工作中遇到项目使用Disruptor做消息队列，对你没看错，不是Kafka也不是rabbitmq。Disruptor有个最大的优点就是快，还有一点它是开源的哦，下面做个简单的记录。
Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。
基于 Disruptor 开发的系统单线程能支撑每秒 600 万订单，2010 年在 QCon 演讲后，获得了业界关注。
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。
Disruptor是LMAX在线交易平台的关键组成部分，LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS，除金融领域之外，其他一般的应用中都可以用到Disruptor，它可以带来显著的性能提升。
其实Disruptor与其说是一个框架，不如说是一种设计思路，这个设计思路对于存在“并发、缓冲区、生产者—消费者模型、事务处理”这些元素的程序来说，Disruptor提出了一种大幅提升性能（TPS）的方案。
Disruptor的github主页：https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor
先从了解 Disruptor 的核心概念开始，来了解它是如何运作的。下面介绍的概念模型，既是领域对象，也是映射到代码实现上的核心对象。
(1) Ring Buffer
如其名，环形的缓冲区。曾经 RingBuffer 是 Disruptor 中的最主要的对象，但从3.0版本开始，其职责被简化为仅仅负责对通过 Disruptor 进行交换的数据（事件）进行存储和更新。在一些更高级的应用场景中，Ring Buffer 可以由用户的自定义实现来完全替代。
(2) Sequence Disruptor
通过顺序递增的序号来编号管理通过其进行交换的数据（事件），对数据(事件)的处理过程总是沿着序号逐个递增处理。一个 Sequence 用于跟踪标识某个特定的事件处理者( RingBuffer/Consumer )的处理进度。
虽然一个 AtomicLong 也可以用于标识进度，但定义 Sequence 来负责该问题还有另一个目的，那就是防止不同的 Sequence 之间的CPU缓存伪共享(Flase Sharing)问题。
注：这是 Disruptor 实现高性能的关键点之一，网上关于伪共享问题的介绍已经汗牛充栋，在此不再赘述。
(3) Sequencer
Sequencer 是 Disruptor 的真正核心。此接口有两个实现类 SingleProducerSequencer、MultiProducerSequencer ，它们定义在生产者和消费者之间快速、正确地传递数据的并发算法。
(4) Sequence Barrier
用于保持对RingBuffer的 main published Sequence 和Consumer依赖的其它Consumer的 Sequence 的引用。 Sequence Barrier 还定义了决定 Consumer 是否还有可处理的事件的逻辑。
(5) Wait Strategy
定义 Consumer 如何进行等待下一个事件的策略。 （注：Disruptor 定义了多种不同的策略，针对不同的场景，提供了不一样的性能表现）
(6) Event
在 Disruptor 的语义中，生产者和消费者之间进行交换的数据被称为事件(Event)。它不是一个被 Disruptor 定义的特定类型，而是由 Disruptor 的使用者定义并指定。
(7) EventProcessor
EventProcessor 持有特定消费者(Consumer)的 Sequence，并提供用于调用事件处理实现的事件循环(Event Loop)。
(8) EventHandler
Disruptor 定义的事件处理接口，由用户实现，用于处理事件，是 Consumer 的真正实现。
(9) Producer
即生产者，只是泛指调用 Disruptor 发布事件的用户代码，Disruptor 没有定义特定接口或类型。
通过下面8个步骤，你就能将Disruptor Get回家啦：
(1) 添加pom.xml依赖
<dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version>3.4.4</version></dependency>(2) 消息体Model
/** * 消息体 */@Datapublic class MessageModel { private String message;}(3) 构造EventFactory
public class HelloEventFactory implements EventFactory<MessageModel> { @Override public MessageModel newInstance() { return new MessageModel(); }}(4) 构造EventHandler-消费者
@Slf4jpublic class HelloEventHandler implements EventHandler<MessageModel> { @Override public void onEvent(MessageModel event, long sequence, boolean endOfBatch) { try { //这里停止1000ms是为了确定消费消息是异步的 Thread.sleep(1000); log.info("消费者处理消息开始"); if (event != null) { log.info("消费者消费的信息是：{}",event); } } catch (Exception e) { log.info("消费者处理消息失败"); } log.info("消费者处理消息结束"); }}(5) 构造BeanManager
/** * 获取实例化对象 */@Componentpublic class BeanManager implements ApplicationContextAware { private static ApplicationContext applicationContext = null; @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException { this.applicationContext = applicationContext; } public static ApplicationContext getApplicationContext() { return applicationContext; } public static Object getBean(String name) { return applicationContext.getBean(name); } public static <T> T getBean(Class<T> clazz) { return applicationContext.getBean(clazz); }}(6) 构造MQManager
