简介
Disruptor是一个无锁有界内存队列开源框架，最大的特点就是性能非常高高高。很多知名项目都有用到它比如我们熟悉的Log4j 2 .
本文主要介绍它如何做到高性能，以及具体的框架设计。
为什么性能这么强大？
主要是因为有这三个法宝：RingBuffer，无锁设计和缓存行填充。
RingBuffer
Disruptor底层采用RingBuffer的结构，RingBuffer大家都知道，就是一个循环使用下标的数组嘛。
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计算访问下标的时候，通过取余计算 （cursor % size )来得到数组下标。（一个trick是，当size是2的幂的时候，可以用 cursor & (size - 1) 来快速计算下标。所以Disruptor指定size必须是2的幂。）
用RingBuffer的好处：
- 不需要清数据，用新数据去覆盖旧数据，减少GC
- 底层是数组，充分利用缓存
无锁设计
怎么做到的？
在Disruptor中，生产者和消费者有各自的游标，用来指导需要写入或读取的位置。
消费者对节点的唯一操作是读而不是写，因此不需要加锁。
只有一个生产者的时候，只需要保证生产者的游标不会超过最慢的消费者一圈（即，不会把消费者还没读完的数据覆盖掉）即可，因此不需要锁。
当有多个生产者时，Disruptor采用CAS来保证游标的线程安全。在整个复杂的框架中，只有这一个地方出现多线程竞争修改同一个变量值。具体的交互在后面讲。
（另一方面，用volatile来标记游标，采用内存屏障来代替锁？）
缓存行填充
先来了解一个概念，“伪共享”。
image.png
我们知道计算机有多级的缓存体系，越靠近CPU的缓存，速度越快，容量越小。而缓存由很多cache line组成，每个cache line通常是64bytes，所以一个cache line通常可以缓存8个long变量。从内存中拉取数据的时候，会把相邻的数据都一起加载到缓存中。在某些情况下这个缓存行优势会失效，导致并发速度反而下降了，这种情况称为伪共享。以下是一个典型的例子：
假设有两个线程Thread1和Thread2，分别在Core1和Core2上运行。有两个变量head和tail由它们共享，Thread1只读写head， Thread2只读写tail。理想情况下它们不应该有干扰，但是我们可以看到，当Thread1写入head以后，其他Core对应的cache line被都置为失效，也就意味着Core2想要读写tail，需要从内存中重新读取，而这显然是一种浪费。
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我们可以通过缓存行填充来解决这类问题：
class LhsPadding
{
protected long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7;
}
class Value extends LhsPadding
{
protected volatile long value;
}
class RhsPadding extends Value
{
protected long p9, p10, p11, p12, p13, p14, p15;
}
在Disruptor中，游标做了类似的处理。
在由我们自己定义的Event类中，也值得这样做。如果有不同的生产者往不同的字段写入（？），我们要确保各个字段之间不会出现伪共享。
具体设计
直觉上理解一下Disruptor的设计：Disruptor通过对游标的管理，保证任何时候只有一个生产者去写一个槽，就省了很多并发问题；只要好好看好游标就行了。
消费
先从比较好理解的消费者讲起。
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在Disruptor中，消费者被称为EventProcessor，通过SequenceBarrier和RingBuffer交互。
如上图Stage2所示，事件处理器的最大序号是16.它向SequenceBarrier调用waitFor（17）以获得17格中的数据。如果没有数据写入RingBuffer，Stage2事件处理器将挂起等待下一个序号。但是，如上图所示的情况，RingBuffer已经被填充到18格，所以waitFor函数将返回18并通知事件处理器，它可以读取包括直到18格在内的数据，如下图所示。
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你应该已经感觉得到，这样做是怎样有助于平缓延迟的峰值了——以前需要逐个节点地询问“我可以拿下一个数据吗？现在可以了么？现在呢？”，消费者现在只需要简单的说“当你拿到的数字比我这个要大的时候请告诉我”，函数返回值会告诉它有多少个新的节点可以读取数据了。因为这些新的节点的确已经写入了数据（Ring Buffer本身的序号已经更新），而且消费者对这些节点的唯一操作是读而不是写，因此访问不用加锁。这太好了，不仅代码实现起来可以更加安全和简单，而且不用加锁使得速度更快。
另一个好处是——你可以用多个消费者去读同一个RingBuffer ，不需要加锁，也不需要用另外的队列来协调不同的线程(消费者)。这样你可以在Disruptor的协调下实现真正的并发数据处理。
