http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTcxMzE0MQ==&mid=2653369770&idx=1&sn=044be64c577a11a9a13447b373e
在上一篇介绍消费者时有简单的提到过WorkerPool，本篇将对WorkerPool进行详细地介绍。 1. 介绍下WorkerPool: workProcessors:事件处理器，每个workProc
在我设计一个分析系统中，我们公司的目标是能够处理来自数百万个端点的大量POST请求。web 网络处理程序将收到一个JSON文档，其中可能包含许多有效载荷的集合，需要写入Amazon S3，以便我们的地图还原系统随后对这些数据进行操作。
之前写过一篇文章，它有个响亮的名字: Handling 1 Million Requests per Minute with Go。 这是国外的一个作者写的，我做了一篇说明。起的也是这个标题， 阅读量是我最好的一篇，果然文章都是靠标题出彩的.....
goroutine是非常轻量的，不会暂用太多资源，基本上有多少任务，我们可以开多少goroutine去处理。但有时候，我们还是想控制一下。
小许之前分享过标准库net/http的实现原理，不过有个fasthttp的库号称比net/http快十倍呢！
如List-1所示，Disruptor本质上是生产者与消费者线程组成的协作框架，而ConsumerInfo则抽象出了消费者的信息，它的实现有EventProcessorInfo、WorkerPoolInfo，这俩个实现是有区别的，先来看EventProcessorInfo的实现，如下List-2
fasthttp中的协程池实现 协程池可以控制并行度，复用协程。fasthttp 比 net/http 效率高很多倍的重要原因，就是利用了协程池。实现并不复杂，我们可以参考他的设计，写出高性能的应用。 入口 // server.go func (s *Server) Serve(ln net.Listener) error { var lastOverflowErrorTime time.Time var lastPerIPErrorTime time.Time var c net
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传入WorkerPool的消费者需要实现WorkHandler接口，于是新增一个实现类： package com.bolingcavalry.service; import com.lmax.disruptor.WorkHandler; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import java.util.function.Consumer; @Slf4j public class StringWorkHandler implements WorkHandler<Stri
如List-1所示，ConsumerRepository类名称以Repository最为后缀，Repository来自DDD，是仓储的意思，即与存储有关，而ConsumerRepository中存放的是消费者信息。使用到了JDK的IdentityHashMap，这个map在fastjson中使用到，这里对这个map就不再深入，其底层上使用的数据结构是与HashMap不同的。
在操作系统中，往往设计一些完成特定功能的、不可中断的过程，这些不可中断的过程称为原语。
NetDiscovery 是基于 Vert.x、RxJava 2 等框架实现的爬虫框架。
偶然间看到一篇写于15年的文章，说实话，标题确实吸引了我，不过看了几遍之后，确实精彩。 关于这篇文章，我就不直接翻译了。 项目的需求就是 客户端发送请求，服务端接收请求处理数据(原文是把资源上传至 Amazon S3 资源中)。本质上就是这样,
过去由于操作系统的不一致性，windows、linux、macos 等操作一些一致性的 shell 命令异常困难，我们需要类似的 polyfill 来书写跨平台的 cli 脚本。
golang开源的协程池项目：github.com/gammazero/workerpool
第二种：假设邮件系统处理能力差，为了提升处理能力，部署了两台邮件服务器，因此是这两台邮件服务器共同处理十个订单事件，合起来一共发送了十封邮件，如下图，一号邮件服务器和二号邮件服务器是共同消费，某个订单事件只会在一个邮件服务器被消费：
之前的处理中每一个连接都会创建一个主groutine , 每个连接中的主groutine中创建出读groutine 和写groutine
该聊天项目是一个标准的多模块 spring boot 项目，只需要引入四个基本的依赖包。
坊间传言 fasthttp 在某些场景下比 nginx 还要快，说明 fasthttp 中应该是做足了优化。我们来做一些相关的验证工作。
我们在上一篇文章中讲解了 Go HTTP 标准库的实现原理，这一次我找到了一个号称比net/http快十倍的Go框架 fasthttp，这次我们再来看看它有哪些优秀的设计值得我们去挖掘。
Resque是一个使用redis来创建后台任务的ruby组件。而jesque是其java版本。通常用来做延时队列。
最重要的特征是,有两个数组存对象,忙的数组和闲的数组. 当使用对象后,不是立即销毁对象,而是放回池子闲的数组里面,下次使用直接拿,拿到后放到忙的数组里.当拿不到的时候就再创建新
LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上，其核心是一个业务逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中，使用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。 Disruptor它是一个开源的并发框架，并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。 Disruptor是一个高性能的异步处理框架，或者可以认为是最快的消息框架（轻量的JMS），也可以认为是一个观察者模式的实现，或者事件监听模式的实现。 在Disruptor中，我们想实现hello world 需要如下几步骤： 第一：建立一个Event类 第二：建立一个工厂Event类，用于创建Event类实例对象 第三：需要有一个监听事件类，用于处理数据（Event类） 第四：我们需要进行测试代码编写。实例化Disruptor实例，配置一系列参数。然后我们对Disruptor实例绑定监听事件类，接受并处理数据。 第五：在Disruptor中，真正存储数据的核心叫做RingBuffer，我们通过Disruptor实例拿到它，然后把数据生产出来，把数据加入到RingBuffer的实例对象中即可。 Event类：数据封装类
