disruptor笔记之六：常见场景

本文主要是介绍disruptor笔记之六：常见场景，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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本篇概览

本文是《disruptor笔记》系列的第六篇，主要内容是将一些常用的消费模式做汇总，后续日常开发中如果有需要就能拿来即用；
以下是常用的模式：

多个消费者独立消费，[前文]已实现，本篇跳过
多个消费者共同消费，[前文]已实现，本篇跳过
既有独立消费，也有共同消费，[前文]已实现，本篇跳过
多个生产者和多个独立消费者：

C1、C2独立消费，C3依赖C1和C2

C1独立消费，C2和C3也独立消费，但依赖C1，C4依赖C2和C3：

C1和C2独立消费，C3和C4也是独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4：

C1和C2共同消费，C3和C4也是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4：

C1和C2共同消费，C3和C4独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4：

C1和C2独立消费，C3和C4是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4：

关于本篇代码

为了省事儿，本次不会新建工程，而是直接使用前文的consume-mode模块，因此，下面这些类直接就直接使用了，无需重写代码：

事件定义：OrderEvent
事件工厂：OrderEventFactory
事件生产者：OrderEventProducer
用在独立消费场景的事件消费者：MailEventHandler
用在共同消费场景的事件消费者：MailWorkHandler

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(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	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：

多个生产者和多个独立消费者

咱们即将实现下图的逻辑：

前面几篇文章所有实战的生产者都只有一个，到了本篇，为了让consume-mode模块的代码能够支持多生产者，咱们要对功能业务的抽象父类做以下两处改动：

init方法原本为private型，现在为了能让子类重此方法，将其改为protected类型；
增加名为publishWithProducer2的方法，可见内部只有抛出异常，要想其正常工作，需要子类自己来实现：

public void publishWithProducer2(String value) throws Exception {
	throw new Exception("父类未实现此方法，请在子类中重写此方法后再调用");
}

为了实现多生产者功能，新增MultiProducerServiceImpl.java，有几处要注意的地方稍后会提到：

package com.bolingcavalry.service.impl;

import com.bolingcavalry.service.*;
import com.lmax.disruptor.BlockingWaitStrategy;
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor;
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;
import lombok.Setter;
import org.springframework.scheduling.concurrent.CustomizableThreadFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;

@Service("multiProducerService")
public class MultiProducerServiceImpl extends ConsumeModeService {

    /**
     * 第二个生产者
     */
    @Setter
    protected OrderEventProducer producer2;

    @PostConstruct
    @Override
    protected void init() {
        // 实例化
        disruptor = new Disruptor<>(new OrderEventFactory(),
                BUFFER_SIZE,
                new CustomizableThreadFactory("event-handler-"),
                // 生产类型是多生产者
                ProducerType.MULTI,
                // BlockingWaitStrategy是默认的等待策略
                new BlockingWaitStrategy());

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

        // 启动
        disruptor.start();

        // 第一个生产者
        setProducer(new OrderEventProducer(disruptor.getRingBuffer()));

        // 第二个生产者
        setProducer2(new OrderEventProducer(disruptor.getRingBuffer()));
    }

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        // 一号消费者
        MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);

        // 二号消费者
        MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(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.handleEventsWith(c1, c2);
    }

    @Override
    public void publishWithProducer2(String value) throws Exception {
        producer2.onData(value);
    }
}

上述代码有以下几处要注意：

重写父类的init方法，主要是实例化Disruptor的时候，多传入两个参数：ProducerType.MULTI表示生产类型是多生产者，BlockingWaitStrategy是等待策略，之前的代码中咱们没有传此参数时，默认的就是BlockingWaitStrategy
init方法中还执行了setProducer2方法，设置成员变量producer2
重写publishWithProducer2方法，调用成员变量producer2发表事件
重写disruptorOperate方法，里面设置了两个独立消费者

验证上述代码的方式依旧是单元测试，打开ConsumeModeServiceTest.java，新增以下代码，可见新增了两个线程同时执行发布事件的操作：

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

	@Test
    public void testMultiProducerService() throws InterruptedException {
        log.info("start testMultiProducerService");
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);

        // 两个生产者，每个生产100个事件，一共生产两百个事件
        // 两个独立消费者，每人消费200个事件，因此一共消费400个事件
        int expectEventCount = EVENT_COUNT*4;

        // 告诉service，等消费到400个消息时，就执行countDownLatch.countDown方法
        multiProducerService.setCountDown(countDownLatch, expectEventCount);

        // 启动一个线程，用第一个生产者生产事件
        new Thread(() -> {
            for(int i=0;i<EVENT_COUNT;i++) {
                log.info("publich {}", i);
                multiProducerService.publish(String.valueOf(i));
            }
        }).start();

        // 再启动一个线程，用第二个生产者生产事件
        new Thread(() -> {
            for(int i=0;i<EVENT_COUNT;i++) {
                log.info("publishWithProducer2 {}", i);
                try {
                    multiProducerService.publishWithProducer2(String.valueOf(i));
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();

        // 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, multiProducerService.eventCount());
    }

测试结果如下，测试通过，符合预期：

C1、C2独立消费，C3依赖C1和C2

逻辑图如下：

实现代码如下，非常简单，依赖关系用then即可实现：

package com.bolingcavalry.service.impl;

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

@Service("scene5")
public class Scene5 extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);

        disruptor
                // C1、C2独立消费
                .handleEventsWith(c1, c2)
                // C3依赖C1和C2
                .then(c3);
    }
}

单元测试代码：

    @Autowired
    @Qualifier("scene5")
    Scene5 scene5;
 
