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圖片來自 包圖網(wǎng)

對(duì)上述的任務(wù)，我們給一個(gè)專業(yè)的名字來形容，那就是延時(shí)任務(wù)。那么這里就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題，這個(gè)延時(shí)任務(wù)和定時(shí)任務(wù)的區(qū)別究竟在哪里呢?

一共有如下幾點(diǎn)區(qū)別：

• 定時(shí)任務(wù)有明確的觸發(fā)時(shí)間，延時(shí)任務(wù)沒有
• 定時(shí)任務(wù)有執(zhí)行周期，而延時(shí)任務(wù)在某事件觸發(fā)后一段時(shí)間內(nèi)執(zhí)行，沒有執(zhí)行周期
• 定時(shí)任務(wù)一般執(zhí)行的是批處理操作是多個(gè)任務(wù)，而延時(shí)任務(wù)一般是單個(gè)任務(wù)

下面，我們以判斷訂單是否超時(shí)為例，進(jìn)行方案分析。

方案分析

①數(shù)據(jù)庫輪詢

思路：該方案通常是在小型項(xiàng)目中使用，即通過一個(gè)線程定時(shí)的去掃描數(shù)據(jù)庫，通過訂單時(shí)間來判斷是否有超時(shí)的訂單，然后進(jìn)行 update 或 delete 等操作。

實(shí)現(xiàn)：博主當(dāng)年早期是用 quartz 來實(shí)現(xiàn)的(實(shí)習(xí)那會(huì)的事)，簡單介紹一下。

maven 項(xiàng)目引入一個(gè)依賴，如下所示：

<dependency> 
 
    <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> 
 
    <artifactId>quartz</artifactId> 
 
    <version>2.2.2</version> 
 
</dependency> 

調(diào)用 Demo 類 MyJob，如下所示：

package com.rjzheng.delay1; 
 
import org.quartz.JobBuilder; 
 
import org.quartz.JobDetail; 
 
import org.quartz.Scheduler; 
 
import org.quartz.SchedulerException; 
 
import org.quartz.SchedulerFactory; 
 
import org.quartz.SimpleScheduleBuilder; 
 
import org.quartz.Trigger; 
 
import org.quartz.TriggerBuilder; 
 
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; 
 
import org.quartz.Job; 
 
import org.quartz.JobExecutionContext; 
 
import org.quartz.JobExecutionException; 
 
 
 
public class MyJob implements Job { 
 
    public void execute(JobExecutionContext context) 
 
            throws JobExecutionException { 
 
        System.out.println("要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。。。"); 
 
    } 
 
 
 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
 
        // 創(chuàng)建任務(wù) 
 
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class) 
 
                .withIdentity("job1", "group1").build(); 
 
        // 創(chuàng)建觸發(fā)器 每3秒鐘執(zhí)行一次 
 
        Trigger trigger = TriggerBuilder 
 
                .newTrigger() 
 
                .withIdentity("trigger1", "group3") 
 
                .withSchedule( 
 
                        SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() 
 
                                .withIntervalInSeconds(3).repeatForever()) 
 
                .build(); 
 
        Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler(); 
 
        // 將任務(wù)及其觸發(fā)器放入調(diào)度器 
 
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); 
 
        // 調(diào)度器開始調(diào)度任務(wù) 
 
        scheduler.start(); 
 
    } 
 
} 

運(yùn)行代碼，可發(fā)現(xiàn)每隔 3 秒，輸出如下：要去數(shù)據(jù)庫掃描啦!

優(yōu)缺點(diǎn)：

• 優(yōu)點(diǎn)：簡單易行，支持集群操作
• 缺點(diǎn)：對(duì)服務(wù)器內(nèi)存消耗大;存在延遲，比如你每隔 3 分鐘掃描一次，那最壞的延遲時(shí)間就是 3 分鐘;假設(shè)你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，數(shù)據(jù)庫損耗極大。

②JDK 的延遲隊(duì)列

思路：該方案是利用 JDK 自帶的 DelayQueue 來實(shí)現(xiàn)，這是一個(gè)無界阻塞隊(duì)列，該隊(duì)列只有在延遲期滿的時(shí)候才能從中獲取元素，放入 DelayQueue 中的對(duì)象，是必須實(shí)現(xiàn) Delayed 接口的。

