延遲任務的實現總結
實現延遲任務的方式有很多，各有利弊，有單機和分散式的。在這裡做一個總結，在遇到這類問題的時候希望給大家一個參考和思路。
延遲任務有別於定式任務，定式任務往往是固定週期的，有明確的觸發時間。而延遲任務一般沒有固定的開始時間，它常常是由一個事件觸發的，而在這個事件觸發之後的一段時間內觸發另一個事件。延遲任務相關的業務場景如下：
場景一：物聯網系統經常會遇到向終端下發命令，如果命令一段時間沒有應答，就需要設定成超時。
場景二：訂單下單之後30分鐘後，如果使用者沒有付錢，則系統自動取消訂單。
下面我們來探討一些方案，其實這些方案沒有好壞之分，和系統架構一樣，只有最適合。對於資料量較小的情況下，任意一種方案都可行，考慮的是簡單明瞭和開發速度，儘量避免把系統搞複雜了。而對於資料量較大的情況下，就需要有一些選擇，並不是所有的方案都適合了。
1. 資料庫輪詢
這是比較常見的一種方式，所有的訂單或者所有的命令一般都會儲存在資料庫中。我們會起一個執行緒去掃資料庫或者一個數據庫定時Job，找到那些超時的資料，直接更新狀態，或者拿出來執行一些操作。這種方式很簡單，不會引入其他的技術，開發週期短。
如果資料量比較大，千萬級甚至更多，插入頻率很高的話，上面的方式在效能上會出現一些問題，查詢和更新對會佔用很多時間，輪詢頻率高的話甚至會影響資料入庫。一種可以嘗試的方式就是使用類似TBSchedule或Elastic-Job這樣的分散式的任務排程加上資料分片功能，把需要判斷的資料分到不同的機器上執行。
如果資料量進一步增大，那掃資料庫肯定就不行了。另一方面，對於訂單這類資料，我們也許會遇到分庫分表，那上述方案就會變得過於複雜，得不償失。
2. JDK延遲佇列
Java中的DelayQueue位於java.util.concurrent包下，作為單機實現，它很好的實現了延遲一段時間後觸發事件的需求。由於是執行緒安全的它可以有多個消費者和多個生產者，從而在某些情況下可以提升效能。DelayQueue本質是封裝了一個PriorityQueue，使之執行緒安全，加上Delay功能，也就是說，消費者執行緒只能在佇列中的訊息“過期”之後才能返回資料獲取到訊息，不然只能獲取到null。
之所以要用到PriorityQueue，主要是需要排序。也許後插入的訊息需要比佇列中的其他訊息提前觸發，那麼這個後插入的訊息就需要最先被消費者獲取，這就需要排序功能。PriorityQueue內部使用最小堆來實現排序佇列。隊首的，最先被消費者拿到的就是最小的那個。使用最小堆讓佇列在資料量較大的時候比較有優勢。使用最小堆來實現優先順序佇列主要是因為最小堆在插入和獲取時，時間複雜度相對都比較好，都是O(logN)。
下面例子實現了未來某個時間要觸發的訊息。我把這些訊息放在DelayQueue中，當訊息的觸發時間到，消費者就能拿到訊息，並且消費，實現處理方法。示例程式碼：
/*
* 定義放在延遲佇列中的物件，需要實現Delayed介面
*/
public class DelayedTask implements Delayed {
private int _expireInSecond = 0;
public DelayedTask(int delaySecond) {
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.add(Calendar.SECOND, delaySecond);
_expireInSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000);
}
public int compareTo(Delayed o) {
long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS));
return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1);
}
public long getDelay(TimeUnit unit) {
//TODO Auto-generated method stub
Calendar cal = Calendar.getInstance();
return _expireInSecond - (cal.getTimeInMillis() / 1000);
}
}
下面定義了三個延遲任務，分別是10秒，5秒和15秒。依次入佇列，期望5秒鐘後，5秒的訊息先被獲取到，然後每個5秒鐘，依次獲取到10秒資料和15秒的那個資料。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//TODO Auto-generated method stub
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
//定義延遲佇列
DelayQueue<DelayedTask> delayQueue = new DelayQueue<DelayedTask>();
//定義三個延遲任務
DelayedTask task1 = new DelayedTask(10);
