用于实时系统中最大吞吐量的并发框架

Question

我正在使用“坚固”的实时系统（如果在截止日期之后提供服务，结果将无法使用），这需要最大的吞吐量和加载的稳健性。

有关我们系统的更多详细信息，我们正在处理电信消息。这些消息将经历几个不同的关注步骤。但是消息顺序非常重要。步骤如下：

1. 从Redis内存数据库中查询内容
2. 从另一个关系内存数据库中查询内容
3. 一些业务逻辑计算处理
4. 将数据更新到Oracle RDBMS
5. 通过套接字向其他服务器发送消息

我们目前只在一台服务器上设置了一个带有分配器和8个处理单元（按顺序运行消息）的系统。在进行水平缩放之前，我们决定首先最大化每个单元的性能。

我尝试了几种方法（我只通过前两步和一些数据收集逻辑传递消息）：

1. Proactor模式：通过我自己使用回调实现事件循环和高级异步API（使用Java API）。但是，性能不如预期，消息不按顺序排列。
2. SEDA：当我为每个阶段使用线程池时，整体性能很好。但是，为了保留消息顺序，我尝试每个阶段只使用一个线程，性能甚至比Proactor模式更差。
3. LMAX Disruptor：“默认”批处理特性会降低延迟和吞吐量，因为我发现将批处理应用于当前的业务逻辑有点困难。当我避免使用批处理时，性能现在还可以，但是，它只比顺序方法快1.5倍（即使我为每个处理程序使用一个线程，所以它是3个线程）
4. 一种“天真”的多线程方法：使用BlockingQueue +一些工作线程，性能比我预期的要好。比LMAX Disruptor方法快1.75-2X。我觉得这里有点反逻辑......

那么，我上面的方法做错了吗？事件驱动的架构是否真的符合我们对高吞吐量，坚固的实时系统的需求？

P / S：这是我第一次在Stackoverflow上提问，所以如果我的问题有任何问题，请给我建议：D。谢谢：D。