（转）分布式之延时任务方案解析

转自：https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/8972725.html

延时任务（eg:订单超时未支付）:延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期

1.时间论算法

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）

实现

我们用Netty的HashedWheelTimer来实现

public class MyTimerTaskTest {
    static class MyTimerTask implements TimerTask{
        boolean flag;

        public MyTimerTask(boolean flag) {
            this.flag = flag;
        }

        @Override
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            System.out.println("要去数据库删除订单了。。。。。。。。。。。。");
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        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 (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println(i + "秒过去了。。。。。。。。。。。");
            i++;
        }
    }

}

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:

(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机

(2)集群扩展相当麻烦

(3)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

2.redis缓存

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 k（score）：订单超时时间戳 v（member）：订单号

private static JedisSentinelPool jedisPool = new JedisSentinelPool("mymaster",getSentinalSet(), "123456");

    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }

    //生产者 生成5个订单
    public void productionDelayMessage(){
        for (int i = 0; i < 5; i++){
            //延迟三秒
            Calendar call = Calendar.getInstance();
            call.add(Calendar.SECOND, 3);
            int second3later = (int)(call.getTimeInMillis()/1000);
            Jedis jedis = RedisTest.getJedis();
            jedis.zadd("order", second3later, "OID1000" + i);
            System.out.println(System.currentTimeMillis() + "redis 生成了一个订单任务" + "OID1000" + i);
        }
    }

    //消费者 取订单
    public void consumerDelayMessage(){
        Jedis jedis = RedisTest.getJedis();
        while (true){
            Set<Tuple> items = jedis.zrangeWithScores("order",0,1);
            if (items == null || items.isEmpty()) {
                System.out.println("当前没有等待任务");
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (Exception 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 oid = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement();
                jedis.zrem("order",oid)41                 System.out.println("消费者消费了一个订单任务 " + oid);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        RedisTest redisTest = new RedisTest();
        redisTest.productionDelayMessage();
        redisTest.consumerDelayMessage();
    }

    private static Set<String> getSentinalSet(){
        Set<String> set = new HashSet<>();
        set.add("192.168.10.251:26379");
        set.add("192.168.10.253:26379");
        set.add("192.168.10.254:26379");
        return set;
    }

在高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号

private static final int threadNum = 10;

    private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(threadNum);

    static class DelayMessage implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            try {
                cdl.await();//调用await()方法的线程会被挂起，它会等待直到count值为0才继续执行
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            RedisTest test = new RedisTest();
            test.consumerDelayMessage();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        RedisTest test = new RedisTest();
        test.productionDelayMessage();
        for (int i = 0; i < threadNum; i++){
            new Thread(new DelayMessage()).start();
            cdl.countDown();//将count值减一
        }
    }

解决方案

*(1)用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。

* (2)对ZREM的返回值进行判断，只有大于0的时候，才消费数据

 Long num = jedis.zrem("order",oid);
 if (num != null && num > 0)
        System.out.println("消费者消费了一个订单任务 " + oid);

3.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。

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 4.JDK的延迟队列 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。

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。

优缺点

优点:效率高,任务触发时间延迟低。

缺点:

(1)服务器重启后，数据全部消失，怕宕机

(2)集群扩展相当麻烦

(3)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

(4)代码复杂度较高

5.数据库轮询 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

优缺点

优点:简单易行，支持集群操作

缺点:

(1)对服务器内存消耗大

(2)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

(3)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