Disruptor 实践:整合到现有的爬虫框架

2024-01-08 22:58

本文主要是介绍Disruptor 实践:整合到现有的爬虫框架,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

640?wx_fmt=jpeg


一. Disruptor

Disruptor 是一个高性能的异步处理框架。

Disruptor 是 LMAX 在线交易平台的关键组成部分,LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS,除金融领域之外,其他一般的应用中都可以用到Disruptor,它可以带来显著的性能提升。其实 Disruptor 与其说是一个框架,不如说是一种设计思路,这个设计思路对于存在“并发、缓冲区、生产者—消费者模型、事务处理”这些元素的程序来说,Disruptor提出了一种大幅提升性能(TPS)的方案。

二. 实践

NetDiscovery 是基于 Vert.x、RxJava 2 等框架实现的爬虫框架。

NetDiscovery 默认的消息队列采用 JDK 的 ConcurrentLinkedQueue,由于爬虫框架各个组件都可以被替换,所以下面基于 Disruptor 实现爬虫的 Queue。

2.1 事件的封装

将爬虫的 request 封装成一个 RequestEvent,该事件会在 Disruptor 中传输。

 
  1. import com.cv4j.netdiscovery.core.domain.Request;

  2. import lombok.Data;

  3. /**

  4. * Created by tony on 2018/9/1.

  5. */

  6. @Data

  7. public class RequestEvent {

  8.    private Request request;

  9.    public String toString() {

  10.        return request.toString();

  11.    }

  12. }

2.2 发布事件

下面编写事件的发布,从 RingBuffer 中获取下一个可写入事件的序号,将爬虫要请求的 request 设置到 RequestEvent 事件中,最后将事件提交到 RingBuffer。

 
  1. import com.cv4j.netdiscovery.core.domain.Request;

  2. import com.lmax.disruptor.RingBuffer;

  3. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

  4. /**

  5. * Created by tony on 2018/9/2.

  6. */

  7. public class Producer {

  8.    private final RingBuffer<RequestEvent> ringBuffer;

  9.    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); // 计数器

  10.    public Producer(RingBuffer<RequestEvent> ringBuffer) {

  11.        this.ringBuffer = ringBuffer;

  12.    }

  13.    public void pushData(Request request){

  14.        long sequence = ringBuffer.next();

  15.        try{

  16.            RequestEvent event = ringBuffer.get(sequence);

  17.            event.setRequest(request);

  18.        }finally {

  19.            ringBuffer.publish(sequence);

  20.            count.incrementAndGet();

  21.        }

  22.    }

  23.    /**

  24.     * 发送到队列中到Request的数量

  25.     * @return

  26.     */

  27.    public int getCount() {

  28.        return count.get();

  29.    }

  30. }

2.3 消费事件

RequestEvent 设置了 request 之后,消费者需要处理具体的事件。下面的 Consumer 仅仅是记录消费者的线程名称以及 request。真正的“消费”还是需要从 DisruptorQueue 的 poll() 中获取 request ,然后在 Spider 中进行“消费”。

 
  1. import com.lmax.disruptor.WorkHandler;

  2. import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

  3. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

  4. /**

  5. * Created by tony on 2018/9/2.

  6. */

  7. @Slf4j

  8. public class Consumer implements WorkHandler<RequestEvent> {

  9.    @Override

  10.    public void onEvent(RequestEvent requestEvent) throws Exception {

  11.        log.info("consumer:" + Thread.currentThread().getName() + " requestEvent: value=" + requestEvent.toString());

  12.    }

  13. }

2.4 DisruptorQueue 的实现

Disruptor 支持单生产者单消费者、多生产者、多消费者、分组等方式。

在 NetDiscovery 中采用多生产者多消费者。

在 RingBuffer 创建时,ProducerType 使用 MULTI 类型表示多生产者。创建 RingBuffer 采用了 YieldingWaitStrategy 。YieldingWaitStrategy 是一种WaitStrategy,不同的 WaitStrategy 会有不同的性能。

YieldingWaitStrategy 性能是最好的,适合用于低延迟的系统。在要求极高性能且事件处理线数小于CPU逻辑核心数的场景中,推荐使用此策略;例如,CPU开启超线程的特性。

 
  1.        ringBuffer = RingBuffer.create(ProducerType.MULTI,

  2.                new EventFactory<RequestEvent>() {

  3.                    @Override

  4.                    public RequestEvent newInstance() {

  5.                        return new RequestEvent();