    @Test
    public void testScene5 () throws InterruptedException {
        log.info("start testScene5");
        testConsumeModeService(scene5,
                EVENT_COUNT,
                // 三个独立消费者，一共消费300个事件
                EVENT_COUNT * 3);
    }

为了节省篇幅，测试结果就不贴了，要注意的是，每个事件都一定是C1和C2先消费过，才会被C3消费到；

C1独立消费，C2和C3也独立消费，但依赖C1，C4依赖C2和C3

逻辑图如下：

实现代码如下：

package com.bolingcavalry.service.impl;

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

@Service("scene6")
public class Scene6 extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c4 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);

        disruptor
                // C1
                .handleEventsWith(c1)
                // C2和C3也独立消费
                .then(c2, c3)
                // C4依赖C2和C3
                .then(c4);
    }
}

单元测试代码：

    @Autowired
    @Qualifier("scene6")
    Scene6 scene6;
 
    @Test
    public void testScene6 () throws InterruptedException {
        log.info("start testScene6");
        testConsumeModeService(scene6,
                EVENT_COUNT,
                // 四个独立消费者，一共消费400个事件
                EVENT_COUNT * 4);
    }

C1和C2独立消费，C3和C4也是独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

逻辑图如下：

实现代码如下：

package com.bolingcavalry.service.impl;

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

@Service("scene7")
public class Scene7 extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c4 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c5 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);

        disruptor
                // C1和C2独立消费
                .handleEventsWith(c1, c2)
                // C3和C4也是独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2
                .then(c3, c4)
                // 然后C5依赖C3和C4
                .then(c5);
    }
}

单元测试代码：

    @Autowired
    @Qualifier("scene7")
    Scene7 scene7;

    @Test
    public void testScene7 () throws InterruptedException {
        log.info("start testScene7");
        testConsumeModeService(scene7,
                EVENT_COUNT,
                // 五个独立消费者，一共消费500个事件
                EVENT_COUNT * 5);
    }

C1和C2共同消费，C3和C4也是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

逻辑图如下：

实现代码如下：

package com.bolingcavalry.service.impl;

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

/**
 * @author will (zq2599@gmail.com)
 * @version 1.0
 * @description: C1和C2共同消费，C3和C4也是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4
 * @date 2021/5/23 11:05
 */
@Service("scene8")
public class Scene8 extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        MailWorkHandler c1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c3 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c4 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c5 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);

        disruptor
                // C1和C2共同消费
                .handleEventsWithWorkerPool(c1, c2)
                // C3和C4也是独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2
                .thenHandleEventsWithWorkerPool(c3, c4)
                // 然后C5依赖C3和C4
                .thenHandleEventsWithWorkerPool(c5);
    }
}

单元测试代码：

    @Autowired
    @Qualifier("scene8")
    Scene8 scene8;

    @Test
    public void testScene8 () throws InterruptedException {
        log.info("start testScene8");
        testConsumeModeService(scene8,
                EVENT_COUNT,
                // C1和C2共同消费，C3和C4共同消费，C5虽然只是一个，但也是共同消费模式,
                // 也就是一共有三组消费者，所以一共消费300个事件
                EVENT_COUNT * 3);
    }

C1和C2共同消费，C3和C4独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

逻辑图如下：

实现代码如下：

package com.bolingcavalry.service.impl;

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

@Service("scene9")
public class Scene9 extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        MailWorkHandler c1 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c2 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c3 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c4 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c5 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);

        disruptor
                // C1和C2共同消费
                .handleEventsWithWorkerPool(c1, c2)
                // C3和C4独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2
                .then(c3, c4)
                // 然后C5依赖C3和C4
                .then(c5);
    }
}

单元测试代码：

    @Autowired
    @Qualifier("scene9")
    Scene9 scene9;

    @Test
    public void testScene9 () throws InterruptedException {
        log.info("start testScene9");
        testConsumeModeService(scene9,
                EVENT_COUNT,
                // C1和C2共同消费（100个事件），
                // C3和C4独立消费（200个事件）,
                // C5独立消费（100个事件）,
                // 所以一共消费400个事件
                EVENT_COUNT * 4);
    }

C1和C2独立消费，C3和C4是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

逻辑图如下：

实现代码如下：

package com.bolingcavalry.service.impl;

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

@Service("scene10")
public class Scene10 extends ConsumeModeService {

    @Override
    protected void disruptorOperate() {
        MailEventHandler c1 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c2 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c3 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailWorkHandler c4 = new MailWorkHandler(eventCountPrinter);
        MailEventHandler c5 = new MailEventHandler(eventCountPrinter);

        disruptor
                // C1和C2共同消费
                .handleEventsWith(c1, c2)
                // C3和C4是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2
                .thenHandleEventsWithWorkerPool(c3, c4)
                // 然后C5依赖C3和C4
                .then(c5);
    }
}

单元测试代码：

    @Test
    public void testScene10 () throws InterruptedException {
        log.info("start testScene10");
        testConsumeModeService(scene10,
                EVENT_COUNT,
                // C1和C2独立消费（200个事件），
                // C3和C4共同消费（100个事件）,
                // C5独立消费（100个事件）,
                // 所以一共消费400个事件
                EVENT_COUNT * 4);
    }

至此，一些常见场景的代码已完成，希望本文能给您一些参考，帮您更得心应手的用好这个优秀的工具；

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C1独立消费，C2和C3也独立消费，但依赖C1，C4依赖C2和C3

C1和C2独立消费，C3和C4也是独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

C1和C2共同消费，C3和C4也是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

C1和C2共同消费，C3和C4独立消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

C1和C2独立消费，C3和C4是共同消费，但C3和C4都依赖C1和C2，然后C5依赖C3和C4

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