DelayedTask task2 = new DelayedTask(5);
DelayedTask task3 = new DelayedTask(15);
delayQueue.add(task1);
delayQueue.add(task2);
delayQueue.add(task3);
System.out.println(sdf.format(new Date()) + " start");
while(delayQueue.size() != 0) {
//如果沒到時間，該方法會返回
DelayedTask task = delayQueue.poll(); if(task != null) {
Date now = new Date();
System.out.println(sdf.format(now));
}
Thread.sleep(1000);
}
}
輸出結果如下圖：
DelayQueue是一種很好的實現方式，雖然是單機，但是可以多執行緒生產和消費，提高效率。拿到訊息後也可以使用非同步執行緒去執行下一步的任務。如果有分散式的需求可以使用Redis來實現訊息的分發，如果對訊息的可靠性有非常高的要求可以使用訊息中介軟體：
使用DelayQueue需要考慮程式掛掉之後，記憶體裡面未處理訊息的丟失帶來的影響。
3. JDK ScheduledExecutorService
JDK自帶的一種執行緒池，它能排程一些命令在一段時間之後執行，或者週期性的執行。文章開頭的一些業務場景主要使用第一種方式，即，在一段時間之後執行某個操作。程式碼例子如下：
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(100);
for(inti = 10; i > 0; i--) {
executor.schedule(new Runnable() {
public void run() {
//TODO Auto-generated method stub
System.out.println("Work start, thread id:" + Thread.currentThread().getId() + " " + sdf.format(new Date()));
}
}, i, TimeUnit.SECONDS);
}
}
執行結果：
ScheduledExecutorService的實現類ScheduledThreadPoolExecutor提供了一種並行處理的模型，簡化了執行緒的排程。DelayedWorkQueue是類似DelayQueue的實現，也是基於最小堆的、執行緒安全的資料結構，所以會有上例排序後輸出的結果。
ScheduledExecutorService比上面一種DelayQueue更加實用。因為，一般來說，使用DelayQueue獲取訊息後觸發事件都會實用多執行緒的方式執行，以保證其他事件能準時進行。而ScheduledThreadPoolExecutor就是對這個過程進行了封裝，讓大家更加方便的使用。同時在加強了部分功能，比如定時觸發命令。
4. 時間輪
時間輪是一種非常驚豔的資料結構。其在Linux核心中使用廣泛，是Linux核心定時器的實現方法和基礎之一。按使用場景，大致可以分為兩種時間輪：原始時間輪和分層時間輪。分層時間輪是原始時間輪的升級版本，來應對時間“槽”數量比較大的情況，對記憶體和精度都有很高要求的情況。我們延遲任務的場景一般只需要用到原始時間輪就可以了。
原始時間輪：如下圖一個輪子，有8個“槽”，可以代表未來的一個時間。如果以秒為單位，中間的指標每隔一秒鐘轉動到新的“槽”上面，就好像手錶一樣。如果當前指標指在1上面，我有一個任務需要4秒以後執行，那麼這個執行的執行緒回撥或者訊息將會被放在5上。那如果需要在20秒之後執行怎麼辦，由於這個環形結構槽數只到8，如果要20秒，指標需要多轉2圈。位置是在2圈之後的5上面（20 % 8 + 1）。這個圈數需要記錄在槽中的資料結構裡面。這個資料結構最重要的是兩個指標，一個是觸發任務的函式指標，另外一個是觸發的總第幾圈數。時間輪可以用簡單的陣列或者是環形連結串列來實現。
相比DelayQueue的資料結構，時間輪在演算法複雜度上有一定優勢。DelayQueue由於涉及到排序，需要調堆，插入和移除的複雜度是O(lgn)，而時間輪在插入和移除的複雜度都是O(1)。
時間輪比較好的開源實現是Netty的
//建立Timer, 精度為100毫秒,
HashedWheelTimer timer = new HashedWheelTimer();
System.out.println(sdf.format(new Date()));
MyTask task1 = new MyTask();
MyTask task2 = new MyTask();
MyTask task3 = new MyTask();
timer.newTimeout(task1, 5, TimeUnit.SECONDS);
timer.newTimeout(task2, 10, TimeUnit.SECONDS);
timer.newTimeout(task3, 15, TimeUnit.SECONDS);
