------ 本文是学习算法的笔记，《数据结构与算法之美》，极客时间的课程 ------
Disruptor 是一种内存消息队列。它经Java 中另外一个非常常用的内存消息队列 ArrayBlockQueue（ABS）的性能，要高出一个数量级，可以算得上是最快的内存消息队列了。今天来看下，Disruptor是如何做到如此高性能的？其底层依赖了哪些数据结构和算法？
什么是内存消息队列？如果我说“生产者-消费者模型”，估计在部分人都知道。在这个模型中，“生产者”生产数据，并且将数据放到一个足以存储容器中。之后，“消费者”从中心存储容器中，取出数据消费。
这个模型非常简单、好理解，那你有没有思考过，这里面存储数据的中心存储容器，是用什么数据结构来实现的呢？
实际上，实现中心存储容器最常用的一种数据结构，就是队列。队列支持数据先进先出。下是这个特性，使得数据被消费的顺序性可以得到保证，也就是说，早被生产的数据就会早被消费。
队列的实现思路。一种是基于链表实现的链式队列，另一种是基于数组实现的顺序队列。不同的需求背景下，我们会选择不同的实现方式。
如果我们要实现一个无界队列，也就是说，队列的大小事先不确定，理论上可以支持无限大。这种情况下，我们适合选用链表来实现队列。因为链表支持快速地动态扩容。如果我们要实现一个德莱文队列，也就是说，队列的大小事先确定，当队列中数据满了之后，生产者就需要等待。直到消费者消费了数据，队列有空闲位置的时候，生产者才能癣数据放入。
实际上，相较于无界队列，有界队列的应用场景更加广泛。毕竟，我们的机器内存是有限的。而无界队列占用的内存数量是不可控的。对于实际的软件开发来说，这种不可控的因素，就会有潜在的风险。在某些极端情况下，无界队列就有能因为内存持续增长，而导致OOM( Out of Memory)错误。
还有一种循环队列，我们讲过，非循环队列在添加、删除数据的工程中，会涉及的搬移操作，导致性能变差。而循环队列可以解决这个数据搬移问题，所以，性能更加好。所以，大部分用到顺序队列的场景中，我们都选择用顺序队列中的循环队列。
实际上，循环队列这种数据结构，就是我们今天要讲的内存消息队列的雏形。我们借助循环队列，实现了一个最简单的“生产者-消费者模型”。对应的代码如下。为了方便理解，对于生产者和消费者之间操作的同步，我并没有用到线程相关的操作。而是采用了“当队列满了之后，生产者就轮训等待；当队列空了之后，消费者就轮训等待”这样的措施。
public class Queue {
private Long[] data;
private int size = 0, head = 0, tail = 0;
public Queue(int size) {
this.data = new Long[size];
this.size = size;
}
public boolean add(Long element) {
if ((tail + 1) % size == head) {
return false;
}
data[tail] = element;
tail = (tail + 1) % size;
return true;
}
public Long poll() {
if (head == tail) {
return null;
}
long ret = data[head];
head = (head + 1) % size;
return ret;
}
}
public class Producer{
private Queue queue;
public Producer(Queue queue){
this.queue = queue;
}
public void produce(Long data) throws InterruptedException{
while (!queue.add(data)) {
Thread.sleep(100);
}
}
}
public class Consumer{
private Queue queue;
public Consumer(Queue queue){
this.queue = queue;
}
public void consume() throws InterruptedException{
while(true){
Long data = queue.poll();
if (data == null) {
Thread.sleep(100);
} else {
// TODO: ... 消费数据的业务逻辑
}
}
}
实际上，刚刚的“生产者-消费者”实现的代码，是不完善的。为什么这么说呢？
如果我们只有一个生产者往队列中写数据，一个消费者从队列中读取数据，那上面的代码是没有问题的。但是，如果有多个生产者在并发地往队伍中写入数据，或者多个消费者并发地从队列中消费数据，那上面的代码就不能正确工作了。
在多个生产者或者多个消费者并发操作的情况下，刚刚的代码主要会有正面两个问题：
