequence;
}
else
{
// 当依赖其他消费者时，dependentSequence就是其他消费者的序号
dependentSequence = new FixedSequenceGroup(dependentSequences);
}
}消费者通过ProcessingSequenceBarrier的waitFor方法等待可消费序号，实际是调用WaitStrategy的waitFor方法。
2.5 WaitStrategy
WaitStrategy有6个实现类，用于代表6种不同的等待策略，比如阻塞策略、忙等策略等。这边就仅分析一个阻塞策略BlockingWaitStrategy。
@Override
public long waitFor(long sequence, Sequence cursorSequence, Sequence dependentSequence, SequenceBarrier barrier)
throws AlertException, InterruptedException
{
long availableSequence;
if ((availableSequence = cursorSequence.get()) < sequence)
{
lock.lock();
try
{
// 如果ringBuffer的cursor小于需要的序号，也就是生产者没有新的事件发出，则阻塞消费者线程，直到生产者通过Sequencer的publish方法唤醒消费者。
while ((availableSequence = cursorSequence.get()) < sequence)
{
barrier.checkAlert();
processorNotifyCondition.await();
}
}
finally
{
lock.unlock();
}
}
// 如果生产者新发布了事件，但是依赖的其他消费者还没处理完，则等待所依赖的消费者先处理。在本文的例子中，就是等B与C先处理完，D才能处理事件。
while ((availableSequence = dependentSequence.get()) < sequence)
{
barrier.checkAlert();
}
return availableSequence;
}到这里，消费者的程序逻辑也就基本都清楚了。最后再看一下生产者的程序逻辑，主要是Sequencer。
2.6 Sequencer
Sequencer负责生产者对RingBuffer的控制，包括查询是否有写入空间、申请空间、发布事件并唤醒消费者等。Sequencer有两个实现SingleProducerSequencer与MultiProducerSequencer，分别对应于单生产者模型与多生产者模型。只要看懂hasAvailableCapacity()，申请空间也就明白了。下面是SingleProducerSequencer的hasAvailableCapacity实现。
@Override
public boolean hasAvailableCapacity(final int requiredCapacity)
{
long nextValue = pad.nextValue;
// wrapPoint是一个临界序号，必须比当前最小的未消费序号还小
long wrapPoint = (nextValue + requiredCapacity) - bufferSize;
// 当前的最小未消费序号
long cachedGatingSequence = pad.cachedValue;
if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > nextValue)
{
long minSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue);
pad.cachedValue = minSequence;
if (wrapPoint > minSequence)
{
return false;
}
}
return true;
}3 Disruptor实例
本实例基于3.2.0版本的Disruptor，实现2.1小结描述的并发场景。使用Disruptor的过程非常简单，只需要简单的几步。
定义用户事件：
public class MyEvent {
private long value;
public MyEvent(){}
public long getValue() {
return value;
}
public void setValue(long value) {
this.value = value;
}
}定义事件工厂，这是实例化Disruptor所需要的：
public class MyEventFactory implements EventFactory<MyEvent> {
public MyEvent newInstance() {
return new MyEvent();
}
}定义消费者B、C、D：
public class MyEventHandlerB implements EventHandler<MyEvent> {
public void onEvent(MyEvent myEvent, long l, boolean b) throws Exception {
System.out.println("Comsume Event B : " + myEvent.getValue());
}
}
public class MyEventHandlerC implements EventHandler<MyEvent> {
public void onEvent(MyEvent myEvent, long l, boolean b) throws Exception {
System.out.println("Comsume Event C : " + myEvent.getValue());
}
}
public class MyEventHandlerD implements EventHandler<MyEvent> {
public void onEvent(MyEvent myEvent, long l, boolean b) throws Exception {
System.out.println("Comsume Event D : " + myEvent.getValue());
}
}在此基础上，就可以运行Disruptor了：
public static void main(String[] args){
EventFactory<MyEvent> myEventFactory = new MyEventFactory();
Executor executor = Executors.newCachedThreadPool();
int ringBufferSize = 32;
Disruptor<MyEvent> disruptor = new Disruptor<MyEvent>(myEventFactory,ringBufferSize,executor, ProducerType.SINGLE,new BlockingWaitStrategy());
EventHandler<MyEvent> b = new MyEventHandlerB();
EventHandler<MyEvent> c = new MyEventHandlerC();
EventHandler<MyEvent> d = new MyEventHandlerD();
SequenceBarrier sequenceBarrier2 = disruptor.handleEventsWith(b,c).asSequenceBarrier();
BatchEventProcessor processord = new BatchEventProcessor(disruptor.getRingBuffer(),sequenceBarrier2,d);
disruptor.handleEventsWith(processord);
// disruptor.after(b,c).handleEventsWith(d); // 此行能代替上两行的程序逻辑
RingBuffer<MyEvent> ringBuffer = disruptor.start(); // 启动Disruptor
for(int i=0; i<10; i++) {
long sequence = ringBuffer.next(); // 申请位置
try {
MyEvent myEvent = ringBuffer.get(sequence);
myEvent.setValue(i); // 放置数据
} finally {
ringBuffer.publish(sequence); // 提交，如果不提交完成事件会一直阻塞
}
try{
Thread.sleep(100);
}catch (Exception e){
}
}
disruptor.shutdown();
}按照程序的逻辑，B与C会率先处理ringBuffer中的事件，且处理顺序不分先后。同一事件被B与C处理完成之后，才会被D处理，结果如下：
Comsume Event C : 0
Comsume Event B : 0
Comsume Event D : 0
Comsume Event C : 1
Comsume Event B : 1
Comsume Event D : 1
Comsume Event C : 2
Comsume Event B : 2
Comsume Event D : 2
Comsume Event C : 3
Comsume Event B : 3
Comsume Event D : 3
Comsume Event C : 4
Comsume Event B : 4
Comsume Event D : 4
Comsume Event C : 5
Comsume Event B : 5
Comsume Event D : 5
Comsume Event C : 6
Comsume Event B : 6
Comsume Event D : 6
Comsume Event C : 7
Comsume Event B : 7
Comsume Event D : 7
Comsume Event C : 8
Comsume Event B : 8
Comsume Event D : 8
Comsume Event C : 9
Comsume Event B : 9
Comsume Event D : 9将本例中的Thread.sleep去掉，即可以观察到B与C的处理不分先后，结果符合预期。
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