6种延时队列的实现方案

【编者的话】个人比较喜欢一些实践类的东西，既学习到知识又能让技术落地，能搞出个demo最好，本来不知道该分享什么主题，好在最近项目紧急招人中，而我有幸做了回面试官，就给大家整理分享一道面试题：“如何实现延时队列？”。

下边会介绍多种实现延时队列的思路，文末提供有几种实现方式的GitHub地址。其实哪种方式都没有绝对的好与坏，只是看把它用在什么业务场景中，技术这东西没有最好的只有最合适的。

延时队列的应用

什么是延时队列？顾名思义：首先它要具有队列的特性，再给它附加一个延迟消费队列消息的功能，也就是说可以指定队列中的消息在哪个时间点被消费。

延时队列在项目中的应用还是比较多的，尤其像电商类平台：

1. 订单成功后，在30分钟内没有支付，自动取消订单
2. 外卖平台发送订餐通知，下单成功后60s给用户推送短信。
3. 如果订单一直处于某一个未完结状态时，及时处理关单，并退还库存
4. 淘宝新建商户一个月内还没上传商品信息，将冻结商铺等
5. ……

上边的这些场景都可以应用延时队列解决。

延时队列的实现

我个人一直秉承的观点：工作上能用JDK自带API实现的功能，就不要轻易自己重复造轮子，或者引入三方中间件。一方面自己封装很容易出问题（大佬除外），再加上调试验证产生许多不必要的工作量；另一方面一旦接入三方的中间件就会让系统复杂度成倍的增加，维护成本也大大的增加。

DelayQueue延时队列

JDK中提供了一组实现延迟队列的API，位于Java.util.concurrent包下DelayQueue。

DelayQueue是一个BlockingQueue（无界阻塞）队列，它本质就是封装了一个PriorityQueue（优先队列），PriorityQueue内部使用完全二叉堆（不知道的自行了解哈）来实现队列元素排序，我们在向DelayQueue队列中添加元素时，会给元素一个Delay（延迟时间）作为排序条件，队列中最小的元素会优先放在队首。队列中的元素只有到了Delay时间才允许从队列中取出。队列中可以放基本数据类型或自定义实体类，在存放基本数据类型时，优先队列中元素默认升序排列，自定义实体类就需要我们根据类属性值比较计算了。

先简单实现一下看看效果，添加三个order入队DelayQueue，分别设置订单在当前时间的5秒、10秒、15秒后取消。

要实现DelayQueue延时队列，队中元素要implements Delayed 接口，这哥接口里只有一个getDelay方法，用于设置延期时间。Order类中compareTo方法负责对队列中的元素进行排序。

public class Order implements Delayed {
/**
 * 延迟时间
 */
@JsonFormat(locale = "zh", timezone = "GMT+8", pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
private long time;
String name;

public Order(String name, long time, TimeUnit unit) {
    this.name = name;
    this.time = System.currentTimeMillis() + (time > 0 ? unit.toMillis(time) : 0);
}

@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
    return time - System.currentTimeMillis();
}
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
    Order Order = (Order) o;
    long diff = this.time - Order.time;
    if (diff <= 0) {
        return -1;
    } else {
        return 1;
    }
}
} 

DelayQueue的put方法是线程安全的，因为put方法内部使用了ReentrantLock锁进行线程同步。DelayQueue还提供了两种出队的方法poll()和take() ， poll()为非阻塞获取，没有到期的元素直接返回null；take()阻塞方式获取，没有到期的元素线程将会等待。

public class DelayQueueDemo {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Order Order1 = new Order("Order1", 5, TimeUnit.SECONDS);
    Order Order2 = new Order("Order2", 10, TimeUnit.SECONDS);
    Order Order3 = new Order("Order3", 15, TimeUnit.SECONDS);
    DelayQueue<Order> delayQueue = new DelayQueue<>();
    delayQueue.put(Order1);
    delayQueue.put(Order2);
    delayQueue.put(Order3);

    System.out.println("订单延迟队列开始时间:" + LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
    while (delayQueue.size() != 0) {
        /**
         * 取队列头部元素是否过期
         */
        Order task = delayQueue.poll();
        if (task != null) {
            System.out.format("订单:{%s}被取消, 取消时间:{%s}
", task.name, LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
        }
        Thread.sleep(1000);
    }
}
} 

