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
定时任务扫库
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
例子实现：
使用quartz来实现
<dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency>
import org.quartz.Job; import org.quartz.JobBuilder; import org.quartz.JobDetail; import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.quartz.Scheduler; import org.quartz.SimpleScheduleBuilder; import org.quartz.Trigger; import org.quartz.TriggerBuilder; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; public class MyJob implements Job{ @Override 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。。。
优缺点
优点: 简单易行，支持集群操作
缺点:
（1）轮询效率比较低；
（2）每次扫库，已经被执行过记录，仍然会被扫描（只是不会出现在结果集中），有重复计算的嫌疑；
（3）时效性不够好，如果每小时轮询一次，最差的情况下，时间误差会达到1小时；
（4）如果通过增加cron轮询频率来减少时间误差，则轮询低效和重复计算的问题会进一步凸显；
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。
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.DelayQueue; import java.util.concurrent.Delayed; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class OrderDelay implements Delayed{ private String orderId; private long timeout; public OrderDelay(String orderId, long timeout) { this.orderId = orderId; this.timeout = timeout + System.nanoTime(); } @Override public int compareTo(Delayed other) { if(other == null) 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 @Override 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。。。。"); } 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 = 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) { e.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
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
时间轮算法（高效延时消息）
例如一个时间轮为1个小时（3600秒）
高效延时消息，包含两个重要的数据结构：
（1）环形队列，例如可以创建一个包含3600个slot的环形队列（本质是个数组）；
（2）任务集合，环上每一个slot是一个Set<Task>；
同时，启动一个timer：
（1）此timer每隔1s，在环形队列中移动一格；
（2）用一个Current Index来标识正在检测的slot；
Task结构中有两个很重要的属性：
（1）Cycle-Num：当Current Index第几圈扫描到这个Slot时，执行任务；
（2）Task-Function：需要执行的任务函数；
如上图，假设当前Current Index指向第一格，当有延时消息到达之后，例如希望3610秒之后，触发一个延时消息任务，只需：
（1）计算这个Task应该放在哪一个slot，现在指向1，3610秒之后，应该是第11格，所以这个Task应该放在第11个slot的Set<Task>中；
（2）计算这个Task的Cycle-Num，由于环形队列是3600格（每秒移动一格，正好1小时），这个任务是3610秒后执行，所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行，于是Cycle-Num=1；
Current Index不停的移动，每秒移动一格，当移动到一个新slot，遍历这个slot中对应的Set<Task>，每个Task看Cycle-Num是不是0：
（1）如果不是0，说明还需要多移动几圈，将Cycle-Num减1；
（2）如果是0，说明马上要执行这个Task了，取出Task-Funciton执行，丢给工作线程执行，并把这个Task从Set<Task>中删除；
画外音：注意，不要用timer来执行任务，否则timer会越来越不准。
使用了“延时消息”方案之后，“订单48小时后关闭评价”的需求，只需将在订单关闭时，触发一个48小时之后的延时消息即可：
（1）无需再轮询全部订单，效率高；
（2）一个订单，任务只执行一次；
（3）时效性好，精确到秒；
画外音：控制timer移动频率可以控制精度。
可以使用Netty的HashedWheelTimer来实现
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
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 ...]
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
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 block 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
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) { 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(); } } }
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。
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，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
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。
实现二 在redis.conf中，加入一条配置
notify-keyspace-events Ex
运行代码如下
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 { @Override public 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，
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。
优缺点
优点:(1)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;
(2)做集群扩展相当方便;
(3)时间准确度高
缺点:(1)需要额外进行redis维护
消息队列实现
资料：