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《disruptor笔记》系列链接

  1. 快速入门
  2. Disruptor类分析
  3. 环形队列的基础操作(不用Disruptor类)
  4. 事件消费知识点小结
  5. 事件消费实战
  6. 常见场景
  7. 等待策略
  8. 知识点补充(终篇)

本篇概览

  • 本文是《disruptor笔记》系列的第六篇,主要内容是将一些常用的消费模式做汇总,后续日常开发中如果有需要就能拿来即用;
  • 以下是常用的模式:
  1. 多个消费者独立消费,前文已实现,本篇跳过
  2. 多个消费者共同消费,前文已实现,本篇跳过
  3. 既有独立消费,也有共同消费,前文已实现,本篇跳过
  4. 多个生产者和多个独立消费者:

  1. C1、C2独立消费,C3依赖C1和C2

  1. C1独立消费,C2和C3也独立消费,但依赖C1,C4依赖C2和C3:

  1. C1和C2独立消费,C3和C4也是独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4:

  1. C1和C2共同消费,C3和C4也是共同消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4:

  1. C1和C2共同消费,C3和C4独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4:

  1. C1和C2独立消费,C3和C4是共同消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4:

关于本篇代码

  • 为了省事儿,本次不会新建工程,而是直接使用前文的consume-mode模块,因此,下面这些类直接就直接使用了,无需重写代码:
  1. 事件定义:OrderEvent
  2. 事件工厂:OrderEventFactory
  3. 事件生产者:OrderEventProducer
  4. 用在独立消费场景的事件消费者:MailEventHandler
  5. 用在共同消费场景的事件消费者:MailWorkHandler

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  • 这个git项目中有多个文件夹,本次实战的源码在disruptor-tutorials文件夹下,如下图红框所示:

  • disruptor-tutorials是个父工程,里面有多个module,本篇实战的module是consume-mode,如下图红框所示:

多个生产者和多个独立消费者

咱们即将实现下图的逻辑:

  • 前面几篇文章所有实战的生产者都只有一个,到了本篇,为了让consume-mode模块的代码能够支持多生产者,咱们要对功能业务的抽象父类做以下两处改动:
  1. init方法原本为private型,现在为了能让子类重此方法,将其改为protected类型;

  2. 增加名为publishWithProducer2的方法,可见内部只有抛出异常,要想其正常工作,需要子类自己来实现:

