disruptor笔记之五：事件消费实战

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《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)

本篇概览

本篇是《disruptor笔记》的第五篇，前文《disruptor笔记之四：事件消费知识点小结》从理论上梳理分析了独立消费和共同消费，留下了三个任务，今天就来成这些任务，即编码实现以下三个场景：

1. 100个订单，短信和邮件系统独立消费
2. 100个订单，邮件系统的两个邮件服务器共同消费；
3. 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；

源码下载

• 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(github.com/zq2599/blog…

名称	链接	备注
项目主页	github.com/zq2599/blog…	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	github.com/zq2599/blog…	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，本次实战的源码在disruptor-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

• disruptor-tutorials是个父工程，里面有多个module，本篇实战的module是consume-mode，如下图红框所示：

编写公共代码

• 为了完成任务，编码实现上面那三个场景，咱们需要先把公共代码写好；
• 首先是在父工程disruptor-tutorials下面新建名为consume-mode的module，其build.gradle内容如下：

plugins {
    id 'org.springframework.boot'
}

dependencies {
    implementation 'org.projectlombok:lombok'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    implementation 'com.lmax:disruptor'

    testImplementation('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')
}

• springboot启动类：

package com.bolingcavalry;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class ConsumeModeApplication {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ConsumeModeApplication.class, args);
	}
}

• 订单事件定义：

package com.bolingcavalry.service;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.ToString;

@Data
@ToString
@NoArgsConstructor
public class OrderEvent {

    private String value;
}

• • 订单事件的工程类，定义事件实例如何创建：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventFactory;

public class OrderEventFactory implements EventFactory<OrderEvent> {

    @Override
    public OrderEvent newInstance() {
        return new OrderEvent();
    }
}

• 订单事件生产者类，定义如何将业务信息通过事件发布到环形队列：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

public class OrderEventProducer {
    // 存储数据的环形队列
    private final RingBuffer<OrderEvent> ringBuffer;

    public OrderEventProducer(RingBuffer<OrderEvent> ringBuffer) {
        this.ringBuffer = ringBuffer;
    }

    public void onData(String content) {
        // ringBuffer是个队列，其next方法返回的是下最后一条记录之后的位置，这是个可用位置
        long sequence = ringBuffer.next();

        try {
            // sequence位置取出的事件是空事件
            OrderEvent orderEvent = ringBuffer.get(sequence);
            // 空事件添加业务信息
            orderEvent.setValue(content);
        } finally {
            // 发布
            ringBuffer.publish(sequence);
        }
    }
}

• 消费订单事件的短信服务，实现EventHandler接口，所以是用在独立消费的场景：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;

@Slf4j
public class SmsEventHandler implements EventHandler<OrderEvent> {

    public SmsEventHandler(Consumer<?> consumer) {
        this.consumer = consumer;
    }

    // 外部可以传入Consumer实现类，每处理一条消息的时候，consumer的accept方法就会被执行一次
    private Consumer<?> consumer;

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
        log.info("短信服务 sequence [{}], endOfBatch [{}], event : {}", sequence, endOfBatch, event);

        // 这里延时100ms，模拟消费事件的逻辑的耗时
        Thread.sleep(100);

        // 如果外部传入了consumer，就要执行一次accept方法
        if (null!=consumer) {
            consumer.accept(null);
        }
    }
}

• 消费订单事件的邮件服务，实现EventHandler接口，所以是用在独立消费的场景：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.EventHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;

@Slf4j
public class MailEventHandler implements EventHandler<OrderEvent> {

    public MailEventHandler(Consumer<?> consumer) {
        this.consumer = consumer;
    }

    // 外部可以传入Consumer实现类，每处理一条消息的时候，consumer的accept方法就会被执行一次
    private Consumer<?> consumer;

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) throws Exception {
        log.info("邮件服务 sequence [{}], endOfBatch [{}], event : {}", sequence, endOfBatch, event);

        // 这里延时100ms，模拟消费事件的逻辑的耗时
        Thread.sleep(100);

        // 如果外部传入了consumer，就要执行一次accept方法
        if (null!=consumer) {
            consumer.accept(null);
        }
    }
}

• 消费订单事件的邮件服务，实现WorkHandler接口，所以是用在共同消费的场景：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.WorkHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.function.Consumer;

@Slf4j
public class MailWorkHandler implements WorkHandler<OrderEvent> {

    public MailWorkHandler(Consumer<?> consumer) {
        this.consumer = consumer;
    }

    // 外部可以传入Consumer实现类，每处理一条消息的时候，consumer的accept方法就会被执行一次
    private Consumer<?> consumer;

    @Override
    public void onEvent(OrderEvent event) throws Exception {
        log.info("共同消费模式的邮件服务 : {}", event);

        // 这里延时100ms，模拟消费事件的逻辑的耗时
        Thread.sleep(100);

