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Disruptor中锁对性能有什么影响

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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。

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
ArrayBlockingQueuebounded加锁arraylist
LinkedBlockingQueueoptionally-bounded加锁linkedlist
ConcurrentLinkedQueueunbounded无锁linkedlist
LinkedTransferQueueunbounded无锁linkedlist
PriorityBlockingQueueunbounded加锁heap
DelayQueueunbounded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

MethodTime (ms)
Single thread300
Single thread with CAS5,700
Single thread with lock10,000
Single thread with volatile write4,700
Two threads with CAS30,000
Two threads with lock224,000

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。

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