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disruptor笔记之四:事件消费知识点小结

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程序员欣宸
修改2021-11-22 09:19:55
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修改2021-11-22 09:19:55
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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos

《disruptor笔记》系列链接

  1. 快速入门
  2. Disruptor类分析
  3. 环形队列的基础操作(不用Disruptor类)
  4. 事件消费知识点小结
  5. 事件消费实战
  6. 常见场景
  7. 等待策略
  8. 知识点补充(终篇)

关于独立消费和共同消费

  • 本篇是《disruptor笔记》的第四篇,前面章节写了不少代码,搞得读者和作者都辛苦,本篇稍微放松一下,熟悉一个重要概念:disruptor事件的消费模式,包括独立消费和共同消费两种;
  • 举个例子,假设在电商场景中,每产生一个订单都要发邮件和短信通知买家,如果产生了十个订单,就有以下两种情况要考虑: 第一种:要发十封邮件和十条短信,此时,邮件系统和短信系统是各自独立的,他们各自消费这十个订单的事件,也就是说十个事件被消费二十次,所以邮件系统和短信系统各自独立消费,彼此没有关系,如下图,一个原点代表一个事件:
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第二种:假设邮件系统处理能力差,为了提升处理能力,部署了两台邮件服务器,因此是这两台邮件服务器共同处理十个订单事件,合起来一共发送了十封邮件,如下图,一号邮件服务器和二号邮件服务器是共同消费,某个订单事件只会在一个邮件服务器被消费:

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独立消费的核心知识点

  1. 使用的API是handleEventsWith
  2. 业务处理逻辑放入EventHandler的实现类中
  3. 内部实现用BatchEventProcessor类,一个消费者对应一个BatchEventProcessor实例,任务是获取事件再调用EventHandler的onEvent方法处理
  4. 一个消费者对应一个SequenceBarrier实例,用于等待可消费事件
  5. 一个消费者对应一个Sequence实例(BatchEventProcessor的成员变量),用于记录消费进度
  6. 每个BatchEventProcessor实例都会被放入集合(consumerRepository.consumerInfos)
  7. Disruptor的start方法中,会将BatchEventProcessor放入线程池执行,也就是说每个消费者都在独立线程中执行

共同消费的核心知识点

  1. 使用的API是handleEventsWithWorkerPool
  2. 业务处理逻辑放入WorkHandler的实现类中
  3. 内部实现用WorkerPool和WorkProcessor类合作完成的,WorkerPool实例只有一个,每个消费者对应一个WorkProcessor实例
  4. SequenceBarrier实例只有一个,用于等待可消费事件
  5. 每个消费者都有自己的Sequence实例,另外还有一个公共的Sequence实例(WorkerPool的成员变量),用于记录消费进度
  6. WorkerPool实例会包裹成WorkerPoolInfo实例再放入集合(consumerRepository.consumerInfos)
  7. Disruptor的start方法中,会调用WorkerPool.start方法,这里面会将每个WorkProcessor放入线程池执行,也就是说每个消费者都在独立线程中执行

精简的小结

  • 上述核心知识点还是有点多,咱们用对比来精简一下,以下是精华中的精华,真不能再省了,请重点关注:
  • 独立消费的每个消费者都有属于自己独有的SequenceBarrier实例,共同消费者是所有人共用同一个SequenceBarrier实例
  • 独立消费的每个消费者都有属于自己独有的Sequence实例,对于共同消费者,虽然他们也有属于自己的Sequence实例,但这个Sequence实例的值是从一个公共Sequence实例(WorkerPool的成员变量workSequence)得来的
  • 独立消费和共同消费都有自己的取数据再消费的代码,放在一起对比看就一目了然了,如下图,共同消费时,每个消费者的Sequence值其实来自公共Sequence实例,多线程之间用CAS竞争来抢占事件用于消费:
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用图说话

  • 最后放上自制图一张,希望有一图胜千言的效果吧:
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  • 至此,理论分析结束,接下来的文章会乘热打铁,基于上述知识点进行实战,编码实现三个场景:
  • 100个订单,短信和邮件系统独立消费
  • 100个订单,邮件系统的两个邮件服务器共同消费;
  • 100个订单,短信系统独立消费,与此同时,两个邮件服务器共同消费;

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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