DelayedQueue 實(shí)現(xiàn)工作流程如下圖所示：

其中 Poll()：獲取并移除隊(duì)列的超時(shí)元素，沒有則返回空。take()：獲取并移除隊(duì)列的超時(shí)元素，如果沒有則 wait 當(dāng)前線程，直到有元素滿足超時(shí)條件，返回結(jié)果。

實(shí)現(xiàn)：定義一個(gè)類 OrderDelay 實(shí)現(xiàn) Delayed。

代碼如下：

package com.rjzheng.delay2; 
 
 
 
import java.util.concurrent.Delayed; 
 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
 
 
public class OrderDelay implements Delayed { 
 
 
 
    private String orderId; 
 
    private long timeout; 
 
 
 
    OrderDelay(String orderId, long timeout) { 
 
        this.orderId = orderId; 
 
        this.timeout = timeout + System.nanoTime(); 
 
    } 
 
 
 
    public int compareTo(Delayed other) { 
 
        if (other == this) 
 
            return 0; 
 
        OrderDelay t = (OrderDelay) other; 
 
        long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - t 
 
                .getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); 
 
        return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1); 
 
    } 
 
 
 
    // 返回距離你自定義的超時(shí)時(shí)間還有多少 
 
    public long getDelay(TimeUnit unit) { 
 
        return unit.convert(timeout - System.nanoTime(),TimeUnit.NANOSECONDS); 
 
    } 
 
 
 
    void print() { 
 
        System.out.println(orderId+"編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。"); 
 
    } 
 
} 

運(yùn)行的測試 Demo 為，我們?cè)O(shè)定延遲時(shí)間為 3 秒：

package com.rjzheng.delay2; 
 
 
 
import java.util.ArrayList; 
 
import java.util.List; 
 
import java.util.concurrent.DelayQueue; 
 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
 
 
public class DelayQueueDemo { 
 
     public static void main(String[] args) {   
 
            // TODO Auto-generated method stub   
 
            List<String> list = new ArrayList<String>();   
 
            list.add("00000001");   
 
            list.add("00000002");   
 
            list.add("00000003");   
 
            list.add("00000004");   
 
            list.add("00000005");   
 
            DelayQueue<OrderDelay> queue = newDelayQueue<OrderDelay>();   
 
            long start = System.currentTimeMillis();   
 
            for(int i = 0;i<5;i++){   
 
                //延遲三秒取出 
 
                queue.put(new OrderDelay(list.get(i),   
 
                        TimeUnit.NANOSECONDS.convert(3,TimeUnit.SECONDS)));   
 
                    try {   
 
                         queue.take().print();   
 
                         System.out.println("After " +   
 
                                 (System.currentTimeMillis()-start) + " MilliSeconds");   
 
                } catch (InterruptedException e) {   
 
                    // TODO Auto-generated catch block   
 
                    e.printStackTrace();   
 
                }   
 
            }   
 
        }   
 
 
 
} 

輸出如下：

00000001編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 
 
After 3003 MilliSeconds 
 
00000002編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 
 
After 6006 MilliSeconds 
 
00000003編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 
 
After 9006 MilliSeconds 
 
00000004編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 
 
After 12008 MilliSeconds 
 
00000005編號(hào)的訂單要?jiǎng)h除啦。。。。 
 
After 15009 MilliSeconds 

可以看到都是延遲 3 秒，訂單被刪除。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• 優(yōu)點(diǎn)：效率高，任務(wù)觸發(fā)時(shí)間延遲低。
• 缺點(diǎn)：服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機(jī);集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩;因?yàn)閮?nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn) OOM 異常;代碼復(fù)雜度較高。

③時(shí)間輪算法

思路：先上一張時(shí)間輪的圖。

時(shí)間輪算法可以類比于時(shí)鐘，如上圖箭頭(指針)按某一個(gè)方向按固定頻率輪動(dòng)，每一次跳動(dòng)稱為一個(gè) tick。

這樣可以看出定時(shí)輪由個(gè) 3 個(gè)重要的屬性參數(shù)，ticksPerWheel(一輪的 tick 數(shù))，tickDuration(一個(gè) tick 的持續(xù)時(shí)間)以及 timeUnit(時(shí)間單位)。

例如當(dāng) ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現(xiàn)實(shí)中的始終的秒針走動(dòng)完全類似了。

如果當(dāng)前指針指在 1 上面，我有一個(gè)任務(wù)需要 4 秒以后執(zhí)行，那么這個(gè)執(zhí)行的線程回調(diào)或者消息將會(huì)被放在 5 上。