这两个问题是类似的，这里判重讲第一个问题是如何产生的，以及该如何解决。
两个线程同时往队列中添加数据，也就相当于两个线程同时执行类 Queue 中的 add() 函数。我们假设队列的大小 size 是10，当前 tail 指向下标7，head 指向下标 3，也就是说，队列中还有空闲空间。这个时候，线程1 调用 add() 函数,往队列中添加一个值为 12 的数据; 线程 2 调用 add() 函数,往队列中添加一个值为15的数据。在极端情况下，本来是往队列中添加两个数据（12 和 15），最终可能只有一个数据添加成功，另一个数据会被覆盖，为什么呢？
public boolean add(Long element) {
if ((tail + 1) % size == head) return false;
data[tail] = element;
tail = (tail + 1) % size;
return true;
}
从这段代码中，我们可以看出，每 3 行给 data[tail] 赋值，然后第 4 行才给 tail 的值加一。赋值和 tail 加一两个操作，并非原子操作。这就会导致这种的情况发生：当线程 1 和线程 2 现时执行 add() 函数的时候，线程 1 先执行完了第 3 行语句，将 data[7] （tail = 7）的值设置为12。在线程 1 还未执行到第 4 行语句之前，也就是未将 tail 加一之前，线程 2 执行了第 3 行语句，又将data[7] 的值设置为 15，也就是说，线程 2 插入的数据覆盖了线程 1 插入的数据。原来应该插入两个数据（12 和 15）的，现在只插入了一个数据（15）。
那如何解决这种线程并发往队列中添加数据时，导致的数据覆盖、运行不正确问题呢？
最简单的处理方法就是给这段代码加锁，同一时间只允许一个线程执行 add() 函数。这相当于将这段代码的执行，由并行改成了串行。也就不存在我们刚刚说的问题了。
不过，加锁将并行改成串行，必然导致多个生产者同时生产数据的时候，执行效率下降。当然，我们可以继续优化。 我们看看 Disruptor 的处理方法。
尽管 Disruptor 的源码读越来很复杂，但是基本思想非常简单。实际上，它是换了一种队列和“生产者-消费者模型”的实现思路。
之前的实现中，队列只支持两个操作，添加数据和读取并移除数据，分别对应代码中 add() 函数和 poll() 函数，而Disruptor 采用了另一种实现思路。
对于生产者来说，它往队列中添加数据之前，先申请可用空闲存储单元，并且是批量地申请连续 n 个(n >= 1) 存储单元。当申请到这组连续的存储单元之后，后续往队列中添加元素，就可以不用加锁了，因为这组存储单元是这个线程独享的。不过，从刚刚的描述中，我们可以看出，申请存储单元的过程是需要加锁的。
对于消费者来说，处理的过程跟生产者是类似的。它先去申请一批连续可读的存储单元（这个申请过程也是需要加锁的），当申请到这批存储单元之后，后续的读取操作就可以不用加锁了。
不过，还有一个需要特别注意的地方，就是，如果生产者A 申请到了一组团结的存储单元，假设下标为 3 到 6 的存储单元，生产者 B 紧跟着申请到了下标是 7 到 9 的存储单元，那在 3 到 6 没有完全写入之前，7 到 9 的数据是无法读取的。这个也是 Disruptor 实现的一个弊端。
实际上，Disruptor 采用的是RingBuffer 和 AvailableBuffer 这两个结构，来实现我刚刚讲的功能。不过，因为我们主要聚集在数据结构和算法上，所以我对这两种结构做了简化，但是基本思想是一致的。
今天，讲了如何实现一个高性能的并发队列。这里的“并发”两个字，实际上就是多线程安全的意思。
常见的内存队列往往采用循环队列来实现。这种实现方法，对于只有一个生产者和消费者的场景，已经足够了。但是，当存在多个生产者或者多个消费者的时候，单纯的循环队列的实现，就无法正常工作了。
这主要是因为，多个生产者在同时往队列中写入数据的时候，在某些情况下，会存在数据覆盖的问题。而多个消费者同时消费数据，在某些情况下，会存在消费重复数据的问题。
针对这个问题，最简单、最暴力的解决方法，就是对写入和读取的过程加锁。这种处理方法，相当于将原来可以并行执行的操作，强制串行执行，相应地就会导致操作性能的下降。
为了在保证逻辑正确的前提下，尽可能地提高队列在并发情况下性能，Disruptor 采用了“两阶段写入”的方法。在写入数据之前，先加锁申请批量的空闲存储单元，之后往队列中写入数据的操作就不需要加锁了，写入的性能因此就提高了。Disruptor 对消费过程的改造，跟对生产过程的改造是类似的。它先加锁申请批量的可读取的存储单元，之后从队列中读取数据的操作也就不需要加锁了，读取的性能因此也就提高了。
你可能觉得这个优化思路非常简单。实际上，不管架构设计还是产品设计，往往越简单的设计思路，越能更好的解决问题。下所谓“大道至简”，就是这个意思。