Java中并发无外乎多线程加锁等方式,平时用的比较多的就是util.concurrency下的一些工具。除此之外业界比较推崇的就是erlang、scala中较为流行的actor模型,该模型是著名的无锁模型,actor(可以简单认为是轻量线程)之间通过发送消息进行通信,由事件驱动,全程无锁。
最近看论坛发现了另外一个并发模型-disruptor。它比较特殊,其核心是ringbuffer,闲来无事做了个简单测试。用它来模拟典型的生产者-消费者问题,本例中一个消费者-一个生产者,并将disruptor和jdk提供的ArrayBlockingQueue做了对比,发现在本人的笔记本上前者比后者快将近10倍!
闲话少叙,直接贴代码,如有意见或问题欢迎拍砖。
public class BqTest { static boolean ft = true; static boolean z = true; /** * <b>Title:</b> main</br> * <b>Description:</b> * @param args void * @throws: * @author: shenbaise */ public static void main(String[] args) { BqTest bt = new BqTest(); bt.test(); } public void test(){ long cost = System.currentTimeMillis(); final BlockingQueue<Long> bq = new ArrayBlockingQueue<Long>(4096); Runnable p = new Runnable() { public void run() { for(int i= 0;i<100000000;i++){ try { bq.put((long) i); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } ft = false; } }; Runnable c = new Runnable() { public void run() { while(ft || !bq.isEmpty()){ try { bq.take(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } z = false; } }; new Thread(c).start(); new Thread(p).start(); while(z){ try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } System.out.println("cost:"+(System.currentTimeMillis() - cost)); } }
disruptor的测试稍微麻烦点。
public final class ValueEvent { private long value; public long getValue() { return value; } public void setValue(final long value) { this.value = value; } public final static EventFactory<ValueEvent> EVENT_FACTORY = new EventFactory<ValueEvent>() { public ValueEvent newInstance() { return new ValueEvent(); } }; }
public class MyEventHandler implements EventHandler<ValueEvent>{ public long count = 0; public void onEvent(ValueEvent arg0, long arg1, boolean arg2) throws Exception { arg0.getValue(); // 为了公平这里什么都不做 } }
/** * @author shenbaise */ public class RbTest { private static final int BUFFER_SIZE = 4096; public static void main(String[] args) { RbTest test = new RbTest(); test.test(); } public void test() { long cost = System.currentTimeMillis(); RingBuffer<ValueEvent> ringBuffer = createSingleProducer(ValueEvent.EVENT_FACTORY, BUFFER_SIZE, new YieldingWaitStrategy()); SequenceBarrier sequenceBarrier = ringBuffer.newBarrier(); MyEventHandler handler = new MyEventHandler(); BatchEventProcessor<ValueEvent> batchEventProcessor = new BatchEventProcessor<ValueEvent>(ringBuffer, sequenceBarrier, handler); ringBuffer.addGatingSequences(batchEventProcessor.getSequence()); ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(Executors.defaultThreadFactory); executor.submit(batchEventProcessor); final RingBuffer<ValueEvent> rb = ringBuffer; for (long i = 0; i < 100000000; i++) { long next = rb.next(); rb.get(next).setValue(i); rb.publish(next); } batchEventProcessor.halt(); System.out.println("cost:"+(System.currentTimeMillis() - cost)); } }
最终ArrayBlockingQueue需要越20秒,而disruptor仅2秒左右。
测试环境:
写道
jdk7
主机名: WHITEME-PC
OS 名称: Microsoft Windows 7 旗舰版
系统制造商: LENOVO
系统型号: INVALID
系统类型: x64-based PC
处理器: 安装了 1 个处理器。
[01]: Intel64 Family 6 Model 37 Stepping 5 GenuineIntel ~2533 Mhz
BIOS 版本: LENOVO 2ECN29WW , 2010/9/21
物理内存总量: 3,957 MB
可用的物理内存: 987 MB
虚拟内存: 最大值: 7,911 MB
虚拟内存: 可用: 4,344 MB
虚拟内存: 使用中: 3,567 MB
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银行家算法(Banker's Algorithm)是一种用于避免系统中进程死锁(Deadlock)的算法。在操作系统中,并行进程可能会因为资源竞争而进入死锁状态,即每个进程都在等待系统资源,但没有进程能够继续执行。银行家算法是一种资源分配算法,它根据当前系统资源状态来做出资源分配决策,以确保进程能够安全地请求和释放资源,从而避免死锁的发生。 银行家算法基于以下假设和原则: 1. 每个进程提前声明自己所需的最大资源数目,以及当前已分配和剩余的资源数目。 2. 在分配资源之前,系统会检查该分配是否会导致未来的资源不足,如果不会,就分配资源;如果可能导致资源短缺,则不分配资源,直到可以确保分配不会导致死锁。 3. 系统会维护一个安全序列,保证当前系统状态下没有进程会因为资源分配不足而无法继续执行。 银行家算法的主要步骤如下: 1. 将进程的最大需求矩阵max[][]、当前占用资源矩阵alloc[]和剩余资源矩阵available[]进行初始化。 2. 判断每个进程的需要资源和剩余资源是否匹配,如果匹配则分配资源,更新占用资源矩阵和剩余资源矩阵。 3. 判断是否存在安全序列,如果存在则执行
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