disruptor筆記之四:事件消費知識點小結
- 2021 年 9 月 27 日
- 筆記
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關於獨立消費和共同消費
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本篇是《disruptor筆記》的第四篇,前面章節寫了不少程式碼,搞得讀者和作者都辛苦,本篇稍微放鬆一下,熟悉一個重要概念:disruptor事件的消費模式,包括獨立消費和共同消費兩種;
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舉個例子,假設在電商場景中,每產生一個訂單都要發郵件和簡訊通知買家,如果產生了十個訂單,就有以下兩種情況要考慮:
第一種:要發十封郵件和十條簡訊,此時,郵件系統和簡訊系統是各自獨立的,他們各自消費這十個訂單的事件,也就是說十個事件被消費二十次,所以郵件系統和簡訊系統各自獨立消費,彼此沒有關係,如下圖,一個原點代表一個事件:
第二種:假設郵件系統處理能力差,為了提升處理能力,部署了兩台郵件伺服器,因此是這兩台郵件伺服器共同處理十個訂單事件,合起來一共發送了十封郵件,如下圖,一號郵件伺服器和二號郵件伺服器是共同消費,某個訂單事件只會在一個郵件伺服器被消費:
獨立消費的核心知識點
- 使用的API是handleEventsWith
- 業務處理邏輯放入EventHandler的實現類中
- 內部實現用BatchEventProcessor類,一個消費者對應一個BatchEventProcessor實例,任務是獲取事件再調用EventHandler的onEvent方法處理
- 一個消費者對應一個SequenceBarrier實例,用於等待可消費事件
- 一個消費者對應一個Sequence實例(BatchEventProcessor的成員變數),用於記錄消費進度
- 每個BatchEventProcessor實例都會被放入集合(consumerRepository.consumerInfos)
- Disruptor的start方法中,會將BatchEventProcessor放入執行緒池執行,也就是說每個消費者都在獨立執行緒中執行
共同消費的核心知識點
- 使用的API是handleEventsWithWorkerPool
- 業務處理邏輯放入WorkHandler的實現類中
- 內部實現用WorkerPool和WorkProcessor類合作完成的,WorkerPool實例只有一個,每個消費者對應一個WorkProcessor實例
- SequenceBarrier實例只有一個,用於等待可消費事件
- 每個消費者都有自己的Sequence實例,另外還有一個公共的Sequence實例(WorkerPool的成員變數),用於記錄消費進度
- WorkerPool實例會包裹成WorkerPoolInfo實例再放入集合(consumerRepository.consumerInfos)
- Disruptor的start方法中,會調用WorkerPool.start方法,這裡面會將每個WorkProcessor放入執行緒池執行,也就是說每個消費者都在獨立執行緒中執行
精簡的小結
- 上述核心知識點還是有點多,咱們用對比來精簡一下,以下是精華中的精華,真不能再省了,請重點關註:
- 獨立消費的每個消費者都有屬於自己獨有的SequenceBarrier實例,共同消費者是所有人共用同一個SequenceBarrier實例
- 獨立消費的每個消費者都有屬於自己獨有的Sequence實例,對於共同消費者,雖然他們也有屬於自己的Sequence實例,但這個Sequence實例的值是從一個公共Sequence實例(WorkerPool的成員變數workSequence)得來的
- 獨立消費和共同消費都有自己的取數據再消費的程式碼,放在一起對比看就一目了然了,如下圖,共同消費時,每個消費者的Sequence值其實來自公共Sequence實例,多執行緒之間用CAS競爭來搶佔事件用於消費:
用圖說話
- 最後放上自製圖一張,希望有一圖勝千言的效果吧:
- 至此,理論分析結束,接下來的文章會乘熱打鐵,基於上述知識點進行實戰,編碼實現三個場景:
- 100個訂單,簡訊和郵件系統獨立消費
- 100個訂單,郵件系統的兩個郵件伺服器共同消費;
- 100個訂單,簡訊系統獨立消費,與此同時,兩個郵件伺服器共同消費;
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