目錄
- 了解需求
- 方案 1：資料庫輪詢
- 方案 2：JDK 的延遲佇列
- 方案 3：時間輪演算法
- 方案 4：redis 快取
- 方案 5：使用訊息佇列
了解需求
在開發中，往往會遇到一些關于延時任務的需求，最全面的Java面試網站
例如
- 生成訂單 30 分鐘未支付，則自動取消
- 生成訂單 60 秒后,給用戶發短信
對上述的任務，我們給一個專業的名字來形容，那就是延時任務，那么這里就會產生一個問題，這個延時任務和定時任務的區別究竟在哪里呢？一共有如下幾點區別
定時任務有明確的觸發時間，延時任務沒有
定時任務有執行周期，而延時任務在某事件觸發后一段時間內執行，沒有執行周期
定時任務一般執行的是批處理操作是多個任務，而延時任務一般是單個任務
下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進行方案分析
本文已經收錄到Github倉庫，該倉庫包含計算機基礎、Java基礎、多執行緒、JVM、資料庫、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服務、設計模式、架構、校招社招分享等核心知識點，歡迎star~
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如果訪問不了Github，可以訪問gitee地址，
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方案 1：資料庫輪詢
思路
該方案通常是在小型專案中使用，即通過一個執行緒定時的去掃描資料庫，通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單，然后進行 update 或 delete 等操作
實作
可以用 quartz 來實作的，簡單介紹一下
maven 專案引入一個依賴如下所示
<dependency>
<groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
<artifactId>quartz</artifactId>
<version>2.2.2</version>
</dependency>
呼叫 Demo 類 MyJob 如下所示
package com.rjzheng.delay1;
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class MyJob implements Job {
public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
System.out.println("要去資料庫掃描啦，，，");
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 創建任務
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
.withIdentity("job1", "group1").build();
// 創建觸發器 每3秒鐘執行一次
Trigger trigger = TriggerBuilder
.newTrigger()
.withIdentity("trigger1", "group3")
.withSchedule(
SimpleScheduleBuilder
.simpleSchedule()
.withIntervalInSeconds(3).
repeatForever())
.build();
Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();
// 將任務及其觸發器放入調度器
scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
// 調度器開始調度任務
scheduler.start();
}
}
運行代碼，可發現每隔 3 秒，輸出如下
要去資料庫掃描啦，，，
優點
簡單易行，支持集群操作
給大家分享一個Github倉庫，上面有大彬整理的300多本經典的計算機書籍PDF，包括C語言、C++、Java、Python、前端、資料庫、作業系統、計算機網路、資料結構和演算法、機器學習、編程人生等，可以star一下，下次找書直接在上面搜索，倉庫持續更新中~
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缺點
- 對服務器記憶體消耗大
- 存在延遲，比如你每隔 3 分鐘掃描一次，那最壞的延遲時間就是 3 分鐘
- 假設你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，資料庫損耗極大
方案 2：JDK 的延遲佇列
思路
該方案是利用 JDK 自帶的 DelayQueue 來實作，這是一個無界阻塞佇列，該佇列只有在延遲期滿的時候才能從中獲取元素，放入 DelayQueue 中的物件，是必須實作 Delayed 介面的，
DelayedQueue 實作作業流程如下圖所示
其中 Poll():獲取并移除佇列的超時元素，沒有則回傳空
take():獲取并移除佇列的超時元素，如果沒有則 wait 當前執行緒，直到有元素滿足超時條件，回傳結果，
實作
定義一個類 OrderDelay 實作 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);
}
// 回傳距離你自定義的超時時間還有多少
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS);
}
void print() {
System.out.println(orderId + "編號的訂單要洗掉啦，，，，");
}
}
運行的測驗 Demo 為，我們設定延遲時間為 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) {
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) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
輸出如下
00000001編號的訂單要洗掉啦，，，，
After 3003 MilliSeconds
00000002編號的訂單要洗掉啦，，，，
After 6006 MilliSeconds
00000003編號的訂單要洗掉啦，，，，
After 9006 MilliSeconds
00000004編號的訂單要洗掉啦，，，，
After 12008 MilliSeconds
00000005編號的訂單要洗掉啦，，，，
After 15009 MilliSeconds
可以看到都是延遲 3 秒，訂單被洗掉
優點
效率高,任務觸發時間延遲低，
缺點
- 服務器重啟后，資料全部消失，怕宕機
- 集群擴展相當麻煩
- 因為記憶體條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現 OOM 例外
- 代碼復雜度較高
方案 3：時間輪演算法
思路
先上一張時間輪的圖(這圖到處都是啦)
時間輪演算法可以類比于時鐘，如上圖箭頭（指標）按某一個方向按固定頻率輪動，每一次跳動稱為一個 tick，這樣可以看出定時輪由個 3 個重要的屬性引數，ticksPerWheel（一輪的 tick 數），tickDuration（一個 tick 的持續時間）以及 timeUnit（時間單位），例如當 ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現實中的始終的秒針走動完全類似了，
如果當前指標指在 1 上面，我有一個任務需要 4 秒以后執行，那么這個執行的執行緒回呼或者訊息將會被放在 5 上，那如果需要在 20 秒之后執行怎么辦，由于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 圈之后的 5 上面（20 % 8 + 1）
實作