public void publishWithProducer2(String value) throws Exception {
throw new Exception("父类未实现此方法,请在子类中重写此方法后再调用");
}
  • 为了实现多生产者功能,新增MultiProducerServiceImpl.java,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.BlockingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
import lombok.Setter;
import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct; @Service("multiProducerService")
public class MultiProducerServiceImpl extends ConsumeModeService { /**
* 第二个生产者
*/
@Setter
protected OrderEventProducer producer2; @PostConstruct
@Override
protected void init() {
// 实例化
disruptor = new Disruptor<>(new OrderEventFactory(),
BUFFER_SIZE,
new CustomizableThreadFactory("event-handler-"),
// 生产类型是多生产者
ProducerType.MULTI,
// BlockingWaitStrategy是默认的等待策略
new BlockingWaitStrategy()); // 留给子类实现具体的事件消费逻辑
disruptorOperate(); // 启动
disruptor.start(); // 第一个生产者
setProducer(new OrderEventProducer(disruptor.getRingBuffer())); // 第二个生产者
setProducer2(new OrderEventProducer(disruptor.getRingBuffer()));
} @Override
protected void disruptorOperate() {
// 一号消费者
MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); // 二号消费者
MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); // 调用handleEventsWithWorkerPool,表示创建的多个消费者以共同消费的模式消费
disruptor.handleEventsWith(c1, c2);
} @Override
public void publishWithProducer2(String value) throws Exception {
producer2.onData(value);
}
}
  • 上述代码有以下几处要注意:
  1. 重写父类的init方法,主要是实例化Disruptor的时候,多传入两个参数:ProducerType.MULTI表示生产类型是多生产者,BlockingWaitStrategy是等待策略,之前的代码中咱们没有传此参数时,默认的就是BlockingWaitStrategy
  2. init方法中还执行了setProducer2方法,设置成员变量producer2
  3. 重写publishWithProducer2方法,调用成员变量producer2发表事件
  4. 重写disruptorOperate方法,里面设置了两个独立消费者
  • 验证上述代码的方式依旧是单元测试,打开ConsumeModeServiceTest.java,新增以下代码,可见新增了两个线程同时执行发布事件的操作:
    @Autowired
@Qualifier("multiProducerService")
ConsumeModeService multiProducerService; @Test
public void testMultiProducerService() throws InterruptedException {
log.info("start testMultiProducerService");
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1); // 两个生产者,每个生产100个事件,一共生产两百个事件
// 两个独立消费者,每人消费200个事件,因此一共消费400个事件
int expectEventCount = EVENT_COUNT*4; // 告诉service,等消费到400个消息时,就执行countDownLatch.countDown方法
multiProducerService.setCountDown(countDownLatch, expectEventCount); // 启动一个线程,用第一个生产者生产事件
new Thread(() -> {
for(int i=0;i<EVENT_COUNT;i++) {
log.info("publich {}", i);
multiProducerService.publish(String.valueOf(i));
}
}).start(); // 再启动一个线程,用第二个生产者生产事件
new Thread(() -> {
for(int i=0;i<EVENT_COUNT;i++) {
log.info("publishWithProducer2 {}", i);
try {
multiProducerService.publishWithProducer2(String.valueOf(i));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start(); // 当前线程开始等待,前面的service.setCountDown方法已经告诉过service,
// 等消费到expectEventCount个消息时,就执行countDownLatch.countDown方法
// 千万注意,要调用await方法,而不是wait方法!
countDownLatch.await(); // 消费的事件总数应该等于发布的事件数
assertEquals(expectEventCount, multiProducerService.eventCount());
}
  • 测试结果如下,测试通过,符合预期:

C1、C2独立消费,C3依赖C1和C2

  • 逻辑图如下:

  • 实现代码如下,非常简单,依赖关系用then即可实现:
package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import com.bolingcavalry.service.SmsEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service("scene5")
public class Scene5 extends ConsumeModeService { @Override
protected void disruptorOperate() {
MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); disruptor
// C1、C2独立消费
.handleEventsWith(c1, c2)
// C3依赖C1和C2
.then(c3);
}
}
  • 单元测试代码:
    @Autowired
@Qualifier("scene5")
Scene5 scene5; @Test
public void testScene5 () throws InterruptedException {
log.info("start testScene5");
testConsumeModeService(scene5,
EVENT_COUNT,
// 三个独立消费者,一共消费300个事件
EVENT_COUNT * 3);
}
  • 为了节省篇幅,测试结果就不贴了,要注意的是,每个事件都一定是C1和C2先消费过,才会被C3消费到;

C1独立消费,C2和C3也独立消费,但依赖C1,C4依赖C2和C3

  • 逻辑图如下:

  • 实现代码如下:
package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service("scene6")
public class Scene6 extends ConsumeModeService { @Override
protected void disruptorOperate() {
MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c4 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); disruptor
// C1
.handleEventsWith(c1)
// C2和C3也独立消费
.then(c2, c3)
// C4依赖C2和C3
.then(c4);
}
}
  • 单元测试代码:
    @Autowired
@Qualifier("scene6")
Scene6 scene6; @Test
public void testScene6 () throws InterruptedException {
log.info("start testScene6");
testConsumeModeService(scene6,
EVENT_COUNT,
// 四个独立消费者,一共消费400个事件
EVENT_COUNT * 4);
}

C1和C2独立消费,C3和C4也是独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4

  • 逻辑图如下:

  • 实现代码如下:
package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service("scene7")
public class Scene7 extends ConsumeModeService { @Override
protected void disruptorOperate() {
MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c4 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c5 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); disruptor
// C1和C2独立消费
.handleEventsWith(c1, c2)
// C3和C4也是独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2
.then(c3, c4)
// 然后C5依赖C3和C4
.then(c5);
}
}
  • 单元测试代码:
    @Autowired
@Qualifier("scene7")
Scene7 scene7; @Test
public void testScene7 () throws InterruptedException {
log.info("start testScene7");
testConsumeModeService(scene7,
EVENT_COUNT,
// 五个独立消费者,一共消费500个事件
EVENT_COUNT * 5);
}

C1和C2共同消费,C3和C4也是共同消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4

  • 逻辑图如下:

  • 实现代码如下:
package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import org.springframework.stereotype.Service; /**
* @author will (zq2599@gmail.com)
* @version 1.0
* @description: C1和C2共同消费,C3和C4也是共同消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4
* @date 2021/5/23 11:05
*/
@Service("scene8")
public class Scene8 extends ConsumeModeService { @Override
protected void disruptorOperate() {
MailWorkHandler c1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c3 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c4 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c5 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter); disruptor
// C1和C2共同消费
.handleEventsWithWorkerPool(c1, c2)
// C3和C4也是独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2
.thenHandleEventsWithWorkerPool(c3, c4)
// 然后C5依赖C3和C4
.thenHandleEventsWithWorkerPool(c5);
}
}
  • 单元测试代码:
    @Autowired
@Qualifier("scene8")
Scene8 scene8; @Test
public void testScene8 () throws InterruptedException {
log.info("start testScene8");
testConsumeModeService(scene8,
EVENT_COUNT,
// C1和C2共同消费,C3和C4共同消费,C5虽然只是一个,但也是共同消费模式,
// 也就是一共有三组消费者,所以一共消费300个事件
EVENT_COUNT * 3);
}

C1和C2共同消费,C3和C4独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4

  • 逻辑图如下:

  • 实现代码如下:
package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service("scene9")
public class Scene9 extends ConsumeModeService { @Override
protected void disruptorOperate() {
MailWorkHandler c1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c4 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c5 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); disruptor
// C1和C2共同消费
.handleEventsWithWorkerPool(c1, c2)
// C3和C4独立消费,但C3和C4都依赖C1和C2
.then(c3, c4)
// 然后C5依赖C3和C4
.then(c5);
}
}
  • 单元测试代码:
    @Autowired
@Qualifier("scene9")
Scene9 scene9; @Test
public void testScene9 () throws InterruptedException {
log.info("start testScene9");
testConsumeModeService(scene9,
EVENT_COUNT,
// C1和C2共同消费(100个事件),
// C3和C4独立消费(200个事件),
// C5独立消费(100个事件),
// 所以一共消费400个事件
EVENT_COUNT * 4);
}

C1和C2独立消费,C3和C4是共同消费,但C3和C4都依赖C1和C2,然后C5依赖C3和C4

  • 逻辑图如下:

  • 实现代码如下:
package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import org.springframework.stereotype.Service; @Service("scene10")
public class Scene10 extends ConsumeModeService { @Override
protected void disruptorOperate() {
MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c3 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailWorkHandler c4 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
MailEventHandler c5 = new MailEventHandler(eventCountPrinter); disruptor
// C1和C2共同消费
.handleEventsWith(c1, c2)
// C3和C4是共同消费,但C3和C4都依赖C1和C2
.thenHandleEventsWithWorkerPool(c3, c4)
// 然后C5依赖C3和C4
.then(c5);
}
}
  • 单元测试代码:
    @Test
public void testScene10 () throws InterruptedException {
log.info("start testScene10");
testConsumeModeService(scene10,
EVENT_COUNT,
// C1和C2独立消费(200个事件),
// C3和C4共同消费(100个事件),
// C5独立消费(100个事件),
// 所以一共消费400个事件
EVENT_COUNT * 4);
}
  • 至此,一些常见场景的代码已完成,希望本文能给您一些参考,帮您更得心应手的用好这个优秀的工具;

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