  6.                    }

  7.                },

  8.                ringBufferSize ,

  9.                new YieldingWaitStrategy());

EventProcessor 用于处理 Disruptor 中的事件。

EventProcessor 的实现类包括:BatchEventProcessor 用于单线程批量处理事件,WorkProcessor 用于多线程处理事件。

WorkerPool 管理着一组 WorkProcessor。创建完 ringBuffer 之后,创建 workerPool:

 
  1.        SequenceBarrier barriers = ringBuffer.newBarrier();

  2.        for (int i = 0; i < consumers.length; i++) {

  3.            consumers[i] = new Consumer();

  4.        }

  5.        workerPool = new WorkerPool<RequestEvent>(ringBuffer,

  6.                        barriers,

  7.                        new EventExceptionHandler(),

  8.                        consumers);

启动 workerPool:

 
  1.        ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());

  2.        workerPool.start(Executors.newFixedThreadPool(threadNum));

最后是 DisruptorQueue 完整的代码:

 
  1. import com.cv4j.netdiscovery.core.domain.Request;

  2. import com.cv4j.netdiscovery.core.queue.AbstractQueue;

  3. import com.lmax.disruptor.*;

  4. import com.lmax.disruptor.dsl.ProducerType;

  5. import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

  6. import java.util.concurrent.Executors;

  7. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

  8. /**

  9. * Created by tony on 2018/9/1.

  10. */

  11. @Slf4j

  12. public class DisruptorQueue extends AbstractQueue {

  13.    private RingBuffer<RequestEvent> ringBuffer;

  14.    private Consumer[] consumers = null;

  15.    private Producer producer = null;

  16.    private WorkerPool<RequestEvent> workerPool = null;

  17.    private int ringBufferSize = 1024*1024; // RingBuffer 大小,必须是 2 的 N 次方

  18.    private AtomicInteger consumerCount = new AtomicInteger(0);

  19.    private static final int CONSUME_NUM = 2;

  20.    private static final int THREAD_NUM = 4;

  21.    public DisruptorQueue() {

  22.        this(CONSUME_NUM,THREAD_NUM);

  23.    }

  24.    public DisruptorQueue(int consumerNum,int threadNum) {

  25.        consumers = new Consumer[consumerNum];

  26.        //创建ringBuffer

  27.        ringBuffer = RingBuffer.create(ProducerType.MULTI,

  28.                new EventFactory<RequestEvent>() {

  29.                    @Override

  30.                    public RequestEvent newInstance() {

  31.                        return new RequestEvent();

  32.                    }

  33.                },

  34.                ringBufferSize ,

  35.                new YieldingWaitStrategy());

  36.        SequenceBarrier barriers = ringBuffer.newBarrier();

  37.        for (int i = 0; i < consumers.length; i++) {

  38.            consumers[i] = new Consumer();

  39.        }

  40.        workerPool = new WorkerPool<RequestEvent>(ringBuffer,

  41.                        barriers,

  42.                        new EventExceptionHandler(),

  43.                        consumers);

  44.        ringBuffer.addGatingSequences(workerPool.getWorkerSequences());

  45.        workerPool.start(Executors.newFixedThreadPool(threadNum));

  46.        producer = new Producer(ringBuffer);

  47.    }

  48.    @Override

  49.    protected void pushWhenNoDuplicate(Request request) {

  50.        producer.pushData(request);

  51.        try {

  52.            Thread.sleep(100);

  53.        } catch (InterruptedException e) {

  54.            e.printStackTrace();

  55.        }

  56.    }

  57.    @Override

  58.    public Request poll(String spiderName) {

  59.        Request request = ringBuffer.get(ringBuffer.getCursor() - producer.getCount() +1).getRequest();

  60.        ringBuffer.next();

  61.        consumerCount.incrementAndGet();

  62.        return request;

  63.    }

  64.    @Override

  65.    public int getLeftRequests(String spiderName) {

  66.        return producer.getCount()-consumerCount.get();

  67.    }

  68.    public int getTotalRequests(String spiderName) {

  69.        return super.getTotalRequests(spiderName);

  70.    }

  71.    static class EventExceptionHandler implements ExceptionHandler {

  72.        public void handleEventException(Throwable ex, long sequence, Object event) {

  73.            log.debug("handleEventException:" + ex);

  74.        }

  75.        public void handleOnStartException(Throwable ex) {

  76.            log.debug("handleOnStartException:" + ex);