//阻塞main執行緒
try{
System.in.read();
} catch(IOException e) {
//TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
其中HashedWheelTimer有多個建構函式。其中：
ThreadFactory ：建立執行緒的類，預設Executors.defaultThreadFactory()。
TickDuration：多少時間指標順時針轉一格，單位由下面一個引數提供。
TimeUnit：上一個引數的時間單位。
TicksPerWheel：時間輪上的格子數。
如果一個任務要在120s後執行，時間輪是預設引數的話，那麼這個任務在時間輪上需要經過
120000ms / (512 * 100ms) = 2輪
120000ms % (512 * 100ms) = 176格。
在使用HashedWheelTimer的過程中，延遲任務的實現最好使用非同步的，HashedWheelTimer的任務管理和執行都在一個執行緒裡面。如果任務比較耗時，那麼指標就會延遲，導致整個任務就會延遲。
4. Quartz
quartz是一個企業級的開源的任務排程框架，quartz內部使用TreeSet來儲存Trigger，如下圖。Java中的TreeSet是使用TreeMap實現，TreeMap是一個紅黑樹實現。紅黑樹的插入和刪除複雜度都是logN。和最小堆相比各有千秋。最小堆插入比紅黑樹快，刪除頂層節點比紅黑樹慢。
相比上述的三種輕量級的實現功能豐富很多。有專門的任務排程執行緒，和任務執行執行緒池。quartz功能強大，主要是用來執行週期性的任務，當然也可以用來實現延遲任務。但是如果只是實現一個簡單的基於記憶體的延時任務的話，quartz就稍顯龐大。
5. Redis ZSet
Redis中的ZSet是一個有序的Set，內部使用HashMap和跳錶(SkipList)來保證資料的儲存和有序，HashMap裡放的是成員到score的對映，而跳躍表裡存放的是所有的成員，排序依據是HashMap裡存的score,使用跳躍表的結構可以獲得比較高的查詢效率，並且在實現上比較簡單。
public class ZSetTest {
private JedisPool jedisPool = null;
//Redis伺服器IP
private String ADDR = "10.23.22.42";
//Redis的埠號
private int PORT = 6379;
private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void intJedis() {
jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT);
}
public static void main(String[] args) {
//TODO Auto-generated method stub
ZSetTest zsetTest = new ZSetTest();
zsetTest.intJedis();
zsetTest.addItem();
zsetTest.getItem();
zsetTest.deleteZSet();
}
public void deleteZSet() {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
jedis.del("zset_test");
}
public void addItem() {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Calendar cal1 = Calendar.getInstance();
cal1.add(Calendar.SECOND, 10);
int second10later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000);
Calendar cal2 = Calendar.getInstance();
cal2.add(Calendar.SECOND, 20);
int second20later = (int) (cal2.getTimeInMillis() / 1000);
Calendar cal3 = Calendar.getInstance();
cal3.add(Calendar.SECOND, 30);
int second30later = (int) (cal3.getTimeInMillis() / 1000);
Calendar cal4 = Calendar.getInstance();
cal4.add(Calendar.SECOND, 40);
int second40later = (int) (cal4.getTimeInMillis() / 1000);
Calendar cal5 = Calendar.getInstance();
cal5.add(Calendar.SECOND, 50);