        // 如果外部传入了consumer，就要执行一次accept方法
        if (null!=consumer) {
            consumer.accept(null);
        }
    }
}

• 最后，将发布和消费事件的逻辑写在一个抽象类里，但是具体如何消费事件并不在此类中实现，而是留给子类，这个抽象类中有几处要注意的地方稍后会提到：

package com.bolingcavalry.service;

import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import lombok.Setter;
import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.function.Consumer;

public abstract class ConsumeModeService {
    /**
     * 独立消费者数量
     */
    public static final int INDEPENDENT_CONSUMER_NUM = 2;

    /**
     * 环形缓冲区大小
     */
    protected int BUFFER_SIZE = 16;

    protected Disruptor<OrderEvent> disruptor;

    @Setter
    private OrderEventProducer producer;

    /**
     * 统计消息总数
     */
    protected final AtomicLong eventCount = new AtomicLong();

    /**
     * 这是辅助测试用的，
     * 测试的时候，完成事件发布后，测试主线程就用这个countDownLatch开始等待，
     * 在消费到指定的数量(countDownLatchGate)后，消费线程执行countDownLatch的countDown方法，
     * 这样测试主线程就可以结束等待了
     */
    private CountDownLatch countDownLatch;

    /**
     * 这是辅助测试用的，
     * 测试的时候，完成事件发布后，测试主线程就用这个countDownLatch开始等待，
     * 在消费到指定的数量(countDownLatchGate)后，消费线程执行countDownLatch的countDown方法，
     * 这样测试主线程就可以结束等待了
     */
    private int countDownLatchGate;

    /**
     * 准备一个匿名类，传给disruptor的事件处理类，
     * 这样每次处理事件时，都会将已经处理事件的总数打印出来
     */
    protected Consumer<?> eventCountPrinter = new Consumer<Object>() {
        @Override
        public void accept(Object o) {
            long count = eventCount.incrementAndGet();

            /**
             * 这是辅助测试用的，
             * 测试的时候，完成事件发布后，测试主线程就用这个countDownLatch开始等待，
             * 在消费到指定的数量(countDownLatchGate)后，消费线程执行countDownLatch的countDown方法，
             * 这样测试主线程就可以结束等待了
             */
            if (null!=countDownLatch && count>=countDownLatchGate) {
                countDownLatch.countDown();
            }
        }
    };

    /**
     * 发布一个事件
     * @param value
     * @return
     */
    public void publish(String value) {
        producer.onData(value);
    }

    /**
     * 返回已经处理的任务总数
     * @return
     */
    public long eventCount() {
        return eventCount.get();
    }

    /**
     * 这是辅助测试用的，
     * 测试的时候，完成事件发布后，测试主线程就用这个countDownLatch开始等待，
     * 在消费到指定的数量(countDownLatchGate)后，消费线程执行countDownLatch的countDown方法，
     * 这样测试主线程就可以结束等待了
     * @param countDownLatch
     * @param countDownLatchGate
     */
    public void setCountDown(CountDownLatch countDownLatch, int countDownLatchGate) {
        this.countDownLatch = countDownLatch;
        this.countDownLatchGate = countDownLatchGate;
    }

    /**
     * 留给子类实现具体的事件消费逻辑
     */
    protected abstract void disruptorOperate();

    @PostConstruct
    private void init() {
        // 实例化
        disruptor = new Disruptor<>(new OrderEventFactory(),
                BUFFER_SIZE,
                new CustomizableThreadFactory("event-handler-"));

        // 留给子类实现具体的事件消费逻辑
        disruptorOperate();

        // 启动
        disruptor.start();

        // 生产者
        setProducer(new OrderEventProducer(disruptor.getRingBuffer()));
    }
}

• 上述代码，有以下几处需要注意：

1. init方法是spring bean实例化后要执行的方法，这里面实例化Disruptor，还启动了消费线程，并且实例化了事件生产者，具体的事件消费逻辑，由子类在disruptorOperate方法中实现；
2. eventCountPrinter是个匿名类实例，传给事件消费的handler后，每消费一个事件都会执行一次eventCountPrinter.accept方法，这样就把消费事件的总数准确的保存在eventCount变量中了；
3. countDownLatch和countDownLatchGate是为了辅助单元测试而准备的，测试的时候，完成事件发布后，测试主线程就用这个countDownLatch开始等待，在消费到指定的数量(countDownLatchGate)后，消费线程执行countDownLatch的countDown方法，这样测试主线程就可以结束等待了

• 至此，公用代码就写完了，可见抽象父类已经做好了大部分事情，咱们的子类可以聚焦事件消费的逻辑编排了，开始挨个实现那三个场景；

100个订单，短信和邮件系统独立消费

• 两个消费者独立消费的逻辑非常简单，就一行代码，调用handleEventsWith方法把所有消费者实例传进去，就完事了：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailEventHandler;
import com.bolingcavalry.service.SmsEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("independentModeService")
public class IndependentModeServiceImpl extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // 调用handleEventsWith，表示创建的多个消费者，每个都是独立消费的
        // 这里创建两个消费者，一个是短信的，一个是邮件的
        disruptor.handleEventsWith(new SmsEventHandler(eventCountPrinter), new MailEventHandler(eventCountPrinter));
    }
}

