# Disruptor 2.0更新摘要
馬丁最近發布了Disruptor的2.0版本,從我們開始將其開源以來發生了很多變化,現在是個時候推出一個正式的里程碑了。馬丁的博客上涵蓋了這次更新的所有內容,這篇文章的目的是嘗試把我以前的博文以新框架的架構轉述給大家,因為將它們都重寫一遍要耗費很多時間。現在我看到手工繪圖的缺點了。
在舊的版本中:

這是一個Disruptor的配置示例,具體上來說就是一個菱形的結構。如果你對此毫無感覺,可以回過頭復習下disruptor的細節。
對于2.0版的主要變化有3點:
1. 更貼切的命名;
2. 把producer barrier(生產者屏障)整合進了ring buffer;
3. 將Disruptor Wizard加入了主代碼庫。
新版本:

你可以看到基本原理還是類似的。新版本更加簡單,因為ProducerBarrier本身不再作為一個單獨的實體存在,它的替代者是PublishPort 接口,且RingBuffer自身就實現了這個接口。 類似地,DependencyBarrier替代ConsumerBarrier ,厘清了此對象的職責。另外,Publisher (Producer的替代者)和EventProcessor(替代了Consumer)也更能精確地體現出它們的行為。Consumer這個名字總是會帶來一些混淆,因為因為其實消費者從來不從ring buffer消費任何東西。Consumer之前僅僅是用于隊列實現的一個術語。
圖上沒有表現出來的變動是以前存在ring buffer里的東西叫entry(輸入條目),而現在改名叫Event(事件)了,相應的就是EventProcessor。
整個命名上的大規模更改是為了讓大家更清晰的明白Disruptor是如何工作的,以及該如何使用它。盡管我們把它用在事件處理上,但是當我們開源它的時候,還是希望它看起來可以更像一個通用的解決方案,所以命名慣例也傾向于表述這個事實。但是事件模型看起來確實更直觀一些,于是我們就改成這個命名了。
另外由于Wizard的引入,事件發布者和事件處理者之間的接駁更加簡單了。
現在如果你想建立一個菱形的Disruptor模式(例如FizzBuzz性能測試),一切變得優雅很多:
```
DisruptorWizard dw = new DisruptorWizard(
ENTRY_FACTORY,
RING_BUFFER_SIZE,
EXECUTOR,
ClaimStrategy.Option.SINGLE_THREADED,
WaitStrategy.Option.YIELDING);
FizzBuzzEventHandler fizzHandler =
new FizzBuzzEventHandler(FIZZ);
FizzBuzzEventHandler buzzHandler =
new FizzBuzzEventHandler(BUZZ);
FizzBuzzEventHandler fizzBuzzHandler =
new FizzBuzzEventHandler(FIZZ_BUZZ);
dw.handleEventsWith(fizzHandler, buzzHandler)
.then(fizzBuzzHandler);
RingBuffer ringBuffer = dw.start();
```
[Wizard Wiki 傳送門](http://code.google.com/p/disruptor/wiki/DisruptorWizard)
### 其它變化:性能提升
馬丁在他博客提到過,他已經成功的提高了2.0版的性能。 在2.0版中還有一個閃耀的新成員Sequence(序列),它被用來搞緩存行填充,并消除了對內存屏障的需要。現在緩存行填充的做法和以前略有不同,因為JAVA7新的優化特性,它成功的“優化”掉了我們原來的技術方案。
那么就到這里吧,這篇博文我就是想給大家一個簡明的更新摘要,并且解釋我以前畫的圖為什么可能不再正確了。
- 首頁
- 剖析Disruptor為什么會這么快
- 1.1 鎖的缺點
- 1.2 神奇的緩存行填充
- 1.3 偽共享
- 1.4 揭秘內存屏障
- Disruptor如何工作和使用
- 2.1 Ringbuffer的特別之處
- 2.2 如何從Ringbuffer讀取
- 2.3 寫入Ringbuffer
- 2.4 解析Disruptor關系組裝
- 2.5 Disruptor(無鎖并發框架)-發布
- 2.6 LMAX Disruptor 一個高性能、低延遲且簡單的框架
- 2.7 Disruptor Wizard已死,Disruptor Wizard永存!
- 2.8 Disruptor 2.0更新摘要
- 2.9 線程間共享數據不需要競爭
- Disruptor的應用
- 3.1 LMAX的架構
- 3.2 通過Axon和Disruptor處理1M tps