MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Disruptor是一个优秀的并发框架,可以实现单个或多个生产者生产消息,单个或多个消费者消息,且消费者之间可以存在消费消息的依赖关系.网上其他博客往往仅针对框架的一部分使用示例进行了介绍,对于某些场景下介绍并不完全:如多生产者间复杂的依赖关系的使用编码. 本文尽可能对Disruptor的所有使用场景进行总结,如有不全之处欢迎指出,请谅解. 具体关于Disruptor的原理,参见:http://ifeve.com/disruptor/,本文不在

demo1 单生产者多消费者创建. maven 依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.lmax/disruptor --> <dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version></version> </dependency> 1

结合最近Disruptor的学习,和之前一直思考解决的大文件拆分问题,想到是否可以使用Disruptor作为生产者/消费者传递数据的通道呢?借助其高效的传递,理论上应当可以提升性能.此文便是此想法的落地实现. 问题描述 将大文件按照指定大小拆分为若干小文件.具体可参考:大文件拆分方案的java实践(附源码). 方案设计 设计简图 如下: 核心组件 FileReadTask —— Disruptor的生产者线程,负责读取源文件,: Disruptor —— FileReadTask和FileLin

今天用一个停车场问题来加深对Disruptor的理解.一个有关汽车进入停车场的问题.当汽车进入停车场时,系统首先会记录汽车信息.同时也会发送消息到其他系统处理相关业务,最后发送短信通知车主收费开始.看了很多文章,里面的代码都是大同小异的,可能代码真的是很经典.以下代码也是来源网络,只是自己手动敲的,加了一些注释.   代码包含以下内容: 1) 事件对象Event 2)三个消费者Handler 3)一个生产者Processer 4)执行Main方法 Event类:汽车信息   public cla

[z]https://www.jb51.net/article/135475.htm disruptor不过多介绍了,描述下当前的业务场景,两个应用A,B,应用 A 向应用 B 传递数据 . 数据传送比较快,如果用http直接push数据然后入库,效率不高.有可能导致A应用比较大的压力. 使用mq 太重量级,所以选择了disruptor. 也可以使用Reactor BaseQueueHelper.java ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1

一.基本介绍 ArrayBlcokingQueue,LinkedBlockingQueue是jdk中内置的阻塞队列,网上对它们的分析已经很多,主要有以下几点: 1.底层实现机制不同,ArrayBlcokingQueue是基于数组的,LinkedBlockingQueue是基于链表的: 2.初始化方式不同,ArrayBlcokingQueue是有界的,初始化时必须指定队列的大小:LinkedBlockingQueue可以是无界的,但如果初始化时指定了队列大小,也可以做为有界队列使用: 3.锁机制实

Disruptor 系列(二)使用场景 今天用一个订单问题来加深对 Disruptor 的理解.当系统中有订单产生时,系统首先会记录订单信息.同时也会发送消息到其他系统处理相关业务,最后才是订单的处理. 代码包含以下内容: 1) 事件对象 Event 2)三个消费者 Handler 3)一个生产者 Producer 4)执行 Main 方法 一.订单处理系统代码 (1) Event public class Trade { private String id;//ID private Strin

Disruptor作者,介绍Disruptor能每秒处理600万订单.这是一个可怕的数字. disruptor之所以那么快,是因为内部采用环形队列和无锁设计.使用cas来进行并发控制.通过获取可用下标来对事件发布和消费 下标通过cas控制(Atomic) disruptor组成部分 1.Disruptor:用于控制整个消费者-生产者模型的处理器  2.RingBuffer:用于存放数据  3.EventHandler:一个用于处理事件的接口(可以当做生产者,也可以当做消费者).  4.Event

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * Disruptor中的 Event * @author Alienware * */ public class Trade { private String id; private String name; private double price; //在并发时实现线程安全 private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); pub

Disruptor VS BlockingQueue的压测对比: import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; public class ArrayBlockingQueue4Test { public static void main(String[] args) { final ArrayBlockingQueue<Data> queue = new ArrayBlockingQueue<Data>(100000000); fi