• 单元测试代码如下，要注意的地方是发布完100事件后，调用countDownLatch.await()方法开始等待，直到消费者线程调用countDownLatch.countDown()方法解除等待，还有就是预期的消费消息总数等于200：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import static org.junit.Assert.assertEquals;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@Slf4j
public class ConsumeModeServiceTest {

    @Autowired
    @Qualifier("independentModeService")
    ConsumeModeService independentModeService;

    /**
     * 测试时生产的消息数量
     */
    private static final int EVENT_COUNT = 100;

    private void testConsumeModeService(ConsumeModeService service, int eventCount, int expectEventCount) throws InterruptedException {
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

        // 告诉service，等消费到expectEventCount个消息时，就执行countDownLatch.countDown方法
        service.setCountDown(countDownLatch, expectEventCount);

        for(int i=0;i<eventCount;i++) {
            log.info("publich {}", i);
            service.publish(String.valueOf(i));
        }

        // 当前线程开始等待，前面的service.setCountDown方法已经告诉过service，
        // 等消费到expectEventCount个消息时，就执行countDownLatch.countDown方法
        // 千万注意，要调用await方法，而不是wait方法！
        countDownLatch.await();

        // 消费的事件总数应该等于发布的事件数
        assertEquals(expectEventCount, service.eventCount());
    }

    @Test
    public void testIndependentModeService() throws InterruptedException {
        log.info("start testIndependentModeService");
        testConsumeModeService(independentModeService,
                EVENT_COUNT,
                EVENT_COUNT * ConsumeModeService.INDEPENDENT_CONSUMER_NUM);
    }
}

• 单元测试执行结果如下，符合预期：

100个订单，邮件系统的两个邮件服务器共同消费

• 两个消费者共同消费的代码也很简单，调用handleEventsWithWorkerPool方法即可，把共同消费的MailWorkHandler实例作为参数传入：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("shareModeService")
public class ShareModeServiceImpl extends ConsumeModeService {
    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // mailWorkHandler1模拟一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // mailWorkHandler2模拟一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // 调用handleEventsWithWorkerPool，表示创建的多个消费者以共同消费的模式消费
        disruptor.handleEventsWithWorkerPool(mailWorkHandler1, mailWorkHandler2);
    }
}

• 单元测试是在ConsumeModeServiceTest.java中添加如下代码，注意由于是共同消费，因此预期的消费事件数等于消息数，都是100：

    @Autowired
    @Qualifier("shareModeService")
    ConsumeModeService shareModeService;

    @Test
    public void testShareModeService() throws InterruptedException {
        log.info("start testShareModeService");
        testConsumeModeService(shareModeService, EVENT_COUNT, EVENT_COUNT);
    }

• 执行单元测试，结果如下图：

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

• 最后一个场景，依旧很简单，handleEventsWith调用一次，再调用一次handleEventsWithWorkerPool即可：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.ConsumeModeService;
import com.bolingcavalry.service.MailWorkHandler;
import com.bolingcavalry.service.SmsEventHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service("independentAndShareModeService")
public class IndependentAndShareModeServiceImpl extends ConsumeModeService {
    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // 调用handleEventsWith，表示创建的多个消费者，每个都是独立消费的
        // 这里创建一个消费者，短信服务
        disruptor.handleEventsWith(new SmsEventHandler(eventCountPrinter));

        // mailWorkHandler1模拟一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // mailWorkHandler2模拟一号邮件服务器
        MailWorkHandler mailWorkHandler2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        // 调用handleEventsWithWorkerPool，表示创建的多个消费者以共同消费的模式消费
        disruptor.handleEventsWithWorkerPool(mailWorkHandler1, mailWorkHandler2);
    }
}

• 单元测试是在ConsumeModeServiceTest.java中添加如下代码，预期的消费事件数应该是200，因为整体上是两个独立消费，只不过其中的一个内部有两个消费者共同消费：

    @Autowired
    @Qualifier("independentAndShareModeService")
    ConsumeModeService independentAndShareModeService;

    @Test
    public void independentAndShareModeService() throws InterruptedException {
        log.info("start independentAndShareModeService");
        testConsumeModeService(independentAndShareModeService,
                EVENT_COUNT,
                EVENT_COUNT * ConsumeModeService.INDEPENDENT_CONSUMER_NUM);
    }

• 单元测试结果如下，符合预期：

• 至此，独立消费和共同消费的实战就完成了，借助disruptor，三个常见场景都可以轻松完成，如果您正在做这些场景的开发，希望本文能给您一些参考；

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