disruptor笔记之五:事件消费实战

程序员欣宸
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内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;

《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;

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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<font color="blue">disruptor-tutorials</font>文件夹下,如下图红框所示:

在这里插入图片描述

  • <font color="blue">disruptor-tutorials</font>是个父工程,里面有多个module,本篇实战的module是<font color="red">consume-mode</font>,如下图红框所示:

在这里插入图片描述

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<font color="blue">disruptor-tutorials</font>下面新建名为<font color="red">consume-mode</font>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<font color="red">独立消费</font>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<font color="red">独立消费</font>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<font color="red">共同消费</font>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:
  • 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;
  • 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;
  • 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<font color="blue">handleEventsWith</font>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<font color="red">100</font>事件后,调用<font color="blue">countDownLatch.await()</font>方法开始等待,直到消费者线程调用<font color="blue">countDownLatch.countDown()</font>方法解除等待,还有就是预期的消费消息总数等于<font color="red">200</font>:
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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

  • 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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