int second50later = (int) (cal5.getTimeInMillis() / 1000);
jedis.zadd("zset_test", second50later, "e");
jedis.zadd("zset_test", second10later, "a");
jedis.zadd("zset_test", second30later, "c");
jedis.zadd("zset_test", second20later, "b");
jedis.zadd("zset_test", second40later, "d");
System.out.println(sdf.format(new Date()) + " add finished.");
}
public void getItem() {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
while(true) {
try {
Set<Tuple> set = jedis.zrangeWithScores("zset_test", 0, 0);
String value = ((Tuple) set.toArray()[0]).getElement();
int score = (int) ((Tuple) set.toArray()[0]).getScore();
Calendar cal = Calendar.getInstance();
int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000);
if (nowSecond >= score) {
jedis.zrem("zset_test", value);
System.out.println(sdf.format(new Date()) + " removed value:" + value);
}
if(jedis.zcard("zset_test") <= 0)
{
System.out.println(sdf.format(new Date()) + " zset empty ");
return;
}
Thread.sleep(1000);
} catch(InterruptedException e) {
//TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}
在用作延遲任務的時候，可以在新增資料的時候，使用zadd把score寫成未來某個時刻的unix時間戳。消費者使用zrangeWithScores獲取優先順序最高的（最早開始的的）任務。注意，zrangeWithScores並不是取出來，只是看一下並不刪除，類似於Queue的peek方法。程式對最早的這個訊息進行驗證，是否到達要執行的時間，如果是則執行，然後刪除zset中的資料。如果不是，則繼續等待。
由於zrangeWithScores 和 zrem是先後使用，所以有可能有併發問題，即兩個執行緒或者兩個程序都會拿到一樣的一樣的資料，然後重複執行，最後又都會刪除。如果是單機多執行緒執行，或者分散式環境下，可以使用Redis事務，也可以使用由Redis實現的分散式鎖，或者使用下例中Redis Script。你可以在Redis官方的Transaction 章節找到事務的相關內容。
使用Redis的好處主要是：
1. 解耦：把任務、任務發起者、任務執行者的三者分開，邏輯更加清晰，程式強壯性提升，有利於任務發起者和執行者各自迭代，適合多人協作。
2. 異常恢復：由於使用Redis作為訊息通道，訊息都儲存在Redis中。如果傳送程式或者任務處理程式掛了，重啟之後，還有重新處理資料的可能性。
3. 分散式：如果資料量較大，程式執行時間比較長，我們可以針對任務發起者和任務執行者進行分散式部署。特別注意任務的執行者，也就是Redis的接收方需要考慮分散式鎖的問題。
6. Jesque
Jesque是Resque的java實現，Resque是一個基於Redis的Ruby專案，用於後臺的定時任務。Jesque實現延遲任務的方法也是在Redis裡面建立一個ZSet，和上例一樣的處理方式。上例提到在使用ZSet作為優先順序佇列的時候，由於zrangeWithScores 和 zrem沒法保證原子性，所有在分散式環境下會有問題。在Jesque中，它使用的Redis Script來解決這個問題。Redis Script可以保證操作的原子性，相比事務也減少了一些網路開銷，效能更加出色。
7. RabbitMQ TTL和DXL
使用RabbitMQ的TTL和DXL實現延遲佇列在這裡不做詳細的介紹。
綜上所述，解決延遲佇列有很多種方法。選擇哪個解決方案也需要根據不同的資料量、實時性要求、已有架構和元件等因素進行判斷和取捨。對於比較簡單的系統，可以使用資料庫輪訓的方式。資料量稍大，實時性稍高一點的系統可以使用JDK延遲佇列（也許需要解決程式掛了，記憶體中未處理任務丟失的情況）。如果需要分散式橫向擴充套件的話推薦使用Redis的方案。但是對於系統中已有RabbitMQ，那RabbitMQ會是一個更好的方案。