原文地址：http://ifeve.com/ringbuffer/

作者：Trisha    译者：寒桐  校对：方腾飞

最近，我们开源了LMAX Disruptor，它是我们的交易系统吞吐量快（LMAX是一个新型的交易平台，号称能够单线程每秒处理数百万的订单）的关键原因。为什么我们要将其开源？我们意识到对高性能编程领域的一些传统观点，有点不对劲。我们找到了一种更好、更快地在线程间共享数据的方法，如果不公开于业界共享的话，那未免太自私了。同时开源也让我们觉得看起来更酷。

从这个站点，你可以下载到一篇解释什么是Disruptor及它为什么如此高性能的文档。这篇文档的编写过程，我并没有参与太多，只是简单地插入了一些标点符号和重组了一些我不懂的句子，但是非常高兴的是，我仍然从中提升了自己的写作水平。

我发现要把所有的事情一下子全部解释清楚还是有点困难的，所有我准备一部分一部分地解释它们，以适合我的NADD听众。

首先介绍ringbuffer。我对Disruptor的最初印象就是ringbuffer。但是后来我意识到尽管ringbuffer是整个模式（Disruptor）的核心，但是Disruptor对ringbuffer的访问控制策略才是真正的关键点所在。

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原文地址：http://ifeve.com/disruptor-padding/

作者：Trisha  译者：方腾飞 校对：丁一

我们经常提到一个短语Mechanical Sympathy，这个短语也是Martin博客的标题（译注：Martin Thompson），Mechanical Sympathy讲的是底层硬件是如何运作的，以及与其协作而非相悖的编程方式。

我在上一篇文章中提到RingBuffer后，我们收到一些关于RingBuffer中填充高速缓存行的评论和疑问。由于这个适合用漂亮的图片来说明，所以我想这是下一个我该解决的问题了。
（译注：Martin Thompson很喜欢用Mechanical Sympathy这个短语，这个短语源于赛车驾驶,它反映了驾驶员对于汽车有一种天生的感觉，所以他们对于如何最佳的驾御它非常有感觉。）

计算机入门

我喜欢在LMAX工作的原因之一是，在这里工作让我明白从大学和A Level Computing所学的东西实际上还是有意义的。做为一个开发者你可以逃避不去了解CPU，数据结构或者大O符号 —— 而我用了10年的职业生涯来忘记这些东西。但是现在看来，如果你知道这些知识并应用它，你能写出一些非常巧妙和非常快速的代码。

因此，对在学校学过的人是种复习，对未学过的人是个简单介绍。但是请注意，这篇文章包含了大量的过度简化。

CPU是你机器的心脏，最终由它来执行所有运算和程序。主内存（RAM）是你的数据（包括代码行）存放的地方。本文将忽略硬件驱动和网络之类的东西，因为Disruptor的目标是尽可能多的在内存中运行。

CPU和主内存之间有好几层缓存，因为即使直接访问主内存也是非常慢的。如果你正在多次对一块数据做相同的运算，那么在执行运算的时候把它加载到离CPU很近的地方就有意义了（比如一个循环计数－你不想每次循环都跑到主内存去取这个数据来增长它吧）。

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原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/06/dissecting-disruptor-how-do-i-read-from.html（因为有墙转载到墙内）

作者：Trisha

The next in the series of understanding the Disruptor pattern developed at LMAX.

After the last post we all understand ring buffers and how awesome they are.  Unfortunately for you, I have not said anything about how to actually populate them or read from them when you’re using the Disruptor.

ConsumerBarriers and Consumers
I’m going to approach this slightly backwards, because it’s probably easier to understand in the long run.  Assuming that some magic has populated it: how do you read something from the ring buffer?

(OK, I’m starting to regret using Paint/Gimp.  Although it’s an excellent excuse to purchase a graphics tablet if I do continue down this road.  Also UML gurus are probably cursing my name right now.)

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原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/07/dissecting-disruptor-writing-to-ring.html（因被墙移到墙内）  作者：Trisha

This is the missing piece in the end-to-end view of the Disruptor.  Brace yourselves, it’s quite long.  But I decided to keep it in a single blog so you could have the context in one place.

The important areas are: not wrapping the ring; informing the consumers; batching for producers; and how multiple producers work. 阅读全文

原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/08/disruptor-20-all-change-please.html  （因被墙移到墙内）  作者：Trisha

Martin recently announced version 2.0 of the Disruptor – basically there have been so many changes since we first open-sourced it that it’s time to mark that officially.  His post goes over all the changes, the aim of this article is to attempt to translate my previous blog posts into new-world-speak, since it’s going to take a long time to re-write each of them all over again. Now I see the disadvantage of hand-drawing everything.

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原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/06/dissecting-disruptor-whats-so-special.html（因被墙移到墙内） 作者：Trisha

Recently we open sourced the LMAX Disruptor, the key to what makes our exchange so fast.  Why did we open source it?  Well, we’ve realised that conventional wisdom around high performance programming is… a bit wrong. We’ve come up with a better, faster way to share data between threads, and it would be selfish not to share it with the world.  Plus it makes us look dead clever.

On the site you can download a technical article explaining what the Disruptor is and why it’s so clever and fast.  I even get a writing credit on it, which is gratifying when all I really did is insert commas and re-phrase sentences I didn’t understand.

However I find the whole thing a bit much to digest all at once, so I’m going to explain it in smaller pieces, as suits my NADD audience.

