1 前言
在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如
- 生成订单30分钟未支付，则自动取消
- 生成订单60秒后,给用户发短信
对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务 。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务 和定时任务 的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别
- 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
- 定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
- 定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务
下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析
2 方案一:数据库轮询
2.1 思路
该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行update或delete等操作
2.2 实现
博主当年早期是用quartz来实现的，简单介绍一下 maven项目引入一个依赖如下所示
<dependency><groupId>org.quartz-scheduler</groupId><artifactId>quartz</artifactId><version>2.2.2</version>
</dependency>
调用Demo类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("要去数据库扫描啦。。。");}public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建任务JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class).withIdentity("job1", "group1").build();// 创建触发器 每3秒钟执行一次Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger1", "group3").withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule().withIntervalInSeconds(3).repeatForever()).build();Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();// 将任务及其触发器放入调度器scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);// 调度器开始调度任务scheduler.start();}
}
运行代码，可发现每隔3秒，输出如下
要去数据库扫描啦。。。
2.3 优缺点
优点:
- 简单易行，支持集群操作
缺点:
- 对服务器内存消耗大
- 存在延迟，比如你每隔3分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是3分钟
- 假设你的订单有几千万条，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大
3 方案二:JDK的延迟队列
3.1 思路
该方案是利用JDK自带的DelayQueue来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入DelayQueue中的对象，是必须实现Delayed接口的。
DelayedQueue实现工作流程如下图所示
其中
- poll():获取并移除队列的超时元素，没有则返回空
- take():获取并移除队列的超时元素，如果没有则wait当前线程，直到有元素满足超时条件，返回结果。
3.2 实现
定义一个类OrderDelay实现Delayed，代码如下
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);}// 返回距离你自定义的超时时间还有多少public long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS);}void print() {System.out.println(orderId+"编号的订单要删除啦。。。。");}
}
运行的测试Demo为，我们设定延迟时间为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 stubList<String> list = new ArrayList<String>();list.add("00000001");list.add("00000002");list.add("00000003");list.add("00000004");list.add("00000005");DelayQueue<OrderDelay> queue = new DelayQueue<OrderDelay>();long start = System.currentTimeMillis();for(int i = 0;i<5;i++){//延迟三秒取出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 blocke.printStackTrace();}}}}
输出如下
00000001编号的订单要删除啦。。。。
After 3003 MilliSeconds
00000002编号的订单要删除啦。。。。
After 6006 MilliSeconds
00000003编号的订单要删除啦。。。。
After 9006 MilliSeconds
00000004编号的订单要删除啦。。。。
After 12008 MilliSeconds
00000005编号的订单要删除啦。。。。
After 15009 MilliSeconds
可以看到都是延迟3秒，订单被删除
3.3 优缺点
优点:
- 效率高,任务触发时间延迟低。
缺点:
- 服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
- 集群扩展相当麻烦
- 因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现OOM异常
- 代码复杂度较高
4 方案三:时间轮算法
4.1 思路
先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)
时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick。这样可以看出定时轮由个3个重要的属性参数，ticksPerWheel（一轮的tick数），tickDuration（一个tick的持续时间）以及 timeUnit（时间单位），例如当ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和现实中的始终的秒针走动完全类似了。
如果当前指针指在1上面，我有一个任务需要4秒以后执行，那么这个执行的线程回调或者消息将会被放在5上。那如果需要在20秒之后执行怎么办，由于这个环形结构槽数只到8，如果要20秒，指针需要多转2圈。位置是在2圈之后的5上面（20 % 8 + 1）
4.2 实现
我们用Netty的HashedWheelTimer来实现 给Pom加上下面的依赖
<dependency><groupId>io.netty</groupId><artifactId>netty-all</artifactId><version>4.1.24.Final</version>
</dependency>
测试代码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 stubSystem.out.println("要去数据库删除订单了。。。。");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 blocke.printStackTrace();}System.out.println(i+"秒过去了");i++;}}
}
输出如下
1秒过去了
2秒过去了
3秒过去了
4秒过去了
5秒过去了
要去数据库删除订单了。。。。
6秒过去了
4.3 优缺点
优点:
- 效率高,任务触发时间延迟时间比delayQueue低，代码复杂度比delayQueue低。
缺点:
- 服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
- 集群扩展相当麻烦
- 因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现OOM异常
5 方案四:redis缓存
5.1 实现一
利用redis的zset,zset是一个有序集合，每一个元素(member)都关联了一个score,通过score排序来取集合中的值
zset常用命令
-
添加元素:ZADD key score member [[score member] [score member] …]
-
按顺序查询元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
-
查询元素score:ZSCORE key member
-
移除元素:ZREM key member [member …]
测试如下
> 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
>
> * 项目地址：<https://github.com/YunaiV/yudao-cloud>
> * 视频教程：<https://doc.iocoder.cn/video/># 添加单个元素redis> ZADD page_rank 10 google.com
(integer) 1# 添加多个元素redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com
(integer) 2redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
5) "google.com"
6) "10"# 查询元素的score值
redis> ZSCORE page_rank bing.com
"8"# 移除单个元素redis> ZREM page_rank google.com
(integer) 1redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
那么如何实现呢？我们将订单超时时间戳与订单号分别设置为score和member,系统扫描第一个元素判断是否超时，具体如下图所示
5.2 实现一
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();}//生产者,生成5个订单放进去public void productionDelayMessage(){for(int i=0;i<5;i++){//延迟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生成了一个订单任务：订单ID为"+"OID0000001"+i);}}//消费者，取订单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("当前没有等待的任务");try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);}}}public static void main(String[] args) {AppTest appTest =new AppTest();appTest.productionDelayMessage();appTest.consumerDelayMessage();}}
