官方github
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor
几个重要概念
RingBuffer：环形的缓冲区，消息事件信息的载体。曾经 RingBuffer 是 Disruptor 中的最主要的对象，但从3.0版本开始，其职责被简化为仅仅负责对通过 Disruptor 进行交换的数据（事件）进行存储和更新。在一些更高级的应用场景中，Ring Buffer 可以由用户的自定义实现来完全替代。
Event：定义生产者和消费者之间进行交换的数据类型。
EventFactory：创建事件的工厂类接口，由用户实现，提供具体的事件
EventHandler：事件处理接口，由用户实现，用于处理事件
- ThreadFactory：这是一个线程工厂，用于我们Disruptor中生产者消费的时候需要的线程。
- EventTranslator:实现这个接口可以将我们的其他数据结构转换为在Disruptor中流通的Event。
应用场景
Disruptor是高性能的进程内线程间的数据交换框架，特别适合日志类的处理。
- 比如https://github.com/alipay/sofa-tracer,蚂蚁金服 团队开源的分布式链路追踪项目，其中日志处理部分就是使用了Disruptor。
- 包括Apache Storm、Camel、Log4j2等等知名的框架都在内部集成了Disruptor用来替代jdk的队列，以此来获得高性能。
疑问?
Disruptor可以动态增加消费者吗?
diruptor最优模型是生产者与消费者的关系是1:1，你可以让这一个消费者专门做分发dispatch，这样变成1:1:N，最后的N就是你需要的动态多个消费者，请注意，一旦让这个消费者做分发，效率性能就会降低。Disruptor单写原则的疑惑
单写原则适用于单机情况，并且只能启动一个服务实例，这种情况下的确可以做到单线程写入操作。
但是如果是集群的环境下，或者是单机启动多个服务实例，如何保证单写原则呢？
进一步考虑如果是集群环境下，领域模型的自身一致性规则（写入操作改变状态），是否也会冲突呢？
源码分析
待分析。。。。
三大特点
- CAS：利用CAS进行队列中的一些下标设置，减少了锁的冲突
- 消除伪共享：在Disruptor中采用了Padding的方式
- RingBuffer：采用了环形数组进行保存数据,Disruptor的特点是将多线程生产者通过Ringbuffer变成单线程消费者，通过单线程消费者对共享资源进行写操作
多个线程如果同时写同一个资源，必有争夺，就需要用锁或乐观锁等堵塞方法，而非堵塞的单线程写比多线程写要快，能获得高吞吐量和低延迟，特别是多核情况，一个线程一个CPU核，大大增加其他CPU核并行运行其他线程的概率。LMAX架构使用Disruptor每秒处理600万订单。
https://www.jdon.com/performance/singlewriter.html
告别Disruptor
一个简洁优雅的高性能并发队列
这个作者嫌Disruptor概念太复杂,而且性能也不高,自己写了一个高性能队列
文章地址：http://ifeve.com/%E5%91%8A%E5%88%ABdisruptor%E4%B8%80-%E7%AE%80%E6%B4%81%E4%BC%98%E9%9B%85%E7%9A%84%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%B9%B6%E5%8F%91%E9%98%9F%E5%88%97/
github地址：https://github.com/Lofint/tachyon