虽然Disruptor采用了lock-free的算法，但并非银弹，本文以最常用的场景来测试ArrayBlockingQueue和Disruptor的作为缓存队列的性能优劣。
- 消息大小 20B
- Windows 10, 4内核，8逻辑CPU
- JDK 8
本文采用一个生产者来生产特定数量的消息，然后使用缓冲队列，由特定数量的消费者来共同消费处理这批消息。
每条消息处理耗时20ms的情况 ， 4消费线程：
| 方式 | 1K | 1W | 10W |
|---|---|---|---|
| ABQ | 5s | 52s | 525s |
| Disruptor | 5s | 52s | 529s |
每条消息处理耗时20ms的情况 ， 8消费线程：
| 方式 | 1K | 1W | 10W |
|---|---|---|---|
| ABQ | 2s | 26s | 263s |
| Disruptor | 2s | 26s | 263s |
从中可以看到，平均下来5ms一条消息（每条消息耗时20ms，4个线程）。如果一条消息处理的时间比较长，则使用普通ABQ，Disruptor开销差别不大，因为大头时间在消息的处理上，锁争用的开销不明显。
每条消息处理耗时20ms的情况 ， 4消费线程：
| 方式 | 1K | 1W | 10W |
|---|---|---|---|
| ABQ | 756ms | 7.332s | 72.73s |
| Disruptor | 826ms | 7.279s | 71.047s |
每条消息处理耗时2ms的情况 ， 1消费线程：
| 方式 | 1K | 1W | 10W | 100W |
|---|---|---|---|---|
| ABQ | 3.156s | 28.803s | 284.221s | 2846 s |
| Disruptor | 3.063s | 28.436s | 284.158s | 2812 s |
当消息处理很快时（< 1ms）。
1消费线程：
| 方式 | 1K | 1W | 10W | 100W | 1000W | 1W * 1W |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ABQ | 37ms | 151ms | 1059ms | 8.59s | 87 s | 813 s |
| Disruptor | 94ms | 215ms | 7.6s | 7.6s | 69.87 s | 684 s |
4消费线程：
| 方式 | 1K | 1W | 10W | 100W | 1000W | 1W * 1W |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ABQ | 38ms | 181ms | 1243ms | 9.74s | 100s | 1024 s |
| Disruptor | 63ms | 162ms | 1167ms | 9.88s | 97.8s | 1002 s |
从上面的测试情况下，处理在消息处理很快，且使用单消费者的时候Disruptor表现较好，其他情况并没有任何优势。
在Disruptor官方文档中给出的性能测试结果并没有涵盖本文中的场景，官方文档中的1P-3C多播方式要用多个ArrayBlockingQueue来实现Disruptor中的Multicast方式（内部是一个RingBuffer，但是多个Sequnce）。
所以在选用Disruptor的时候一定要具体的测试，搞清自己的场景，像本文中的一个生产者，多个消费者共同处理消息的场景使用普通的线程池+ABQ就足够了，并不比Disruptor表现差。