Disruptor框架提供了多种等待策略，每种策略都有其适用的场景和特点。以下是这些策略的详细介绍及其适用场景：

1. BlockingWaitStrategy

• 特点：
  • 使用锁和条件变量进行线程间通信，线程在等待时会进入阻塞状态，释放CPU资源。
• 适用场景：
  • 适合对延迟要求不高的应用。
  • 系统资源有限，需要最大化CPU利用率，减少不必要的CPU占用。
  • 典型应用：批处理系统、日志处理系统。

2. BusySpinWaitStrategy

• 特点：
  • 不释放CPU资源，线程不断循环等待事件。
• 适用场景：
  • 适合对延迟非常敏感的应用。
  • 系统有充足的CPU资源，并且能够接受高CPU使用率。
  • 典型应用：高频交易系统。

3. LiteBlockingWaitStrategy

• 特点：
  • 类似于BlockingWaitStrategy，但实现更轻量级。
  • 同样使用锁和条件变量。
• 适用场景：
  • 适合需要节省CPU资源但又不希望完全阻塞的应用。
  • 系统资源有限，且对延迟要求适中。
  • 典型应用：一般的企业应用。

4. LiteTimeoutBlockingWaitStrategy

• 特点：
  • 类似于LiteBlockingWaitStrategy，但支持超时等待。
  • 使用锁、条件变量和超时机制。
• 适用场景：
  • 适合需要节省CPU资源且有超时机制需求的应用。
  • 系统资源有限，对延迟要求适中，并希望在等待超时后进行特定处理。
  • 典型应用：网络通信应用，需要在一定时间内收到响应。

5. PhasedBackoffWaitStrategy

• 特点：
  • 结合了多种等待策略，根据不同的条件逐步后退。
  • 支持多阶段等待，包括忙等待、yield和阻塞等待。
• 适用场景：
  • 适合需要灵活应对不同负载条件的应用。
  • 系统资源情况不确定，且需要在不同负载下自动调整等待策略。
  • 典型应用：动态负载的应用系统。

6. SleepingWaitStrategy

• 特点：
  • 线程在等待时短暂休眠，降低CPU占用。
• 适用场景：
  • 适合对延迟要求不高且希望减少CPU占用的应用。
  • 系统资源有限，且不需要高频事件处理。
  • 典型应用：后台任务处理。

7. TimeoutBlockingWaitStrategy

• 特点：
  • 类似于BlockingWaitStrategy，但支持超时等待。
  • 使用锁、条件变量和超时机制。
• 适用场景：
  • 适合需要节省CPU资源且有超时机制需求的应用。
  • 系统资源有限，对延迟要求适中，并希望在等待超时后进行特定处理。
  • 典型应用：超时网络通信、数据处理任务。

8. YieldingWaitStrategy

• 特点：
  • 使用Thread.yield()方法让出CPU资源，允许其他线程运行。
  • 当没有新事件时，线程会进入短暂的休眠状态。
• 适用场景：
  • 适合延迟敏感的应用场景。
  • 系统有足够的CPU资源来处理并发任务，并希望在高吞吐量和低延迟之间取得平衡。
  • 典型应用：实时数据处理系统。

选择策略的综合建议

• 低延迟，高吞吐量：
  • 使用BusySpinWaitStrategy或YieldingWaitStrategy。
• 中等延迟，节省资源：
  • 使用SleepingWaitStrategy、LiteBlockingWaitStrategy或PhasedBackoffWaitStrategy。
• 资源有限，低CPU占用：
  • 使用BlockingWaitStrategy或TimeoutBlockingWaitStrategy。

示例代码

使用PhasedBackoffWaitStrategy

Disruptor<Holder> disruptor = new Disruptor<>(
        new HolderEventFactory(),
        bufferSize,
        new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("disruptor-thread-%d").build(),
        ProducerType.MULTI,
        PhasedBackoffWaitStrategy.withLock(
                new BusySpinWaitStrategy(),
                new BlockingWaitStrategy(),
                10, TimeUnit.MILLISECONDS
        )
);

通过理解每种策略的特点和适用场景，可以根据实际需求选择最合适的等待策略，确保系统在高并发情况下既能满足性能要求，又能有效利用系统资源。