生产
向RingBuffer写入数据需要经过两阶段提交。
只有一个发布者时
首先，发布者必须确定RingBuffer中下一个可以插入的格, RingBuffer持有最近写入格的序号（下图中的18格），从而确定下一个插入格的序号。RingBuffer通过检查所有EventProcessor正在从RingBuffer中读取的当前序号来判断下一个插入格是否空闲，只需要保证下一个插入格已经被所有EventProcessor读取过即可。
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发现了下一个插入格:
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当发布者得到下一个序号后，它可以获得该格中的对象，并可以对该对象进行任意操作。你可以把格想象成一个简单的可以写入任意值的容器。
同时，在发布者处理19格数据的时候，RingBuffer的序号依然是18，所以其他事件处理器将不会读到19格中的数据。
对象的改动保存进了RingBuffer：
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最终，发布者将数据写入19格后，通知RingBuffer发布19格的数据。这时，RingBuffer更新序号并且所有从RingBuffer读数据的事件处理器都可以看到19格中的数据。
总结一下，发布者需要先申请一个可写入的位置，然后再写入然后提交，这是一个明显的两阶段提交设计。
有多个发布者时
单生产者的情况比较简单，当有多个生产者时，申请写入位置的时候就会产生竞争。上文说过，Disruptor采用CAS来保证游标的线程安全。直接上源码吧。这段源码应该是最能体现Disruptor核心设计思想的部分了。
com.lmax.disruptor.MultiProducerSequencer
/**
* @see Sequencer#next(int)
*/
@Override
public long next(int n) //生产者申请分配n个位置
{
if (n < 1 || n > bufferSize)
{
throw new IllegalArgumentException("n must be > 0 and < bufferSize");
}
long current;
long next;
do
{
current = cursor.get(); // cursor是已经分配的位置的头
next = current + n; // 待分配位置的头
long wrapPoint = next - bufferSize; // 待分配位置回退一圈的位置。用于和消费者的位置比较，避免把还没有读的位置也分配了
long cachedGatingSequence = gatingSequenceCache.get(); // 缓存的最慢消费者的位置
if (wrapPoint > cachedGatingSequence || cachedGatingSequence > current) // 如果缓存的最慢消费者的位置不符合条件，则重新进入检查
{
long gatingSequence = Util.getMinimumSequence(gatingSequences, current);
if (wrapPoint > gatingSequence) // 最慢消费者的位置太小，会被生产者覆盖，因此不能完成分配，所以让出CPU。
{
LockSupport.parkNanos(1);
continue;
}
gatingSequenceCache.set(gatingSequence);
}
else if (cursor.compareAndSet(current, next)) // 设置新的游标位置！ 由于CAS的特性，多个生产者同时试图修改current游标的时候，只有一个会成功
// 其他的会重新进入循环，获取新的游标位置继续尝试申请。
{
break;
}
}
while (true);
return next;
}
进阶
Disruptor Wizard
提供了一系列API来设置event handlers，并设置它们之间的依赖关系。
WaitStrategy
当消费者等待在SequenceBarrier上时，有许多可选的等待策略，不同的等待策略在延迟和CPU资源的占用上有所不同，可以视应用场景选择。
源码梳理
3.x的代码，感兴趣的同学可以参考： https://zhanghaoxin.blog.csdn.net/article/category/6121943 ，对源码结构有较详细的讲解。或者参考 Disruptor 3.x源码梳理（简版）
参考资料
http://lmax-exchange.github.io/disruptor/files/Disruptor-1.0.pdf 论文
https://tech.meituan.com/2016/11/18/disruptor.html by美团技术团队
http://ifeve.com/disruptor/ 官网发布的系列文章的译文（比较老了，很多是根据1.x和2.x的讲解的，但是用来参考核心思想是没问题的）
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