Disruptor以高性能出名，下面我来测试一下三种场景下性能表现。

结论

总体来说，com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor消费性能是非常厉害的，几乎是测不到顶。但是在生产方面，性能会随着Event的增加会下降很多 还是在50万QPS级别上，满足现在压测需求，唯一需要避免的就是队列较长时性能不稳定。总结起来几点比较通用的参考：

从Disruptor消费者能力超强，即使在超高消费者数量（1000），依然保持非常高性能

保证无消息积压前提下，com.lmax.disruptor.AbstractSequencer#bufferSize大小对性能影响不大

在单生产者场景下，Disruptor生产速率与java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue一样具有性能不稳定的问题

Disruptor性能瓶颈在于生产者，消息对象大小对性能影响较大，多生产者对总体性能影响不大，队列积压对性能影响也不大

如果降低Event体积会极大提升性能，以后尽量使用java.lang.String，这点已经在日志回放系统印证了

简介

这里再多唠叨两句。

❝
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。

❞

测试结果

这里性能只记录每毫秒处理消息（对象）个数作为评价性能的唯一标准。这里我采用的是com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType#MULTI消费模式，注册消费者用的是com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor#handleEventsWithWorkerPool方法。

数据说明

这里我用了三种org.apache.http.client.methods.HttpGet，创建方法均使用原生API，为了区分大小的区别，我会响应增加一些header和URL长度。

小对象：

def get = new HttpGet()

中对象：

def get = new HttpGet(url)
get.addHeader("token", token)
get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)
get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)

大对象：

def get = new HttpGet(url + token)
get.addHeader("token", token)
get.addHeader("token1", token)
get.addHeader("token5", token)
get.addHeader("token4", token)
get.addHeader("token3", token)
get.addHeader("token2", token)
get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)
get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)

生产者

测试过程中超大com.lmax.disruptor.AbstractSequencer#bufferSize会导致com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor耗时非常长，自测1024 * 1024 再高就感觉很吃力了，所以没测试超过1百万的消息队列长度。由于并没有设定com.lmax.disruptor.AbstractSequencer#bufferSize的测试场景，所以本次测试总是用这个设置。

测试结果规律倒是挺明显的：

1、消息总量越大，QPS越大
2、生产者线程数对QPS影响不大
3、消息体尽可能小

消费者

对于Disruptor框架来讲，单独的消费者用例比较难构建，我用了一个取巧的办法，会对性能测试结果有一些影响，这里可以通过后来分享测试用例的时候会详细说说。不过对于Disruptor逆天的消费能力，这点误差可以忽略。

测试结论也挺明显的，基本与java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue一致。

1、数据上看长度越长越好

2、消费者线程越少越好

3、消息体尽可能小

PS：关于Disruptor消费能力，我测试了一个1百万大对象消息，1000线程的消费者用例，QPS=3412/ms，这个跟我后面基于Disruptor设计的新性能测试模型有关系，表明消费者线程数即使增加到1000，Disruptor依然保持了非常高的性能。

生产者 & 消费者

这里的线程数指的是生产者或者消费者的数量，总体线程数是此数值的2倍。

次轮整个测试过程都是几乎崩溃的，因为同样的用例执行起来误差太大了，最大的能有接近2倍的差距。以下结论仅供参考：

1、消息队列积累消息越少，速率越快

2、消费速率随时间推移越来越快

3、消息体尽可能小

其中当线程数超过10的时候，出现了非常明显的性能下滑，这个可以通过上面两组数据得出原因，Disruptor消费太快了，是生产者的数倍之多。最后测试出来的结果其实就是生产者的速率。当线程数比较少的时候，Disruptor总是有消息堆积的，所以生产者速率不会成为瓶颈，这个也跟用例设计有关系。

测试用例

测试用例使用Groovy语言编写，自从我自定义了异步关键字fun和复习了闭包的语法之后，感觉就像开了光一样，有点迷上了各类多线程的语法实现。本期我又额外使用了自定义统计时间的关键字time以及利用闭包实现自定义等待方法，其他内容均与上期文章相同。

Disruptor有个先天的优势，就是必需得设置ringBufferSize，相当于提前分配内存了。这点是我之前没想到的，当我回去复测LinkedBlockingQueue的时候发现并没有明显的性能差异，对于测试结果影响可忽略。

