这是Go编程语言里 LMAX Disruptor的接口。 它保留了Disruptor的本质和原理,并利用了很多相同的抽象概念和理论,但不会保持同样的API。
简述:
在我的 MacBook Pro (Intel Core i7-4960HQ CPU @ 2.60GHz) 中,我使用了 Go 1.4.2, 此版本使我能在一秒内发送9亿多份邮件(是的,你没有听错), 从一个goroutine到另一个goroutine. 讯息在两台CPU间的传递很简单。 请注意,您的里程可能会有所不同,通过控制CPU并清除其缓存,不同的操作系统可以添加特定的“jitter”到App中。Linux和Windows系统有给定的进程分配给特定的CPU内核它通过将所有的CPU缓存热显著降低“jitter”的能力。 顺便,当Disruptor代码被编译并在Nexus 5上运行,它可以每秒可推送约15-20万条信息。
一旦被初始化,在运行时,Disruptor杰出设计的考虑因素之一,就是以一个恒定的速率来处理消息。为此,它使用两个主要技术:
1. 它避免了在所有costs上使用锁,costs通常会引起CPU内核间的排斥,影响可测量性。
2. 它允许应用程序预先在一个环形缓冲区分配连续的空间,不产生垃圾。
通过避免垃圾,垃圾清理站和应用程序暂停的功能可以免去。
示例代码:
Wireup
runtime.GOMAXPROCS(2) // make sure we have enough cores available to execute const RingBufferCapacity = 1024 // must be a power of 2 const RingBufferMask = RingBufferCapacity - 1 // this instance will be shared among producers and consumers of this application var ringBuffer = [RingBufferCapacity]MyStruct{} myDisruptor := disruptor. Configure(RingBufferCapacity). WithConsumerGroup(MyConsumer{}). // we can have a set of concurrent consumers run first // WithConsumerGroup(MyConsumer{}). // and then run this/these consumers after the first set of consumers BuildShared() // Build() = single producer vs BuildShared() = multiple producers myDisruptor.Start() defer myDisruptor.Stop() // clean shutdown which stops all idling consumers after all published items have been consumed // application code here, e.g. listen to HTTP, read from a network socket, etc.
生产者
Producer writer := myDisruptor.Writer() // for each item received from a network socket, e.g. UDP packets, HTTP request, etc. etc. sequence := writer.Reserve(1) // reserve 1 slot on the ring buffer and give me the upper-most sequence of the reservation // this could be written like this: ringBuffer[sequence%RingBufferCapacity] but the Mask and & operator is faster. ringBuffer[sequence&RingBufferMask].MyImportStructData = ... // data from network stream writer.Commit(sequence, sequence) // the item is ready to be consumed
消费者
type MyConsumer struct{} func (m MyConsumer) Consume(lowerSequence, upperSequence int64) { for sequence := lowerSequence; sequence <= upperSequence; sequence++ { message := ringBuffer[sequence&RingBufferMask] // see performance note on producer sample above // handle the incoming message with your application code } }
GO-Disruptor并发框架 Disruptor能在一秒内发送9亿多份邮件(是的,你没有听错), 从一个goroutine到另一个goroutine. 讯息在两台CPU间的传递很简单。 请注意,您的里程可能会有所不同,通过控制CPU并清除其缓存,不同的操作系统可以添加特定的“jitter”到App中。Linux和Windows系统有给定的进程分配给特定的CPU内核它通过将所有的CPU缓存热显著
前文讲了那么多理论,原理。现在通过实际的代码,来看看Disruptor2.0的几种实际应用代码。 <dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version>3.4.0</version>
前文了解了Disruptor与RingBuffer的基础知识后,接下来了解Disruptor对 ringbuffer的访问控制策略。 Disruptor对RingBuffer的读取策略 假设消费者(Consumer)是一个想从 Ring Buffer 里读取数据的线程,它可以访问 ConsumerBarrier对象——这个 对象由 RingBuffer 创建并且代表消费者与 RingBuffer
原文地址http://stackoverflow.com/questions/6559308/how-does-lmaxs-disruptor-pattern-work 第一个回答(answered Jul 3 '11 at 8:03 Michael Barker): Disruptor最简单的描述就是:它是线程间通信最高效的方式。它可以用来替代队列,同时有很多SEDA和Actors模式的特性。
主要内容:1.Disruptor介绍,2.Disruptor 的核心概念,3.demo1.Disruptor介绍 Disruptor是一个开源的Java框架,它被设计用于在生产者—消费者(producer-consumer problem,简称PCP)问题上获得尽量高的吞吐量(TPS)和尽量低的延迟。 从功能上来看,Disruptor 是实现了“队列”的功能,而且是一个有界队列。那么它的应用场景自然就是“生产者-消费者”模型的应用场合了。 其实Disruptor与其说是一个框架,不
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