先c1和c2并行消费生产者产生的数据,然后c3再消费该数据 我们来使用代码实现:我们可以使用Disruptor实例来实现,也可以不用产生Disruptor实例,直接调用RingBuffer的api来实现,不清楚看上一节使用的api函数workpool和BatchEventProcess来辅助实现消费者 上面需要使用的场景很复杂,只能使用Disruptor实例来实现线程通信,简单场景就直接使用RingBuffer就可以了 我们来看下程序的代码: 案例一: package bhz.generate2

参考:http://www.cnblogs.com/haiq/p/4112689.html Disruptor 是线程内通信框架,用于线程里共享数据.LMAX 创建Disruptor作为可靠消息架构的一部分并将它设计成一种在不同组件中共享数据非常快的方法. Disruptor能做什么 同一个“事件”可以有多个消费者,消费者之间既可以并行处理,也可以相互依赖形成处理的先后次序(形成一个依赖图):  主要基于内存屏障,如下图所示: 预分配用于存储事件内容的内存空间: 针对极高的性能目标而实现的极度优

并发理论 JMM 概述 Java Memory Model缩写为JMM,直译为Java内存模型,定义了一套在多线程读写共享数据时(成员变量.数组)时,对数据的可见性.有序性和原子性的规则和保障:JMM用来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各平台下都能够达到一致的内存访问效果. JMM是一种规范,目的是解决由于多线程通过共享内存进行通信时,存在的本地内存数据不一致.编译器对代码指令重排序.处理器对代码乱序执行.CPU切换线程等带来的问题. 并发与并行 并发:指的是多个事

1.lmax-Disruptor队列介绍 disruptor是英国著名的金融交易所lmax旗下技术团队开发的一款java实现的高性能内存队列框架 其发明disruptor的主要目的是为了改进传统的内存队列实现如jdk的ArrayBlockingQueue.LinkedBlockingQueue等在现代CPU硬件上的一些缺陷 1. 伪共享问题 现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存.高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节). CPU以缓存行作为最小单位读写,且一

MyDisruptor V5版本介绍 在v4版本的MyDisruptor实现多线程生产者后.按照计划,v5版本的MyDisruptor需要支持更便于用户使用的DSL风格的API. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 v3版本博客:从

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的

解决的问题 当我们有多个消息的生产者线程,一个消费者线程时,他们之间如何进行高并发.线程安全的协调? 很简单,用一个队列. 当我们有多个消息的生产者线程,多个消费者线程,并且每一条消息需要被所有的消费者都消费一次(这就不是一般队列,只消费一次的语义了),该怎么做? 这时仍然需要一个队列.但是: 1. 每个消费者需要自己维护一个指针,知道自己消费了队列中多少数据.这样同一条消息,可以被多个人独立消费. 2. 队列需要一个全局指针,指向最后一条被所有生产者加入的消息.消费者在消费数据时,不能消费到这

生产者 package cn.lonecloud.procum.disruptor; import cn.lonecloud.procum.Data; import com.lmax.disruptor.RingBuffer; import java.nio.ByteBuffer; /** * @author lonecloud * @version v1.0 * @date 下午3:02 2018/5/7 */ public class Producer { //队列 private fina

由于ringbuffer是一个环形的队列,那么生产者和消费者在遍历这个队列的时候,如何制衡呢? 1.生产快,消费慢,数据丢失? 生产者速度过快,导致一个对象还没消费完,就循环生产了一个新的对象要加入ringbuffer,导致消费不完整,造成数据丢失? 我们注意到,在我们获取生产者下一个位置的时候,是通过ringbuffer的next方法,而这个next方式是调用了sequencer的next方法 --------------------------------------------------

1.定义事件事件(Event)就是通过 Disruptor 进行交换的数据类型. package com.ljq.disruptor; import java.io.Serializable; /** * 定义事件数据,本质是个普通JavaBean * * @author jqlin */ @SuppressWarnings("serial") public class LongEvent implements Serializable { private long value; pu