1、场景描述
了解过mysql主从同步机制的童鞋们应该都知道是基于binlog实现，mysql增量同步的核心设计理念：将同步线程“伪装”为需要同步的mysql节点的从节点(slave)，主动向mysql主节点发送dump请求即可获得主节点的binlog推送。
业界一个比较知名的 mysql bing log 解析类库为Canal，结合笔者公司实际情况，决定只使用底层的binlog解析工具，其他数据同步功能自研，本文将重点关注binlog拉取与解析。
接下来将尝试优化上面的性能，逐步引出disruptor。
2、技术方案与优化
一个线程负责拉取binglog消息，然后对拉取的消息进行解析，解析出数据库相关字段后写入目标端，拉取、解析这两个操作本身就是一个比较重(慢)的操作，如果将其进行分解，一旦拉取线程拉取到数据后，解析线程在解析的过程中，拉取动作可以继续拉取，两者并发执行，可以提高执行效率，其设计理念如下：
能想到的第一个优化方案肯定是引入多线程，一个进程通常只会开启一个线程与MySQL服务端拉取binlog，该线程拉取到数据后，放入到一个有界队列中，然后启动一个多线程去将拉取到的信息进行并发解析，解析完后再发送给目标端。
思路是对的，但这里有一个非常关键点：基于binlog解析进行的数据同步，必须考虑事件的顺序性。
例如在源端，对一条数据id=5的记录，出现一个INSERT、UPDATE、DELETE，如果在发给目标端先将INSERT事件发给目标端，然后再将DELETE、UPDATE事件依次发送到目标端，造成的结果就是数据的不一致。
为了保证发送到目标端端顺序性，在原来的基础上引入了一个转发线程，再结合批处理的思路来实现日志解析的并发性，但不打破顺序性语义，实现关键点如下：
- 引入一个线程，一次从阻塞队列中获取多条数据，该数量可以配置，然后将该批消息转发到解析线程，但转发的时候，会将这条消息所在的批的序号告知解析线程。
- 解析线程在处理完一条任务的解析工作后，反馈给转发线程，得这个批次中所有的消息都解析完成后，然后将该批次的所有消息，按照顺序传送到目标端
此过程，该批次的解析任务是并行的，但每一批次的消息是串行，性能得到优化的前提下，兼顾来顺序语义，是不是很完美？
至少当时的我是觉得这个优化方案还是不错的，邀请团队成员进行方案评审(设计方案是架构师出没错，但不要刚愎自用，多发挥团队的智慧)，当我讲完方案设计后，其中一个小伙伴说，我非常赞同这个方案，并且业界已经有了成熟的方案，那就是disruptor，内部已经提供了封装，并且内部没有使用锁，在会上我当即表示，既然已有开源类库，那我们优先采用类库，会后麻烦你提供一下示例代码。
组员也非常给力，会后“三下五除二”就提供了示例代码，截图如下：
核心关键点：
- 创建RingBuffer，环形缓存区，并且注意使用的是createSingleProducer方法，创建一个单一生产者，表示这个环形队列只会有一个生产者往里丢数据，这种模式可以提供多个消费者无锁访问RingBuffer；与此对应还提供了createMultiProducer，支持多生产者单消费者的无锁化访问。
- 使用WorkPool，线程池并发解析，多个消费者访问同一个环形队列。
- 引入SequenceBarrier，将并发解析后的结果按序抽取到一个新的队列中，即目标端。
为了方便理解上disruptor的使用，我们将上述代码与技术方案进行一个对标：
- 阻塞队列 技术方案图中的阻塞队列换成了disruptor的环形队列RingBuffer，PULL线程将拉取到的消息丢入队列中
- 解析线程 解析线程对标WorkPool，WorkPool中会创建多个WorkProcessor,多个线程不加锁的访问环形队列，并发解析。
- 顺序性输出到目标端
在disruptor中引入了SequenceBarrier，保证顺序依赖性保证。
从实战场景来看disruptor的经典使用场景：多线程基于队列协作进行，实现百万级的性能保证。其核心要点：无锁化。
