所謂的延時任務給大家舉個例子:你買了一張火車票,必須在30分鐘之內付款,否則該訂單被自動取消,訂單30分鐘不付款自動取消,這個任務就是一個延時任務, 我之前已經寫過2篇關于延時任務的文章:
- 《完整實作-通過DelayQueue實作延時任務》
- 《延時任務(二)-基于netty時間輪演算法實戰》
這兩種方法都有一個缺點:都是基于單體應用的記憶體的方式運行延時任務的,一旦出現單點故障,可能出現延時任務資料的丟失,所以此篇文章給大家介紹實作延時任務的第三種方式,結合redis zset實作延時任務,可以解決單點故障的問題,給出實作原理、完整實作代碼,以及這種實作方式的優缺點,
一、實作原理
首先來介紹一下實作原理,我們需要使用redis zset來實作延時任務的需求,所以我們需要知道zset的應用特性,zset作為redis的有序集合資料結構存在,排序的依據就是score,

所以我們可以利用zset score這個排序的這個特性,來實作延時任務
- 在用戶下單的時候,同時生成延時任務放入redis,key是可以自定義的,比如:
delaytask:order - value的值分成兩個部分,一個部分是score用于排序,一個部分是member,member的值我們設定為訂單物件(如:訂單編號),因為后續延時任務時效達成的時候,我們需要有一些必要的訂單資訊(如:訂單編號),才能完成訂單自動取消關閉的動作,
- 延時任務實作的重點來了,score我們設定為:訂單生成時間 + 延時時長, 這樣redis會對zset按照score延時時間進行排序,
- 開啟redis掃描任務,獲取"當前時間 > score"的延時任務并執行,即: 當前時間 > 訂單生成時間 + 延時時長的時候 ,執行延時任務,
二、準備作業
使用 redis zset 這個方案來完成延時任務的需求,首先肯定是需要redis,這一點毫無疑問,redis的搭建網上有很多的文章,我這里就不贅述了,
其次,筆者長期的java類應用系統開發都是使用SpringBoot來完成,所以也是習慣使用SpringBoot的redis集成方案,首先通過maven坐標引入spring-boot-starter-data-redis
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
其次需要在Spring Boot的application.yml組態檔中,配置redis資料庫的鏈接資訊,我這里配置的是redis的單例,如果大家的生產環境是哨兵模式、或者是集群模式的redis,這里的配置方式需要進行微調,其實這部分內容在我的個人博客里面都曾經系統的介紹過,感興趣的朋友可以關注我的個人博客,
spring:
redis:
database: 0 # Redis 資料庫索引(默認為 0)
host: 192.168.161.3 # Redis 服務器地址
port: 6379 # Redis 服務器連接埠
password: 123456 # Redis 服務器連接密碼(默認為空)
timeout: 5000 # 連接超時,單位ms
lettuce:
pool:
max-active: 8 # 連接池最大連接數(使用負值表示沒有限制) 默認 8
max-wait: -1 # 連接池最大阻塞等待時間(使用負值表示沒有限制) 默認 -1
max-idle: 8 # 連接池中的最大空閑連接 默認 8
min-idle: 0 # 連接池中的最小空閑連接 默認 0
三、代碼實作
下面的這個類就是延時任務的核心實作了,一共包含三個核心方法,我們來一一說明一下:
- produce方法,用于生成訂單-order為訂單資訊,可以是訂單流水號,用于延時任務達到時效后關閉訂單
- afterPropertiesSet方法是InitializingBean介面的方法,之所以實作這個介面,是因為我們需要在應用啟動的時候開啟redis掃描任務,即:當OrderDelayService bean初始化的時候,開啟redis掃描任務回圈獲取延時任務資料,
- consuming函式,用于從redis獲取延時任務資料,消費延時任務,執行超時訂單關閉等操作,為了避免阻塞for回圈,影響后面延時任務的執行,所以這個consuming函式一定要做成異步的,參考Spring Boot異步任務及
Async注解的使用方法,我之前寫過一個SpringBoot的可觀測、易配置的異步任務執行緒池開源專案,源代碼地址:https://gitee.com/hanxt/zimug-monitor-threadpool ,我的這個zimug-monitor-threadpool開源專案,可以做到對執行緒池使用情況的監控,我自己平時用的效果還不錯,向大家推薦一下!
@Component
public class OrderDelayService implements InitializingBean {
//redis zset key
public static final String ORDER_DELAY_TASK_KEY = "delaytask:order";
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
//生成訂單-order為訂單資訊,可以是訂單流水號,用于延時任務達到時效后關閉訂單
public void produce(String orderSerialNo){
stringRedisTemplate.opsForZSet().add(
ORDER_DELAY_TASK_KEY, // redis key
orderSerialNo, // zset member
//30分鐘延時
System.currentTimeMillis() + (30 * 60 * 1000) //zset score
);
}
//延時任務,也是異步任務,延時任務達到時效之后關閉訂單,并將延時任務從redis zset洗掉
@Async("test")
public void consuming(){
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> orderSerialNos = stringRedisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(
ORDER_DELAY_TASK_KEY,
0, //延時任務score最小值
System.currentTimeMillis() //延時任務score最大值(當前時間)
);
if (!CollectionUtils.isEmpty(orderSerialNos)) {
for (ZSetOperations.TypedTuple<String> orderSerialNo : orderSerialNos) {
//這里根據orderSerialNo去檢查用戶是否完成了訂單支付
//如果用戶沒有支付訂單,去執行訂單關閉的操作
System.out.println("訂單" + orderSerialNo.getValue() + "超時被自動關閉");
//訂單關閉之后,將訂單延時任務從佇列中洗掉
stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(ORDER_DELAY_TASK_KEY, orderSerialNo.getValue());
}
}
}
//該類物件Bean實體化之后,就開啟while掃描任務
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
new Thread(() -> { //開啟新的執行緒,否則SpringBoot應用初始化無法啟動
while(true){
try {
Thread.sleep(5 * 1000); //每5秒掃描一次redis庫獲取延時資料,不用太頻繁沒必要
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace(); //本文只是示例,生產環境請做好相關的例外處理
}
consuming();
}
}).start();
}
}
更多的內容參考代碼中的注釋,需要關注的點是:
- 上文中的rangeByScoreWithScores方法用于從redis中獲取延時任務,score大于0小于當前時間的所有延時任務,都將被從redis里面取出來,每5秒執行一次,所以延時任務的誤差不會超過5秒,
- 上文中的訂單資訊,我只保留了訂單唯一流水號,用于關閉訂單,如果你的業務需要傳遞更多的訂單資訊,請使用RedisTemplate操作訂單類物件,而不是StringRedisTemplate操作訂單流水號字串,
訂單下單的時候,使用如下的方法,將訂單序列號放入redis zset中即可實作延時任務
orderDelayService.produce("這里填寫訂單編號");
四、優缺點
使用redis zset來實作延時任務的優點是:相對于本文開頭介紹的兩種方法,我們的延時任務是保存在redis里面的,redis具有資料持久化的機制,可以有效的避免延時任務資料的丟失,另外,redis還可以通過哨兵模式、集群模式有效的避免單點故障造成的服務中斷,
至于缺點嘛,我覺得沒什么缺點,如果非要勉強的說一個缺點的話,那就是我們需要額外維護redis服務,增加了硬體資源的需求和運維成本,但是現在隨著微服務的興起,redis幾乎已經成了應用系統的標配,redis復用即可,所以我感覺這也算不上什么缺點吧!
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標籤:Java
