高性能队列——Disruptor-转载

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背景

Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题(在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级)。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单,2010年在QCon演讲后,获得了业界关注。2011年,企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍。同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖。

目前,包括Apache Storm、Camel、Log4j 2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高性能。在美团点评技术团队它也有不少应用,有的项目架构借鉴了它的设计机制。本文从实战角度剖析了Disruptor的实现原理。

需要特别指出的是,这里所说的队列是系统内部的内存队列,而不是Kafka这样的分布式队列。另外,本文所描述的Disruptor特性限于3.3.4。

Java内置队列

介绍Disruptor之前,我们先来看一看常用的线程安全的内置队列有什么问题。Java的内置队列如下表所示。

队列 有界性 数据结构
ArrayBlockingQueue bounded 加锁 arraylist
LinkedBlockingQueue optionally-bounded 加锁 linkedlist
ConcurrentLinkedQueue unbounded 无锁 linkedlist
LinkedTransferQueue unbounded 无锁 linkedlist
PriorityBlockingQueue unbounded 加锁 heap
DelayQueue unbounded 加锁 heap

队列的底层一般分成三种:数组、链表和堆。其中,堆一般情况下是为了实现带有优先级特性的队列,暂且不考虑。

我们就从数组和链表两种数据结构来看,基于数组线程安全的队列,比较典型的是ArrayBlockingQueue,它主要通过加锁的方式来保证线程安全;基于链表的线程安全队列分成LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue两大类,前者也通过锁的方式来实现线程安全,而后者以及上面表格中的LinkedTransferQueue都是通过原子变量compare and swap(以下简称“CAS”)这种不加锁的方式来实现的。

通过不加锁的方式实现的队列都是无界的(无法保证队列的长度在确定的范围内);而加锁的方式,可以实现有界队列。在稳定性要求特别高的系统中,为了防止生产者速度过快,导致内存溢出,只能选择有界队列;同时,为了减少Java的垃圾回收对系统性能的影响,会尽量选择array/heap格式的数据结构。这样筛选下来,符合条件的队列就只有ArrayBlockingQueue。

ArrayBlockingQueue的问题

ArrayBlockingQueue在实际使用过程中,会因为加锁和伪共享等出现严重的性能问题,我们下面来分析一下。

加锁

现实编程过程中,加锁通常会严重地影响性能。线程会因为竞争不到锁而被挂起,等锁被释放的时候,线程又会被恢复,这个过程中存在着很大的开销,并且通常会有较长时间的中断,因为当一个线程正在等待锁时,它不能做任何其他事情。如果一个线程在持有锁的情况下被延迟执行,例如发生了缺页错误、调度延迟或者其它类似情况,那么所有需要这个锁的线程都无法执行下去。如果被阻塞线程的优先级较高,而持有锁的线程优先级较低,就会发生优先级反转。

Disruptor论文中讲述了一个实验:

  • 这个测试程序调用了一个函数,该函数会对一个64位的计数器循环自增5亿次。
  • 机器环境:2.4G 6核
  • 运算: 64位的计数器累加5亿次
Method Time (ms)
Single thread 300
Single thread with CAS 5,700
Single thread with lock 10,000
Single thread with volatile write 4,700
Two threads with CAS 30,000
Two threads with lock 224,000

CAS操作比单线程无锁慢了1个数量级;有锁且多线程并发的情况下,速度比单线程无锁慢3个数量级。可见无锁速度最快。

单线程情况下,不加锁的性能 > CAS操作的性能 > 加锁的性能。

在多线程情况下,为了保证线程安全,必须使用CAS或锁,这种情况下,CAS的性能超过锁的性能,前者大约是后者的8倍。

综上可知,加锁的性能是最差的。

关于锁和CAS

保证线程安全一般分成两种方式:锁和原子变量。

img

图1 通过加锁的方式实现线程安全

采取加锁的方式,默认线程会冲突,访问数据时,先加上锁再访问,访问之后再解锁。通过锁界定一个临界区,同时只有一个线程进入。如上图所示,Thread2访问Entry的时候,加了锁,Thread1就不能再执行访问Entry的代码,从而保证线程安全。

下面是ArrayBlockingQueue通过加锁的方式实现的offer方法,保证线程安全。

public boolean offer(E e) {
    checkNotNull(e);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        if (count == items.length)
            return false;
        else {
            insert(e);
            return true;
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

原子变量

原子变量能够保证原子性的操作,意思是某个任务在执行过程中,要么全部成功,要么全部失败回滚,恢复到执行之前的初态,不存在初态和成功之间的中间状态。例如CAS操作,要么比较并交换成功,要么比较并交换失败。由CPU保证原子性。

通过原子变量可以实现线程安全。执行某个任务的时候,先假定不会有冲突,若不发生冲突,则直接执行成功;当发生冲突的时候,则执行失败,回滚再重新操作,直到不发生冲突。

img

图2 通过原子变量CAS实现线程安全

如图所示,Thread1和Thread2都要把Entry加1。若不加锁,也不使用CAS,有可能Thread1取到了myValue=1,Thread2也取到了myValue=1,然后相加,Entry中的value值为2。这与预期不相符,我们预期的是Entry的值经过两次相加后等于3。

CAS会先把Entry现在的value跟线程当初读出的值相比较,若相同,则赋值;若不相同,则赋值执行失败。一般会通过while/for循环来重新执行,直到赋值成功。

代码示例是AtomicInteger的getAndAdd方法。CAS是CPU的一个指令,由CPU保证原子性。

/**
 * Atomically adds the given value to the current value.
 *
 * @param delta the value to add
 * @return the previous value
 */
public final int getAndAdd(int delta) {
    for (;;) {
        int current = get();
        int next = current + delta;
        if (compareAndSet(current, next))
            return current;
    }
}

/**
 * Atomically sets the value to the given updated value
 * if the current value {@code ==} the expected value.
 *
 * @param expect the expected value
 * @param update the new value
 * @return true if successful. False return indicates that
 * the actual value was not equal to the expected value.
 */
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
    return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}

在高度竞争的情况下,锁的性能将超过原子变量的性能,但是更真实的竞争情况下,原子变量的性能将超过锁的性能。同时原子变量不会有死锁等活跃性问题。

伪共享

什么是共享

下图是计算的基本结构。L1、L2、L3分别表示一级缓存、二级缓存、三级缓存,越靠近CPU的缓存,速度越快,容量也越小。所以L1缓存很小但很快,并且紧靠着在使用它的CPU内核;L2大一些,也慢一些,并且仍然只能被一个单独的CPU核使用;L3更大、更慢,并且被单个插槽上的所有CPU核共享;最后是主存,由全部插槽上的所有CPU核共享。

img

图3 计算机CPU与缓存示意图

当CPU执行运算的时候,它先去L1查找所需的数据、再去L2、然后是L3,如果最后这些缓存中都没有,所需的数据就要去主内存拿。走得越远,运算耗费的时间就越长。所以如果你在做一些很频繁的事,你要尽量确保数据在L1缓存中。

另外,线程之间共享一份数据的时候,需要一个线程把数据写回主存,而另一个线程访问主存中相应的数据。

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