@Configurationpublic class MQManager { @Bean("messageModel") public RingBuffer<MessageModel> messageModelRingBuffer() { //定义用于事件处理的线程池， Disruptor通过java.util.concurrent.ExecutorSerivce提供的线程来触发consumer的事件处理 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); //指定事件工厂 HelloEventFactory factory = new HelloEventFactory(); //指定ringbuffer字节大小，必须为2的N次方（能将求模运算转为位运算提高效率），否则将影响效率 int bufferSize = 1024 * 256; //单线程模式，获取额外的性能 Disruptor<MessageModel> disruptor = new Disruptor<>(factory, bufferSize, executor, ProducerType.SINGLE, new BlockingWaitStrategy()); //设置事件业务处理器---消费者 disruptor.handleEventsWith(new HelloEventHandler()); // 启动disruptor线程 disruptor.start(); //获取ringbuffer环，用于接取生产者生产的事件 RingBuffer<MessageModel> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); return ringBuffer; }}(7) 构造Mqservice和实现类-生产者
public interface DisruptorMqService { /** * 消息 * @param message */ void sayHelloMq(String message);}@Slf4j@Component@Servicepublic class DisruptorMqServiceImpl implements DisruptorMqService { @Autowired private RingBuffer<MessageModel> messageModelRingBuffer; @Override public void sayHelloMq(String message) { log.info("record the message: {}",message); //获取下一个Event槽的下标 long sequence = messageModelRingBuffer.next(); try { //给Event填充数据 MessageModel event = messageModelRingBuffer.get(sequence); event.setMessage(message); log.info("往消息队列中添加消息：{}", event); } catch (Exception e) { log.error("failed to add event to messageModelRingBuffer for : e = {},{}",e,e.getMessage()); } finally { //发布Event，激活观察者去消费，将sequence传递给改消费者 //注意最后的publish方法必须放在finally中以确保必须得到调用；如果某个请求的sequence未被提交将会堵塞后续的发布操作或者其他的producer messageModelRingBuffer.publish(sequence); } }}(8) 构造测试类及方法
@Slf4j@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes = DemoApplication.class)public class DemoApplicationTests { @Autowired private DisruptorMqService disruptorMqService; /** * 项目内部使用Disruptor做消息队列 * @throws Exception */ @Test public void sayHelloMqTest() throws Exception{ disruptorMqService.sayHelloMq("消息到了，Hello world!"); log.info("消息队列已发送完毕"); //这里停止2000ms是为了确定是处理消息是异步的 Thread.sleep(2000); }}测试运行结果：
2020-04-05 14:31:18.543 INFO 7274 --- [ main] c.e.u.d.d.s.Impl.DisruptorMqServiceImpl : record the message: 消息到了，Hello world!2020-04-05 14:31:18.545 INFO 7274 --- [ main] c.e.u.d.d.s.Impl.DisruptorMqServiceImpl : 往消息队列中添加消息：MessageModel(message=消息到了，Hello world!)2020-04-05 14:31:18.545 INFO 7274 --- [ main] c.e.utils.demo.DemoApplicationTests : 消息队列已发送完毕2020-04-05 14:31:19.547 INFO 7274 --- [pool-1-thread-1] c.e.u.d.disrupMq.mq.HelloEventHandler : 消费者处理消息开始2020-04-05 14:31:19.547 INFO 7274 --- [pool-1-thread-1] c.e.u.d.disrupMq.mq.HelloEventHandler : 消费者消费的信息是：MessageModel(message=消息到了，Hello world!)2020-04-05 14:31:19.547 INFO 7274 --- [pool-1-thread-1] c.e.u.d.disrupMq.mq.HelloEventHandler : 消费者处理消息结束其实 生成者 -> 消费者 模式是很常见的，通过一些消息队列也可以轻松做到上述的效果。不同的地方在于，Disruptor 是在内存中以队列的方式去实现的，而且是无锁的。这也是 Disruptor 为什么高效的原因。
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