并发编程框架Disruptor之高性能设计
架构 UML
1 单线程写
Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁,也是因为"单线程写",这是所有"前提的前提",离了这个前提条件,没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。
2 系统内存优化-内存屏障
要正确的实现无锁,还需要另外一个关键技术:内存屏障。对应到Java语言,就是valotile变量与happens before语义。
参阅: 内存屏障 - Linux的smp_wmb()/smp_ rmb()
系统内核:比如Linux的kfifo:smp_ wmb(),无论是底层的读写
都是使用了Linux的smp_ wmb
https://github.com/opennetworklinux/linux-3.8.13/blob/master/kernel/kfifo.c
3 系统缓存优化-消除伪共享
缓存系统中是以缓存行(cache line) 为单位存储的。缓存行是2的整数幂个连续字节,一般为32-256个字节。最常见的缓存行大小是64个字节。
当多线程修改互相独立的变量时,如果这些变量共享同一个缓存行,就会无意中影响彼此的性能,这就是伪共享。
核心:Sequence
可看成是一个AtomicLong用于标识进度。还有另外一个目的就是防止不同Sequence之间CPU缓存伪共享(Flase Sharing)的问题。
- 如下设计保证我们保存的 value 永远在一个缓存行中。(8 个long,正好 64 字节)。这也是一个空间换时间的案例。
4 算法优化-序号栅栏机制
我们在生产者进行投递Event的时候,总是会使用:
long sequence = ringBuffer.next();
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Disruptor3.0中,序号栅栏SequenceBarrier和序号Sequence搭配使用。协调和管理消费者与生产者的工作节奏,避免了锁和CAS的使用。
- 消费者序号数值必须小于生产者序号数值
- 消费者序号数值必须小于其前置(依赖关系)消费者的序号数值
- 生产者序号数值不能大于消费者中最小的序号数值
- 以避免生产者速度过快,将还未来得及消费的消息覆盖
SingleProducerSequencerPad#next
/** * @see Sequencer#next(int) */ @Override public long next(int n) // 1 { if (n < 1) // 初始值:sequence = -1 { throw new IllegalArgumentException("n must be > 0"); }
// 语义级别的
// nextValue为SingleProducerSequencer的变量 long nextValue = this.nextValue; long nextSequence = nextValue + n; // 用于判断当前序号是否绕过整个 ringbuffer 容器 long wrapPoint = nextSequence - bufferSize; // 用于缓存优化 long cachedGatingSequence = this.cachedValue; if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > nextValue) { long minSequence; while (wrapPoint > (minSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, nextValue))) { LockSupport.parkNanos(1L); // TODO: Use waitStrategy to spin? } this.cachedValue = minSequence; } this.nextValue = nextSequence; return nextSequence; }
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参考
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/21355046
文章来源: javaedge.blog.csdn.net,作者:JavaEdge.,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:javaedge.blog.csdn.net/article/details/108935684
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