First up – the ring buffer.  Initially I was under the impression the Disruptor was just the ring buffer.  But I’ve come to realise that while this data structure is at the heart of the pattern, the clever bit about the Disruptor is controlling access to it.
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原文：http://ifeve.com/disruptor-locks-are-bad/

作者：Trisha’s  译者：张文灼，潘曦  整理和校对：方腾飞，丁一

Martin Fowler写了一篇非常好的文章，里面不仅提到了Disruptor,而且还解释了Disruptor 如何应用在LMAX的架构里。里面有提及了一些目前没有涉及的概念，但最经常问到的问题是 “Disruptor究竟是什么?＂。

目前我正准备在回答这个问题，但首先回答＂为什么它会这么快?＂

这些问题持续出现，但是我不能没有说它是干什么的就说它为什么会这么快，不能没有说它为什么这样做就说它是什么东西。

所以我陷入了一个僵局，一个如何写博客的僵局。

要打破这个僵局，我准备以最简单方式回答第一个问题，如果幸运的话，在以后博文里，如果需要解释的话我会重新提回：Disruptor提供了一种线程之间信息交换的方式。

作为一个开发者,因为＂线程＂一词的出现，我的警钟已经敲响，它意味着并发，而并发是困难的。

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原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/08/dissecting-disruptor-why-its-so-fast.html （因有墙，移到墙内）

My recent slow-down in posting is because I’ve been trying to write a post explaining memory barriersand their applicability in the Disruptor. The problem is, no matter how much I read and no matter how many times I ask the ever-patient Martin and Mike questions trying to clarify some point, I just don’t intuitively grasp the subject. I guess I don’t have the deep background knowledge required to fully understand.

So, rather than make an idiot of myself trying to explain something I don’t really get, I’m going to try and cover, at an abstract / massive-simplification level, what I do understand in the area.  Martin has written a post going into memory barriers in some detail, so hopefully I can get away with skimming the subject.

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原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/07/dissecting-disruptor-why-its-so-fast_22.html（因有墙移到墙内）

We mention the phrase Mechanical Sympathy quite a lot, in fact it’s even Martin’s blog title.  It’s about understanding how the underlying hardware operates and programming in a way that works with that, not against it.

We get a number of comments and questions about the mysterious cache line padding in theRingBuffer, and I referred to it in the last post.  Since this lends itself to pretty pictures, it’s the next thing I thought I would tackle.
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原文地址：http://mechanitis.blogspot.com/2011/07/dissecting-disruptor-why-its-so-fast.html（因前方有墙，所以我移到墙内）

Martin Fowler has written a really good article describing not only the Disruptor, but also how it fits into the architecture at LMAX.  This gives some of the context that has been missing so far, but the most frequently asked question is still “What is the Disruptor?”.

I’m working up to answering that.  I’m currently on question number two: “Why is it so fast?”.

These questions do go hand in hand, however, because I can’t talk about why it’s fast without saying what it does, and I can’t talk about what it is without saying why it is that way.

So I’m trapped in a circular dependency.  A circular dependency of blogging.

To break the dependency, I’m going to answer question one with the simplest answer, and with any luck I’ll come back to it in a later post if it still needs explanation: the Disruptor is a way to pass information between threads.
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一 、认识异步编程

通常Java开发人员喜欢使用同步代码编写程序,因为这种请求(request)/响应(response)的方式比较简单，并且比较符合编程人员的思维习惯;这种做法很好，直到系统出现性能瓶颈；在同步编程方式时由于每个线程同时只能发起一个请求并同步等待返回，所以为了提高系统性能，此时我们就需要引入更多的线程来实现并行化处理；但是多线程下对共享资源进行访问时，不可避免会引入资源争用和并发问题；另外操作系统层面对线程的个数是有限制的，不可能通过无限的增加线程数来提供系统性能；最后使用同步阻塞的编程方式还会导致浪费资源，比如发起网络IO请求时候，调用线程就会处于同步阻塞等待响应结果的状态，而这时候调用线程明明可以去做其他事情，等网络IO响应结果返回后在对结果进行处理。

原文地址：https://crossoverjie.top/2019/03/12/troubleshoot/thread-gone/

背景

事情（事故）是这样的，突然收到报警，线上某个应用里业务逻辑没有执行，导致的结果是数据库里的某些数据没有更新。虽然是前人写的代码，但作为 Bug maker&killer 只能咬着牙上了。因为之前没有接触过出问题这块的逻辑，所以简单理了下如图：

异步编程是可以让程序并行运行的一种手段，其可以让程序中的一个工作单元与主应用程序线程分开独立运行，并且等工作单元运行结束后通知主应用程序线程它的运行结果或者失败原因。使用它有许多好处，例如改进的应用程序性能和减少用户等待时间等。

1.1 欢迎来到log4j 2！

1.1.1 简介

几乎每一个大型应用程序都包含自己的日志记录或跟踪API。根据这个规则，在1996年初，E.U. SEMPER项目决定编写自己的跟踪API。经过无数次的改进，多次转世和大量的工作，API已经进化成为log4j，一种流行的Java日志记录包。该软件包是在 Apache Software License 下发布的，这是一个由开源倡议认证的完全成熟的开源许可证。最新的log4j版本，包括完整的源代码、类文件和文档，可以在http://logging.apache.org/log4j/2.x/index.html上找到。

前言

首先迟到的祝大家中秋快乐。

最近一周多没有更新了。其实我一直想憋一个大招，分享一些大家感兴趣的干货。

鉴于最近我个人的工作内容，于是利用这三天小长假憋了一个出来（其实是玩了两天?）。

先简单说下本次的主题，由于我最近做的是物联网相关的开发工作，其中就不免会遇到和设备的交互。

最主要的工作就是要有一个系统来支持设备的接入、向设备推送消息；同时还得满足大量设备接入的需求。

所以本次分享的内容不但可以满足物联网领域同时还支持以下场景：

• 基于 WEB 的聊天系统（点对点、群聊）。
• WEB 应用中需求服务端推送的场景。
• 基于 SDK 的消息推送平台。

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