为了完成本篇的实战，前文《disruptor笔记之二：Disruptor类分析》已做了充分的研究分析，建议观看，这里简单回顾以下Disruptor类的几个核心功能，这也是咱们编码时要实现的：
phxrpc是微信后台团队推出的一个非常简洁小巧的RPC框架。前段时间看Tars rpc框架有些“审美疲劳”，拿phxrpc换换脑子。
上一篇epoll方式减少资源占用 介绍了测试环境以及epoll方式实现百万连接的TCP服务器。这篇文章介绍百万连接服务器的几种实现方式，以及它们的吞吐率和延迟。
NIOServerCnxnFactory基于NIO实现了一个多线程的ServerCnxnFactory，线程间的通信都是通过queue来完成的。NIOServerCnxnFactory包含的线程如下：
SequenceBarrier是消费者与Ringbuffer之间建立消费关系的桥梁，同时也是消费者与消费者之间消费依赖的抽象。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《disruptor笔记》系列链接 快速入门 Disruptor类分析 环形队列的基础操作(不用Disruptor类) 事件消费知识点小结 事件消费实战 常见场景 等待策略 知识点补充(终篇) 本篇概览 本文是《disruptor笔记》系列的第三篇，主要任务是编码实现消息生产和消费，与《disruptor笔记之一：快速入门》不同的是，本次开发不使用Disrupto
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，因其出色的性能表现获得 2011 Duke’s 程序框架创新奖。
导语 | 本文主要讲述如何使用golang基于Redis实现延迟消息队列组件。希望对有需求的同学有所帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景： 到期后自动执行指定操作； 查询某个任务是否完成，未完成等待一定时间再次查询； 回调通知，当回调失败时，等待后重试；等等还有其他很多类似的场景。 很多时候我们会直接通过一个本地定时器来帮我们完成这个任务。如果我们的系统是多实例分布式的，本地定时器就会面临很多问题，如：怎么保证重复处理的问题；统一管控的问题等等。面对本地定时器遇到的问题，我们可以使用分布式延迟
我们清楚使用锁的性能比较低，尽量使用无锁设计。接下来就我们来认识下Disruptor。
之前的文章中提到了，nodejs中有两种线程，一种是event loop用来相应用户的请求和处理各种callback。另一种就是worker pool用来处理各种耗时操作。
从图中看到，JVM内存分为两个主要区域，一个是所有线程共享的数据区，一个是线程隔离数据区（线程私有）
Disruptor是一个高性能的并发框架，主要应用于创建具有高吞吐量、低延迟、无锁（lock-free）的数据结构和事件处理系统。它最初由LMAX公司开发的，已经成为了业界广泛使用的高性能并发框架。
Disruptor从功能上来说，可以实现队列的功能，也可以把它当成单机版的JMS来看待。从性能上来说，它比ArrayBlockingQueue有更好的性能表现，对于生产者消费者模型的业务，Disruptor是一个更好的选择可以很好的实现业务的分离。
一般来说，用 waitGroup 结合 channel ，可以实现一个协程池的功能。一个协程池，一般要具有如下三个功能:
juc下的队列DisruptorDisruptor是什么Disruptor为什么快Disruptor核心类Sequence(序列)框架类结构关系图Cursored 获取当前序列值Sequenced 序列的申请及发布SequencerAbstractSequencer 管理事件处理者序列和事件发布者发布序列。SingleProducerSequencer 单线程事件发布者。next()申请序列实战单线程生产者MultiProducerSequencer成员变量构造函数next()申请序列publish()事件发布MultiProducerSequencer和SingleProducerSequencer区别RingBufferEventSequencerDataProviderEventSink 这个类提供了各种发布的姿势。RingBufferPad 用于缓存行填充RingBufferFields 这个类的逻辑比较重要，讲解了event在数组中存储位置SequenceBarrier接口 消费者使用ProcessingSequenceBarrier事件处理 EventProcessorBatchEventProcessor event模式单线程处理WorkProcessor work模式多线程处理WorkerPoolwaitStrategy 等待策略实战多线程消费者DSL
Go 语言中的通道（Channel）是一种用于在不同 Goroutines 之间进行通信和同步的强大机制。通道允许 Goroutines 之间安全地发送和接收数据，以实现并发程序的协同工作。下面是关于 Go 语言中通道的详细介绍：
使用 NewWeighted() 函数创建一个并发访问的最大资源数，这里 n 表示资源个数。
周末又到了，为大家准备了一份实用干货：如何使用channel和Mutex解决并发问题，利用周末的好时光，配上音乐，思考一下吧?。 来，问自己个问题：面对并发问题，是用channel解决，还是用Mute
golang中goroutine由运行时管理，使用go关键字就可以方便快捷的创建一个goroutine,受限于服务器硬件内存大小，如果不对goroutine数量进行限制，会出现Out of Memory错误。但是goroutine泄漏引发的血案，想必各位gopher都经历过，通过协程池限制goroutine数一个有效避免泄漏的手段,但是自己手动实现一个协程池，总是会兼顾不到各种场景，比如释放，处理panic,动态扩容等。那么ants是公认的优秀实现协程池。
在zookeeper集群中，分为Leader,Follewer,Observer三种类型的服务器角色，请求是通过各自的请求处理链来处理，所有的请求处理器均实现了RequestProcessor接口，通过处理链的上一个请求处理器调用该处理器的processRequest方法将请求传递过来，这个请求的传递过程是由一个线程完成的。
在计算机组成原理里说过 死锁有三个必要条件他们分别是 循环等待、资源共享、非抢占式，在并发中出现通道死锁只有两种情况：
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