PS：这里用到了一些sleep()，会导致一些误差，这个以我能力暂无法避免，经过测试对结论影响不大，对数据影响有限。

生产者

import com.funtester.config.HttpClientConstant
import com.funtester.frame.SourceCode
import com.funtester.frame.execute.ThreadPoolUtil
import com.funtester.utils.Time
import com.lmax.disruptor.EventHandler
import com.lmax.disruptor.RingBuffer
import com.lmax.disruptor.WorkHandler
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType
import org.apache.http.client.methods.HttpGet
import org.apache.http.client.methods.HttpRequestBaseimport java.util.concurrent.CountDownLatch
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerclass DisProduce extends SourceCode {static AtomicInteger index = new AtomicInteger(1)static int total = 50_0000static int size = 10static int threadNum = 10static int piece = total / sizestatic def url = "http://localhost:12345/funtester"static def token = "FunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTester"public static void main(String[] args) {Disruptor<FunEvent> disruptor = new Disruptor<FunEvent>(FunEvent::new,1024 * 1024,ThreadPoolUtil.getFactory(),ProducerType.MULTI,new YieldingWaitStrategy());disruptor.start();RingBuffer<FunEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();def latch = new CountDownLatch(threadNum)def ss = Time.getTimeStamp()def funtester = {fun {(total / threadNum).times {if (index.getAndIncrement() % piece == 0) {def l = Time.getTimeStamp() - ssoutput("${formatLong(index.get())}添加总消耗${formatLong(l)}")ss = Time.getTimeStamp()}//                    def get = new HttpGet()//                    def get = new HttpGet(url)
//                    get.addHeader("token", token)
//                    get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)
//                    get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)def get = new HttpGet(url + token)get.addHeader("token", token)get.addHeader("token1", token)get.addHeader("token5", token)get.addHeader("token4", token)get.addHeader("token3", token)get.addHeader("token2", token)get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)ringBuffer.publishEvent((event, sequence) -> event.setRequest(get))}latch.countDown()}}//        fun {//            while (true) {//                sleep(1.0)//                output(disruptor.getRingBuffer().getBufferSize())//            }//        }def start = Time.getTimeStamp()threadNum.times {funtester()}latch.await()def end = Time.getTimeStamp()outRGB("每毫秒速率${total / (end - start)}")disruptor.shutdown();}/*** 消费者*/private static class FunEventHandler implements EventHandler<FunEvent>, WorkHandler<FunEvent> {public void onEvent(FunEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) {}public void onEvent(FunEvent event) {}}private static class FunEvent {HttpRequestBase requestHttpRequestBase getRequest() {return request}void setRequest(HttpRequestBase request) {this.request = request};}

消费者

import com.funtester.config.HttpClientConstant
import com.funtester.frame.SourceCode
import com.funtester.frame.event.EventThread
import com.funtester.frame.execute.ThreadPoolUtil
import com.funtester.utils.Time
import com.lmax.disruptor.EventHandler
import com.lmax.disruptor.RingBuffer
import com.lmax.disruptor.WorkHandler
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType
import org.apache.http.client.methods.HttpGet
import org.apache.http.client.methods.HttpRequestBaseimport java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger
import java.util.stream.Collectorsclass DisConsumer extends SourceCode {static AtomicInteger index = new AtomicInteger(1)static int total = 50_0000static int threadNum = 10static def url = "http://localhost:12345/funtester"static def token = "FunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTester"static def key = truepublic static void main(String[] args) {Disruptor<FunEvent> disruptor = new Disruptor<FunEvent>(FunEvent::new,1024 * 1024,ThreadPoolUtil.getFactory(),ProducerType.MULTI,new YieldingWaitStrategy());def funs = range(threadNum).mapToObj(f -> new FunEventHandler()).collect(Collectors.toList())disruptor.handleEventsWithWorkerPool(funs as FunEventHandler[])disruptor.start();RingBuffer<FunEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();def ss = Time.getTimeStamp()time {total.times {
//                def get = new HttpGet()//                def get = new HttpGet(url)
//                get.addHeader("token", token)
//                get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)
//                get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)def get = new HttpGet(url + token)get.addHeader("token", token)get.addHeader("token1", token)get.addHeader("token5", token)get.addHeader("token4", token)get.addHeader("token3", token)get.addHeader("token2", token)get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)ringBuffer.publishEvent((event, sequence) -> event.setRequest(get));}}output("数据$total 构建完成!")def start = Time.getTimeStamp()key = falsewaitFor {!disruptor.hasBacklog()} , 0.01def end = Time.getTimeStamp()output(end - start)outRGB("每毫秒速率${total / (end - start)}")disruptor.shutdown();}/*** 消费者*/private static class FunEventHandler implements EventHandler<FunEvent>, WorkHandler<FunEvent> {public void onEvent(FunEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) {if (key) sleep(0.05)}public void onEvent(FunEvent event) {if (key) sleep(0.05)}}private static class FunEvent {HttpRequestBase requestHttpRequestBase getRequest() {return request}void setRequest(HttpRequestBase request) {this.request = request};}