  77.        }

  78.        public void handleOnShutdownException(Throwable ex) {

  79.            log.debug("handleOnShutdownException:" + ex);

  80.        }

  81.    }

  82. }

其中,pushWhenNoDuplicate() 是将 request 发送到 ringBuffer 中。poll() 是从 ringBuffer 中取出对应的 request ,用于爬虫进行网络请求、解析请求等处理。

总结:

爬虫框架 github 地址:https://github.com/fengzhizi715/NetDiscovery

上述代码是比较经典的 Disruptor 多生产者多消费者的代码,亦可作为样板代码使用。

最后,在爬虫框架是面向接口编程的,所以替换其中的任意组件都比较方便。

该系列的相关文章:

从API到DSL —— 使用 Kotlin 特性为爬虫框架进一步封装

使用Kotlin Coroutines简单改造原有的爬虫框架

为爬虫框架构建Selenium模块、DSL模块(Kotlin实现)

基于Vert.x和RxJava 2构建通用的爬虫框架


关注【Java与Android技术栈】

更多精彩内容请关注扫码

640?wx_fmt=jpeg


这篇关于Disruptor 实践:整合到现有的爬虫框架的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/585124

相关文章

Spring WebFlux 与 WebClient 使用指南及最佳实践

《SpringWebFlux与WebClient使用指南及最佳实践》WebClient是SpringWebFlux模块提供的非阻塞、响应式HTTP客户端,基于ProjectReactor实现,... 目录Spring WebFlux 与 WebClient 使用指南1. WebClient 概述2. 核心依

MyBatis-Plus 中 nested() 与 and() 方法详解(最佳实践场景)

《MyBatis-Plus中nested()与and()方法详解(最佳实践场景)》在MyBatis-Plus的条件构造器中,nested()和and()都是用于构建复杂查询条件的关键方法,但... 目录MyBATis-Plus 中nested()与and()方法详解一、核心区别对比二、方法详解1.and()

Spring Boot @RestControllerAdvice全局异常处理最佳实践

《SpringBoot@RestControllerAdvice全局异常处理最佳实践》本文详解SpringBoot中通过@RestControllerAdvice实现全局异常处理,强调代码复用、统... 目录前言一、为什么要使用全局异常处理?二、核心注解解析1. @RestControllerAdvice2

Spring事务传播机制最佳实践

《Spring事务传播机制最佳实践》Spring的事务传播机制为我们提供了优雅的解决方案,本文将带您深入理解这一机制,掌握不同场景下的最佳实践,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录1. 什么是事务传播行为2. Spring支持的七种事务传播行为2.1 REQUIRED(默认)2.2 SUPPORTS2

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.

SpringBoot整合liteflow的详细过程

《SpringBoot整合liteflow的详细过程》:本文主要介绍SpringBoot整合liteflow的详细过程,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋...  liteflow 是什么? 能做什么?总之一句话:能帮你规范写代码逻辑 ,编排并解耦业务逻辑,代码

MySQL 中 ROW_NUMBER() 函数最佳实践

《MySQL中ROW_NUMBER()函数最佳实践》MySQL中ROW_NUMBER()函数,作为窗口函数为每行分配唯一连续序号,区别于RANK()和DENSE_RANK(),特别适合分页、去重... 目录mysql 中 ROW_NUMBER() 函数详解一、基础语法二、核心特点三、典型应用场景1. 数据分

Spring 框架之Springfox使用详解

《Spring框架之Springfox使用详解》Springfox是Spring框架的API文档工具,集成Swagger规范,自动生成文档并支持多语言/版本,模块化设计便于扩展,但存在版本兼容性、性... 目录核心功能工作原理模块化设计使用示例注意事项优缺点优点缺点总结适用场景建议总结Springfox 是

springboot整合TDengine全过程

《springboot整合TDengine全过程》:本文主要介绍springboot整合TDengine全过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录环境准备JDBC-JNI方式准备依赖实体类Mapper配置类测试类RESTful方式实体类配置类测试类总结

深度解析Spring AOP @Aspect 原理、实战与最佳实践教程

《深度解析SpringAOP@Aspect原理、实战与最佳实践教程》文章系统讲解了SpringAOP核心概念、实现方式及原理,涵盖横切关注点分离、代理机制(JDK/CGLIB)、切入点类型、性能... 目录1. @ASPect 核心概念1.1 AOP 编程范式1.2 @Aspect 关键特性2. 完整代码实