此时对应输出如下
1525086085261ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000010
1525086085263ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000011
1525086085266ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000012
1525086085268ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000013
1525086085270ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000014
1525086088000ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525086088001ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525086088002ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525086088003ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000013
1525086088004ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000014
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
可以看到，几乎都是3秒之后，消费订单。
然而，这一版存在一个致命的硬伤，在高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号，我们上测试代码ThreadTest
package com.rjzheng.delay4;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class ThreadTest {private static final int threadNum = 10;private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(threadNum);static class DelayMessage implements Runnable{public void run() {try {cdl.await();} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.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();}}
}
输出如下所示
1525087157727ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000010
1525087157734ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000011
1525087157738ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000012
1525087157747ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000013
1525087157753ms:redis生成了一个订单任务：订单ID为OID00000014
1525087160009ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525087160011ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525087160012ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000010
1525087160022ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525087160023ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525087160029ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000011
1525087160038ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525087160045ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525087160048ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000012
1525087160053ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000013
1525087160064ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000013
1525087160065ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000014
1525087160069ms:redis消费了一个任务：消费的订单OrderId为OID00000014
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
当前没有等待的任务
显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。
5.3 解决方案
- 用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。
- 对ZREM的返回值进行判断，只有大于0的时候，才消费数据，于是将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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);
}
修改为
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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);}
}
在这种修改后，重新运行ThreadTest类，发现输出正常了
5.4 思路二
该方案使用redis的Keyspace Notifications，中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制可以在key失效之后，提供一个回调，实际上是redis会给客户端发送一个消息。是需要redis版本2.8以上。
5.5 实现二
在redis.conf中，加入一条配置
notify-keyspace-events Ex
运行代码如下
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+"订单生成");}}static class RedisSub extends JedisPubSub {@Overridepublic void onMessage(String channel, String message) {System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"订单取消");}}
}
输出如下
1525096202813ms:OID0000000订单生成
1525096202818ms:OID0000001订单生成
1525096202824ms:OID0000002订单生成
1525096202826ms:OID0000003订单生成
1525096202830ms:OID0000004订单生成
1525096202834ms:OID0000005订单生成
1525096202839ms:OID0000006订单生成
1525096205819ms:OID0000000订单取消
1525096205920ms:OID0000005订单取消
1525096205920ms:OID0000004订单取消
1525096205920ms:OID0000001订单取消
1525096205920ms:OID0000003订单取消
1525096205920ms:OID0000006订单取消
1525096205920ms:OID0000002订单取消
可以明显看到3秒过后，订单取消了
ps:redis的pub/sub 机制存在一个硬伤，官网内容如下
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.
译 : Redis的发布/订阅目前是即发即弃(fire and forget)模式的，因此无法实现事件的可靠通知。也就是说，如果发布/订阅的客户端断链之后又重连，则在客户端断链期间的所有事件都丢失了。 因此，方案二不是太推荐。当然，如果你对可靠性要求不高，可以使用。
5.6 优缺点
优点:
- 由于使用Redis作为消息通道，消息都存储在Redis中。如果发送程序或者任务处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性。
- 做集群扩展相当方便
- 时间准确度高
缺点:
- 需要额外进行redis维护
6 方案五:使用消息队列
我们可以采用rabbitMQ的延时队列。RabbitMQ具有以下两个特性，可以实现延迟队列
- RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为dead
letter - lRabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange
和x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，用来控制队列内出现了deadletter，则按照这两个参数重新路由。
结合以上两个特性，就可以模拟出延迟消息的功能,具体的，我改天再写一篇文章，这里再讲下去，篇幅太长。
6.1 优缺点
优点: 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性轻易的进行横向扩展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺点：本身的易用度要依赖于rabbitMq的运维.因为要引用rabbitMq,所以复杂度和成本变高
![[ Windows ] ping IP + Port 测试 ip 和 端口是否通畅](https://img-blog.csdnimg.cn/811ed46021bb49a89b5a4ab225124f20.png)