那如果需要在 20 秒之后執(zhí)行怎么辦，由于這個(gè)環(huán)形結(jié)構(gòu)槽數(shù)只到 8，如果要 20 秒，指針需要多轉(zhuǎn) 2 圈。位置是在 2 圈之后的 5 上面(20 % 8 + 1)。

實(shí)現(xiàn)：我們用 Netty 的 HashedWheelTimer 來實(shí)現(xiàn)。

給 Pom 加上下面的依賴：

<dependency> 
 
    <groupId>io.netty</groupId> 
 
    <artifactId>netty-all</artifactId> 
 
    <version>4.1.24.Final</version> 
 
</dependency> 

測試代碼 HashedWheelTimerTest，如下所示：

package com.rjzheng.delay3; 
 
 
 
import io.netty.util.HashedWheelTimer; 
 
import io.netty.util.Timeout; 
 
import io.netty.util.Timer; 
 
import io.netty.util.TimerTask; 
 
 
 
import java.util.concurrent.TimeUnit; 
 
 
 
public class HashedWheelTimerTest { 
 
    static class MyTimerTask implements TimerTask{ 
 
        boolean flag; 
 
        public MyTimerTask(boolean flag){ 
 
            this.flag = flag; 
 
        } 
 
        public void run(Timeout timeout) throws Exception { 
 
            // TODO Auto-generated method stub 
 
             System.out.println("要去數(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。"); 
 
             this.flag =false; 
 
        } 
 
    } 
 
    public static void main(String[] argv) { 
 
        MyTimerTask timerTask = new MyTimerTask(true); 
 
        Timer timer = new HashedWheelTimer(); 
 
        timer.newTimeout(timerTask, 5, TimeUnit.SECONDS); 
 
        int i = 1; 
 
        while(timerTask.flag){ 
 
            try { 
 
                Thread.sleep(1000); 
 
            } catch (InterruptedException e) { 
 
                // TODO Auto-generated catch block 
 
                e.printStackTrace(); 
 
            } 
 
            System.out.println(i+"秒過去了"); 
 
            i++; 
 
        } 
 
    } 
 
} 

輸出如下：

1秒過去了 
 
2秒過去了 
 
3秒過去了 
 
4秒過去了 
 
5秒過去了 
 
要去數(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。 
 
6秒過去了 

優(yōu)缺點(diǎn)：

• 優(yōu)點(diǎn)：效率高，任務(wù)觸發(fā)時(shí)間延遲時(shí)間比 delayQueue 低，代碼復(fù)雜度比 delayQueue 低。
• 缺點(diǎn)：服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機(jī);集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩;因?yàn)閮?nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn) OOM 異常。

④Redis 緩存

思路一：利用 Redis 的 zset。zset 是一個(gè)有序集合，每一個(gè)元素(member)都關(guān)聯(lián)了一個(gè) score，通過 score 排序來取集合中的值。

zset 常用命令：

• 添加元素：ZADD key score member [[score member] [score member] …]
• 按順序查詢?cè)兀篫RANGE key start stop [WITHSCORES]
• 查詢?cè)?score：ZSCORE key member
• 移除元素：ZREM key member [member …]

測試如下：

添加單個(gè)元素 
 
 
 
redis> ZADD page_rank 10 google.com 
 
(integer) 1 
 
 
 
 
 
添加多個(gè)元素 
 
 
 
redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com 
 
(integer) 2 
 
 
 
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES 
 
1) "bing.com" 
 
2) "8" 
 
3) "baidu.com" 
 
4) "9" 
 
5) "google.com" 
 
6) "10" 
 
 
 
查詢?cè)氐膕core值 
 
redis> ZSCORE page_rank bing.com 
 
"8" 
 
 
 
移除單個(gè)元素 
 
 
 
redis> ZREM page_rank google.com 
 
(integer) 1 
 
 
 
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES 
 
1) "bing.com" 
 
2) "8" 
 
3) "baidu.com" 
 
4) "9" 

那么如何實(shí)現(xiàn)呢?我們將訂單超時(shí)時(shí)間戳與訂單號(hào)分別設(shè)置為 score 和 member，系統(tǒng)掃描第一個(gè)元素判斷是否超時(shí)。

具體如下圖所示：

實(shí)現(xiàn)一：

package com.rjzheng.delay4; 
 
 
 
import java.util.Calendar; 
 
import java.util.Set; 
 
