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【原创】分布式之延时任务方案解析

引言

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

方案分析

(1)数据库轮询

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

实现

博主当年早期是用quartz来实现的(实习那会的事)，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。。。

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

(2)JDK的延迟队列

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

![image](http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/rjzheng/1202350/o_flowdelay.png)

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。 #### 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 stub
List list = new ArrayList();
list.add("00000001");
list.add("00000002");
list.add("00000003");
list.add("00000004");
list.add("00000005");
DelayQueue queue = new DelayQueue();
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 block
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
&emsp;&emsp;&nbsp;(2)集群扩展相当麻烦
&emsp;&emsp;&nbsp;(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
&emsp;&emsp;&nbsp;(4)代码复杂度较高
### (3)时间轮算法
#### 思路
先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)
<div align="center">
<img style="border: 4px solid;" src="http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/rjzheng/1202350/o_timewheel.png"/>
</div>
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
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 stub
System.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 block
e.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

#### 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
&emsp;&emsp;&nbsp;(2)集群扩展相当麻烦
&emsp;&emsp;&nbsp;(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)redis缓存
#### 思路一
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](http://redisdoc.com/sorted_set/)
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

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) 2

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES

"bing.com"
"8"
"baidu.com"
"9"
"google.com"
"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) 1

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES

"bing.com"
"8"
"baidu.com"
"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
<div align="center" style="border: 4px solid;">
![image](http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/rjzheng/1202350/o_redisflow.png)
</div>
#### 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 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

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 block
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](https://redis.io/topics/notifications)，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

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 {
	@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，官网内容如下
<font color="red">**原**</font>: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.
<font color="red">**翻**</font>:  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。
&emsp;&emsp;&nbsp;(2)做集群扩展相当方便
&emsp;&emsp;&nbsp;(3)时间准确度高
缺点:(1)需要额外进行redis维护
### (5)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
## 总结
本文总结了目前互联网中，绝大部分的延时任务的实现方案。希望大家在工作中能够有所收获。
其实大家在工作中，百分九十的人还是以业务逻辑为主，很少有机会能够进行方案设计。所以博主不推荐在分布式这块，花太多时间，应该看看《[手把手系列的文章](http://www.cnblogs.com/rjzheng/category/1205773.html)》。不过，鉴于现在的面试造火箭，工作拧螺丝现象太过严重，所以博主开始写《[分布式系列](http://www.cnblogs.com/rjzheng/category/1204667.html)》，最后来个小漫画娱乐一下。
![image](http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/rjzheng/1202350/o_delay.png)

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