Disruptor是业界非常出名的单机版高性能队列，官方宣传能达到百万级吞吐，那disruptor是如何做到的呢？
其核心秘诀如下：
- 破除伪共享
- 对象池
- 无锁化设计
- 批处理
上面这些观点，网上已经提了N遍，没关系，本文将结合代码、图解的方式，与大家一起探究实现原理，希望能给读者朋友们不一样的感悟。
提到Disruptor，必然会提到RingBuffer，disruptor环形队列，是整个Disruptor是基座，本文将尝试以RingBuffer为突破口，揭晓disruptor的核心设计理念。
1、RingBuffer核心类图
RingBuffer是disruptor的核心，其类图如下图所示：
温馨提示：如果图看不清，可以加我微信dingwpmz,获取高清图片。
相关的类说明如下：
- Sequenced
环形缓存区与序号相关的操作，这个是环形缓存区的基本属性，不太好用语言来描述，我们通过它的核心方法来阐述：
- int getBufferSize() 获取缓存区大小
- boolean hasAvailableCapacity(int requiredCapacity) 是否还有requiredCapacity个空间供写入线程写入数据
- long remainingCapacity() 当前剩余容量。
- long next() 获取下一个可写入的下标(序号)
- long next(int n) 从环形队列中获取n个可用的下标，返回值为这批最大的可写入序号。
- long tryNext() throws InsufficientCapacityException 尝试从环形队列中获取一个可写入位置，如果没有空闲位置供写入则抛出异常。
- long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException 尝试从环形队列中获取n个可写入位置，如果没有空闲位置供写入则抛出异常。
- void publish(long sequence) 将处于下标sequence的位置“发布”，此时消费者可以从环形队列中消费。
- void publish(long lo, long hi) 将从 lo 到 hi 的下标之间的数据发布。
- DataProvider
数据提供者，只提供了根据下标位置获取数据。 - Cursored 游标，当前处理的下标。
- EventSink
数据 sink，主要是提供了丰富的publish方法。 - RingBufferPad、RingBufferFields 填充实现，主要解决“伪共享”
- RingBuffer 环形缓存区实现类，也是本文的绝对主角。
2、RingBuffer存储结构
2.1 伪共享
在介绍RingBuffer的存储结构，就不得不先介绍CPU的缓存机制，在CPU中通常存在L1、L2、L3三级缓存，以前只有L1缓存是集成在CPU中，L2级缓存是集成在主板，随着制造工艺的提升，目前L1、L2、L3三级缓存都集成在CPU，如下图所示：
其中L1存储容量最小，但访问速度最快。CPU在执行指令时，优先从L1获取数据，如果缓存未命中，则依次访问L2、L3、最后访问主内存。
在计算机领域有一个非常著名的理论：局部性原理，在执行指令时访问到的数据，接下来80%的概率会访问到这条数据附近的数据。所以CPU在缓存数据时并不是一次只返回访问到的数据，而是会一次读取批数据(CPU一次缓存64字节数据)，以读取数组为例进行阐述：
在到arrs[0]的时候，会将arrs[0]~arrs[7]这64个字节的数据，组成一个缓存行，这种机制极大的提高性能。
缓存行，但会造成“伪共享”的问题，当缓存行中一个数据发生变化，该缓存行将失效。
接下来结合环形队列为例来阐述一下伪共享。
关于队列，有两个重要的指针getIndex,writeIndex，基于cpu缓存机制，会将这些数据加载到一个缓存行，然后当一个线程更新getIndex值,另外一个线程更新writeIndex，这样任意一个线程对数据进行更新，其cpu中该缓存行就会失效，造成缓存未命中，缓存的优势也就随即消失，这就是所谓的伪共享。
解决伪共享的主要手段是填充，使用填充，我们来存在getIndex,writeIndex的梳理如下：
这样可以保证无论怎么将getIndex、writeIndex加载到CPU的缓存行时，可以保证一个缓存行只会包含getIndex或writeIndex,保证两个线程不会有更新竞争，确保缓存命中率，从而提升性能，这其实是典型的以空间换时间。
2.2 RingBuffer破解伪共享
在RingBuffer中环形队列在底层需要维护一个存储数组，如何确保将这些下标不要和其他变量不要缓存在一个cpu缓存行，通常的方案是在前后数组填充128个字节(这里没有想明白，不是只需要64个字节就可以了吗？)，其代码实现截图如下：
上面有几个知识点：
- UnSafe的arrayIndexScacle方法返回当前jvm中用来表示一个数组下标占用的字节数，64位操作系统开启了指针压缩将返回4，否则返回8，默认开启了指针压缩。
- UnSafe的arrayBaseOffset可以获取数组的起始位置。
- 为了避免伪共享，用户申请bufferSize长度的数组，在内部会扩大其容量，在前后都会填充，这里在前后分别填充了128字节。
RingBuffer的内存布局如下图所示：
3、无锁化实现原理
了解来数据存储结构后，接下来将分析RingBuffer的写入与读取，特别是探究多线程环境下如何实现无锁化。
3.1 多线程写入无锁化实现原理
在介绍写入数据之前我们先来看一段基于disruptor的写入模板代码：
上述的关键点如下：
- 通过调用RingBuffer的tryNext方法一个写入位置，如果当前没有可用位置供写入，则抛出队列已满异常。
- 通过调用RingBuffer指定下标位置的元素，供数据填充，RingBuffer引用对象池技术，避免发生GC。
- 数据填充完毕后通过调用RingBuffer的publish方法，通知消费方可使用。