生产者 & 消费者

import com.funtester.config.HttpClientConstant
import com.funtester.frame.SourceCode
import com.funtester.frame.execute.ThreadPoolUtil
import com.funtester.utils.Time
import com.lmax.disruptor.EventHandler
import com.lmax.disruptor.RingBuffer
import com.lmax.disruptor.WorkHandler
import com.lmax.disruptor.YieldingWaitStrategy
import com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor
import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType
import org.apache.http.client.methods.HttpGet
import org.apache.http.client.methods.HttpRequestBaseimport java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger
import java.util.stream.Collectorsclass DisBoth extends SourceCode {static AtomicInteger index = new AtomicInteger(1)static int total = 100_0000static int threadNum = 5static int buffer = 20_0000static def url = "http://localhost:12345/funtester"static def token = "FunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTesterFunTester"static def key = truepublic static void main(String[] args) {Disruptor<FunEvent> disruptor = new Disruptor<FunEvent>(FunEvent::new,1024 * 256,ThreadPoolUtil.getFactory(),ProducerType.MULTI,new YieldingWaitStrategy());def funs = range(threadNum).mapToObj(f -> new FunEventHandler()).collect(Collectors.toList())disruptor.handleEventsWithWorkerPool(funs as FunEventHandler[])disruptor.start();RingBuffer<FunEvent> ringBuffer = disruptor.getRingBuffer();def produces = {fun {while (true) {if (index.getAndIncrement() > total) break//                    def get = new HttpGet()//                    def get = new HttpGet(url)
//                    get.addHeader("token", token)
//                    get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)
//                    get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)def get = new HttpGet(url + token)get.addHeader("token", token)get.addHeader("token1", token)get.addHeader("token5", token)get.addHeader("token4", token)get.addHeader("token3", token)get.addHeader("token2", token)get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)ringBuffer.publishEvent((event, sequence) -> event.setRequest(get));}}}time {buffer.times {//                                def get = new HttpGet()//                def get = new HttpGet(url)//                get.addHeader("token", token)//                get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)//                get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)def get = new HttpGet(url + token)get.addHeader("token", token)get.addHeader("token1", token)get.addHeader("token5", token)get.addHeader("token4", token)get.addHeader("token3", token)get.addHeader("token2", token)get.addHeader(HttpClientConstant.USER_AGENT)get.addHeader(HttpClientConstant.CONNECTION)ringBuffer.publishEvent((event, sequence) -> event.setRequest(get));}}output("数据$buffer 构建完成!")def start = Time.getTimeStamp()key = falsethreadNum.times {produces()}waitFor {!disruptor.hasBacklog()} , 0.01def end = Time.getTimeStamp()def l = end - startoutput(l)outRGB("每毫秒速率${(total + buffer) / l}")disruptor.shutdown();}/*** 消费者*/private static class FunEventHandler implements EventHandler<FunEvent>, WorkHandler<FunEvent> {public void onEvent(FunEvent event, long sequence, boolean endOfBatch) {if (key) sleep(0.05)}public void onEvent(FunEvent event) {if (key) sleep(0.05)}}private static class FunEvent {HttpRequestBase requestHttpRequestBase getRequest() {return request}void setRequest(HttpRequestBase request) {this.request = request};}

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