 
 
import redis.clients.jedis.Jedis; 
 
import redis.clients.jedis.JedisPool; 
 
import redis.clients.jedis.Tuple; 
 
 
 
public class AppTest { 
 
    private static final String ADDR = "127.0.0.1"; 
 
    private static final int PORT = 6379; 
 
    private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT); 
 
 
 
 
    public static Jedis getJedis() { 
 
       return jedisPool.getResource(); 
 
    } 
 
 
 
 
    //生產(chǎn)者,生成5個(gè)訂單放進(jìn)去 
 
    public void productionDelayMessage(){ 
 
        for(int i=0;i<5;i++){ 
 
            //延遲3秒 
 
            Calendar cal1 = Calendar.getInstance(); 
 
            cal1.add(Calendar.SECOND, 3); 
 
            int second3later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000); 
 
            AppTest.getJedis().zadd("OrderId",second3later,"OID0000001"+i); 
 
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis生成了一個(gè)訂單任務(wù)：訂單ID為"+"OID0000001"+i); 
 
        } 
 
    } 
 
 
 
 
    //消費(fèi)者，取訂單 
 
    public void consumerDelayMessage(){ 
 
        Jedis jedis = AppTest.getJedis(); 
 
        while(true){ 
 
            Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("OrderId", 0, 1); 
 
            if(items == null || items.isEmpty()){ 
 
                System.out.println("當(dāng)前沒有等待的任務(wù)"); 
 
                try { 
 
                    Thread.sleep(500); 
 
                } catch (InterruptedException e) { 
 
                    // TODO Auto-generated catch block 
 
                    e.printStackTrace(); 
 
                } 
 
                continue; 
 
            } 
 
            int  score = (int) ((Tuple)items.toArray()[0]).getScore(); 
 
            Calendar cal = Calendar.getInstance(); 
 
            int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); 
 
            if(nowSecond >= score){ 
 
                String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); 
 
                jedis.zrem("OrderId", orderId); 
 
                System.out.println(System.currentTimeMillis() +"ms:redis消費(fèi)了一個(gè)任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為"+orderId); 
 
            } 
 
        } 
 
    } 
 
 
 
 
    public static void main(String[] args) { 
 
        AppTest appTest =new AppTest(); 
 
        appTest.productionDelayMessage(); 
 
        appTest.consumerDelayMessage(); 
 
    } 
 
 
 
 
} 

此時(shí)對(duì)應(yīng)輸出如下：

可以看到，幾乎都是 3 秒之后，消費(fèi)訂單。

然而，這一版存在一個(gè)致命的硬傷，在高并發(fā)條件下，多消費(fèi)者會(huì)取到同一個(gè)訂單號(hào)，我們上測試代碼 ThreadTest：

package com.rjzheng.delay4; 
 
 
 
import java.util.concurrent.CountDownLatch; 
 
 
 
public class ThreadTest { 
 
    private static final int threadNum = 10; 
 
    private static CountDownLatch cdl = newCountDownLatch(threadNum); 
 
    static class DelayMessage implements Runnable{ 
 
        public void run() { 
 
            try { 
 
                cdl.await(); 
 
            } catch (InterruptedException e) { 
 
                // TODO Auto-generated catch block 
 
                e.printStackTrace(); 
 
            } 
 
            AppTest appTest =new AppTest(); 
 
            appTest.consumerDelayMessage(); 
 
        } 
 
    } 
 
    public static void main(String[] args) { 
 
        AppTest appTest =new AppTest(); 
 
        appTest.productionDelayMessage(); 
 
        for(int i=0;i<threadNum;i++){ 
 
            new Thread(new DelayMessage()).start(); 
 
            cdl.countDown(); 
 
        } 
 
    } 
 
} 

輸出如下所示：

顯然，出現(xiàn)了多個(gè)線程消費(fèi)同一個(gè)資源的情況。

解決方案：

(1)用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細(xì)說。

(2)對(duì) ZREM 的返回值進(jìn)行判斷，只有大于 0 的時(shí)候，才消費(fèi)數(shù)據(jù)，于是將 consumerDelayMessage() 方法里的：

if(nowSecond >= score){ 
 
    String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); 
 
    jedis.zrem("OrderId", orderId); 
 
    System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消費(fèi)了一個(gè)任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為"+orderId); 
 
} 

修改為：

if(nowSecond >= score){ 
 
    String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement(); 
 
    Long num = jedis.zrem("OrderId", orderId); 
 
    if( num != null && num>0){ 
 
        System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis消費(fèi)了一個(gè)任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為"+orderId); 
 