- 如果遇到队列已满异常，等待片刻，再次尝试写入。
显而易见，通过调用tryNext方法非常重要，是整个数据写入的核心，故接下来探究该方法，进入RIngBuffer无锁化设计的核心。
RingBuffer的tryNext方法的实现逻辑如下：
可见，RingBuffer直接委托给Sequencer，那Sequencer又是何许人也呢？
3.1.1 Sequencer详解
Sequencer的核心类图如下图所示：
基本的行为主要由Sequenced基类定义，也是理解该类体系职责的关键窗口，Sequenced主要定义如下行为：
int getBufferSize() 获取缓存区的容量
boolean hasAvailableCapacity(int requiredCapacity) 判断当前缓存区是否有充足的容量
long remainingCapacity() 当前剩余的容量
long next() 获取下一个可写的序号，该值会超过bufferSize，与其进行取模得出底层数组中的下标
long next(int n) 获取n个连续可写的位置，返回值为这批次最高的序号
long tryNext() throws InsufficientCapacityException
尝试获取下一个可写的序号，如果当前无可写序号，抛出空间不足异常
long tryNext(int n) throws InsufficientCapacityException 尝试连续获取n个可写序号，不足则抛出异常
void publish(long sequence) 将序号为sequence发布，消费端可消费。
void publish(long lo, long hi) 将序号 l0到 hi这批消息发布到消费端。
Sequencer继承Sequenced，主要增加了**栈栏(Barrier)**支持，在介绍具体实现时再重点关注。
MultiProducerSequencer、SingleProducerSequencer两个具体的实现，也是Disruptor实现无锁化的核心要点。
3.2 MultiProducerSequencer详解
从名称来看，是多生产者序号实现器。通俗的讲，就是实现多线程写入同一个队列，但无需引入锁。
关于写入序号的获取是MultiProducerSequencer的核心，具体由其next方法实现，为了更容易理解其实现原理，首先和大家介绍一下环形队列的基本特征。
环形队列的底层实现原理如下图所示：
所谓的环形队列，就是对数组进行重复利用，如上图所示，put指针移动道下标为3对时候，如果继续写，就会移动到数组下标为0到位置继续写入，故存在数据的覆盖，为了避免覆盖未处理的数据，需要满足一定的条件。
putIndex - getIndex < size ,其中getIdnex表示第一条待处理的数据。
理解来环形队列的基本特征，接下来我们来看一下MultiProducerSequencer next 方法的实现原理，其代码如下图所示：
通读这段代码，结合环形队列的实现原理，首先来解释一下几个变量的含义：
- cursor 环形队列已使用的最大序号，下一个可写序号从 cursor + 1 开始。
- gatingSequences 消费端已处理的最小序列号，即对标环形队列中的getIndex，不过这里的gatingSequences表示的是已处理的序号。
那分支@1是什么意思呢？判断缓存区不可写的条件，其变换过程如下图所示：
经过上述等式的变换，理解分支@1就不难了，也就是分支@1就是判断暂时不能写入序号，再次获取最新的消费序号，然后进行一次判断，如果还是不满足上述条件，则首先需要唤醒等待的消费者，因为此时有数据待消费，然后发送方进行自循。
分支@2：使用CAS命令尝试更新，如果更新成功，则返回next给发送者，允许发送方对next下标填充数据，但由于存在多个发送方，该next可能会被其他线程优先获取，故使用CAS命令，如果返回false，则自循。
编程技巧：CAS的使用技巧通常会结合while，其模板代码如下：
总结:主要是基于CAS实现无锁化，并且为了避免竞争，还提供了批处理机制，即发送方可以一次获取多个连续的序号，减少发送方端端竞争。
3.2 多线程数据消费无锁化实现原理
在disruptor中，并发消费的实现类有WorkerPool、BatchEventProcessor(批处理)。接下来将分别介绍。
3.2.1 WorkerPool多线程协作模式
即多个WorkProcessors对同一个RingBuffer中的数据进行处理，即多消费者场景，接下来将探究WorkProcessor的run方法，其代码实现如下图所示：
介绍其实现原理之前，我们还是先对几个重要的局部变量加以说明：
- Sequence sequence 每一个WorkProcessor内部会维护一个当前已处理的序号。
- Sequence workSequence 每一个WorkerPool维护一个整体的处理进度序号，会被多个WorkProcessor共同竞争获取，故这里采用了CAS。
核心实现代码如下：
- 首先通过 while + CAS方式获取任务组(WorkPool)获取下一个待处理的下标，每成功一次，该序号将被WorkProcessor锁定，其他处理线程将尝试处理后面的序号。
- 如果当前可处理的序号大于等于nextSequence，即可处理该序号中的数据，否则通过barrier的waitFor等待待处理序号可用，即等待发送方发布该序号，其调用链如下所示：
WorkerPool的核心处理要点：每一个线程一次只处理一个序号。
3.2.2 BatchEventProcessor批处理协作模式
BatchEventProcessor的关键代码如下所示：
如果序列器一次可以返回一批序号，则可以在一个批次处理，即降低了获取序号的次数。
本文就介绍到这里了，经过上述的讲述，大家对disruptor无锁化的实现原理应该有了一个比较全面而清晰的理解，也欢迎大家关注我的公众号，加我微信dingwpmz，共同探讨交流。