我們用 Netty 的 HashedWheelTimer 來實作
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>
測驗代碼 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 {
System.out.println("要去資料庫洗掉訂單了，，，，");
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) {
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
要去資料庫洗掉訂單了，，，，
6秒過去了
優點
效率高,任務觸發時間延遲時間比 delayQueue 低，代碼復雜度比 delayQueue 低，
缺點
- 服務器重啟后，資料全部消失，怕宕機
- 集群擴展相當麻煩
- 因為記憶體條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現 OOM 例外
方案 4：redis 快取
思路一
利用 redis 的 zset,zset 是一個有序集合，每一個元素(member)都關聯了一個 score,通過 score 排序來取集合中的值
添加元素:ZADD key score member [[score member][score member] …]
按順序查詢元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查詢元素 score:ZSCORE key member
移除元素:ZREM key member [member …]
測驗如下
添加單個元素
redis> ZADD page_rank 10 google.com
(integer) 1
添加多個元素
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"
查詢元素的score值
redis> ZSCORE page_rank bing.com
"8"
移除單個元素
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"
那么如何實作呢？我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設定為 score 和 member,系統掃描第一個元素判斷是否超時，具體如下圖所示
實作一
package com.rjzheng.delay4;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Tuple;
import java.util.Calendar;
import java.util.Set;
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();
}
//生產者,生成5個訂單放進去
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生成了一個訂單任務：訂單ID為" + "OID0000001" + i);
}
}
//消費者，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("當前沒有等待的任務");
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
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消費了一個任務：消費的訂單OrderId為" + orderId);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
AppTest appTest = new AppTest();
appTest.productionDelayMessage();
appTest.consumerDelayMessage();
}
}
此時對應輸出如下
可以看到，幾乎都是 3 秒之后，消費訂單，
然而，這一版存在一個致命的硬傷，在高并發條件下，多消費者會取到同一個訂單號，我們上測驗代碼 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) {
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，出現了多個執行緒消費同一個資源的情況，
解決方案
(1)用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細說，
(2)對 ZREM 的回傳值進行判斷，只有大于 0 的時候，才消費資料，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消費了一個任務：消費的訂單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消費了一個任務：消費的訂單OrderId為" + orderId);
}
}
在這種修改后，重新運行 ThreadTest 類，發現輸出正常了
思路二
該方案使用 redis 的 Keyspace Notifications，中文翻譯就是鍵空間機制，就是利用該機制可以在 key 失效之后，提供一個回呼，實際上是 redis 會給客戶端發送一個訊息，是需要 redis 版本 2.8 以上，
實作二
在 redis.conf 中，加入一條配置
notify-keyspace-events Ex
運行代碼如下
package com.rjzheng.delay5;
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 {
@Override
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 機制存在一個硬傷，官網內容如下
原: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: Redis 的發布/訂閱目前是即發即棄(fire and forget)模式的，因此無法實作事件的可靠通知，也就是說，如果發布/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，當然，如果你對可靠性要求不高，可以使用，
優點
(1) 由于使用 Redis 作為訊息通道，訊息都存盤在 Redis 中，如果發送程式或者任務處理程式掛了，重啟之后，還有重新處理資料的可能性，
(2) 做集群擴展相當方便
(3) 時間準確度高
缺點
需要額外進行 redis 維護
方案 5：使用訊息佇列
思路
我們可以采用 rabbitMQ 的延時佇列，RabbitMQ 具有以下兩個特性，可以實作延遲佇列
RabbitMQ 可以針對 Queue 和 Message 設定 x-message-tt，來控制訊息的生存時間，如果超時，則訊息變為 dead letter
lRabbitMQ 的 Queue 可以配置 x-dead-letter-exchange 和 x-dead-letter-routing-key（可選）兩個引數，用來控制佇列內出現了 deadletter，則按照這兩個引數重新路由，結合以上兩個特性，就可以模擬出延遲訊息的功能,具體的，我改天再寫一篇文章，這里再講下去，篇幅太長，
優點
高效,可以利用 rabbitmq 的分布式特性輕易的進行橫向擴展,訊息支持持久化增加了可靠性，
缺點
本身的易用度要依賴于 rabbitMq 的運維.因為要參考 rabbitMq,所以復雜度和成本變高，
--end--
最后給大家分享一個Github倉庫，上面有大彬整理的300多本經典的計算機書籍PDF，包括C語言、C++、Java、Python、前端、資料庫、作業系統、計算機網路、資料結構和演算法、機器學習、編程人生等，可以star一下，下次找書直接在上面搜索，倉庫持續更新中~
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