    } 
 
} 

在這種修改后，重新運(yùn)行 ThreadTest 類，發(fā)現(xiàn)輸出正常了。

思路二：該方案使用 Redis 的 Keyspace Notifications。中文翻譯就是鍵空間機(jī)制，就是利用該機(jī)制可以在 key 失效之后，提供一個(gè)回調(diào)，實(shí)際上是 Redis 會(huì)給客戶端發(fā)送一個(gè)消息。是需要 Redis 版本 2.8 以上。

實(shí)現(xiàn)二：在 redis.conf 中，加入一條配置：

notify-keyspace-events Ex 

運(yùn)行代碼如下：

package com.rjzheng.delay5; 
 
 
 
import redis.clients.jedis.Jedis; 
 
import redis.clients.jedis.JedisPool; 
 
import redis.clients.jedis.JedisPubSub; 
 
 
 
public class RedisTest { 
 
    private static final String ADDR = "127.0.0.1"; 
 
    private static final int PORT = 6379; 
 
    private static JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT); 
 
    private static RedisSub sub = new RedisSub(); 
 
 
 
 
 
    public static void init() { 
 
        new Thread(new Runnable() { 
 
            public void run() { 
 
                jedis.getResource().subscribe(sub, "__keyevent@0__:expired"); 
 
            } 
 
        }).start(); 
 
    } 
 
 
 
 
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
 
        init(); 
 
        for(int i =0;i<10;i++){ 
 
            String orderId = "OID000000"+i; 
 
            jedis.getResource().setex(orderId, 3, orderId); 
 
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+orderId+"訂單生成"); 
 
        } 
 
    } 
 
 
 
 
    static class RedisSub extends JedisPubSub { 
 
        <ahref='http://www.jobbole.com/members/wx610506454'>@Override</a> 
 
        public void onMessage(String channel, String message) { 
 
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"訂單取消"); 
 
        } 
 
    } 
 
} 

輸出如下：

可以明顯看到 3 秒過后，訂單取消了。PS：Redis 的 pub/sub 機(jī)制存在一個(gè)硬傷，官網(wǎng)內(nèi)容如下：

原文：Because Redis Pub/Sub is fire and forget currently there is no way to use this feature if your application demands reliable notification of events, that is, if your Pub/Sub client disconnects, and reconnects later, all the events delivered during the time the client was disconnected are lost.

翻譯：Redis 的發(fā)布/訂閱目前是即發(fā)即棄(fire and forget)模式的，因此無法實(shí)現(xiàn)事件的可靠通知。也就是說，如果發(fā)布/訂閱的客戶端斷鏈之后又重連，則在客戶端斷鏈期間的所有事件都丟失了。因此，方案二不是太推薦。當(dāng)然，如果你對(duì)可靠性要求不高，可以使用。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• 優(yōu)點(diǎn)：由于使用 Redis 作為消息通道，消息都存儲(chǔ)在 Redis 中。如果發(fā)送程序或者任務(wù)處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數(shù)據(jù)的可能性;做集群擴(kuò)展相當(dāng)方便;時(shí)間準(zhǔn)確度高。
• 缺點(diǎn)：需要額外進(jìn)行 Redis 維護(hù)。

⑤使用消息隊(duì)列

我們可以采用 RabbitMQ 的延時(shí)隊(duì)列。RabbitMQ 具有以下兩個(gè)特性，可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列。

• RabbitMQ 可以針對(duì) Queue 和 Message 設(shè)置 x-message-tt，來控制消息的生存時(shí)間，如果超時(shí)，則消息變?yōu)?dead letter。
• lRabbitMQ的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key(可選)兩個(gè)參數(shù)，用來控制隊(duì)列內(nèi)出現(xiàn)了 deadletter，則按照這兩個(gè)參數(shù)重新路由。

結(jié)合以上兩個(gè)特性，就可以模擬出延遲消息的功能。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• 優(yōu)點(diǎn)：高效，可以利用 RabbitMQ 的分布式特性輕易的進(jìn)行橫向擴(kuò)展,消息支持持久化增加了可靠性。
• 缺點(diǎn)：本身的易用度要依賴于 RabbitMQ 的運(yùn)維，因?yàn)橐?RabbitMQ，所以復(fù)雜度和成本變高。

作者：hjm4702192

編輯：陶家龍

出處：http://adkx.net/w73gf