上边只是简单的实现入队与出队的操作，实际开发中会有专门的线程，负责消息的入队与消费。

执行后看到结果如下，Order1、Order2、Order3 分别在 5秒、10秒、15秒后被执行，至此就用DelayQueue实现了延时队列。

订单延迟队列开始时间：2020-05-06 14:59:09
订单：{Order1}被取消, 取消时间:{2020-05-06 14:59:14}
订单：{Order2}被取消, 取消时间:{2020-05-06 14:59:19}
订单：{Order3}被取消, 取消时间:{2020-05-06 14:59:24} 

Quartz定时任务

Quartz一款非常经典任务调度框架，在Redis、RabbitMQ还未广泛应用时，超时未支付取消订单功能都是由定时任务实现的。定时任务它有一定的周期性，可能很多单子已经超时，但还没到达触发执行的时间点，那么就会造成订单处理的不够及时。

引入Quartz框架依赖包：

<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>

在启动类中使用@EnableScheduling注解开启定时任务功能。

@EnableScheduling
@SpringBootApplication
public class DelayqueueApplication {
public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(DelayqueueApplication.class, args);
}
} 

编写一个定时任务，每个5秒执行一次。

@Component
public class QuartzDemo {

//每隔五秒
@Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")
public void process(){
    System.out.println("我是定时任务！");
}
} 

Redis sorted set

Redis的数据结构Zset，同样可以实现延迟队列的效果，主要利用它的score属性，Redis通过score来为集合中的成员进行从小到大的排序。

通过zadd命令向队列delayqueue中添加元素，并设置score值表示元素过期的时间；向delayqueue添加三个order1、order2、order3，分别是10秒、20秒、30秒后过期。

zadd delayqueue 3 order3

消费端轮询队列delayqueue，将元素排序后取最小时间与当前时间比对，如小于当前时间代表已经过期移除key。

/**
 * 消费消息
 */
public void pollOrderQueue() {

    while (true) {
        Set<Tuple> set = jedis.zrangeWithScores(DELAY_QUEUE, 0, 0);

        String value = ((Tuple) set.toArray()[0]).getElement();
        int score = (int) ((Tuple) set.toArray()[0]).getScore();

        Calendar cal = Calendar.getInstance();
        int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000);
        if (nowSecond >= score) {
            jedis.zrem(DELAY_QUEUE, value);
            System.out.println(sdf.format(new Date()) + " removed key:" + value);
        }

        if (jedis.zcard(DELAY_QUEUE) <= 0) {
            System.out.println(sdf.format(new Date()) + " zset empty ");
            return;
        }
        Thread.sleep(1000);
    }
} 

我们看到执行结果符合预期：

2020-05-07 13:24:09 add finished.
2020-05-07 13:24:19 removed key:order1
2020-05-07 13:24:29 removed key:order2
2020-05-07 13:24:39 removed key:order3
2020-05-07 13:24:39 zset empty 

Redis过期回调

Redis的key过期回调事件，也能达到延迟队列的效果，简单来说我们开启监听key是否过期的事件，一旦key过期会触发一个callback事件。
修改redis.conf文件开启notify-keyspace-events Ex。

notify-keyspace-events Ex

Redis监听配置，注入Bean RedisMessageListenerContainer。

@Configuration
public class RedisListenerConfig {
@Bean
RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {

    RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
    container.setConnectionFactory(connectionFactory);
    return container;
}
} 

编写Redis过期回调监听方法，必须继承KeyExpirationEventMessageListener ，有点类似于MQ的消息监听。

@Component
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {

public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
    super(listenerContainer);
}
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
    String expiredKey = message.toString();
    System.out.println("监听到key：" + expiredKey + "已过期");
}
} 

到这代码就编写完成，非常的简单，接下来测试一下效果，在redis-cli客户端添加一个key并给定3s的过期时间。

set xiaofu 123 ex 3

在控制台成功监听到了这个过期的key。

监听到过期的key为：xiaofu

RabbitMQ 延时队列

利用RabbitMQ做延时队列是比较常见的一种方式，而实际上RabbitMQ自身并没有直接支持提供延迟队列功能，而是通过 RabbitMQ 消息队列的 TTL和 DXL这两个属性间接实现的。

先来认识一下 TTL和 DXL两个概念：

Time To Live（TTL）：

TTL 顾名思义：指的是消息的存活时间，RabbitMQ可以通过x-message-tt参数来设置指定Queue（队列）和 Message（消息）上消息的存活时间，它的值是一个非负整数，单位为微秒。

RabbitMQ 可以从两种维度设置消息过期时间，分别是队列和消息本身：

• 设置队列过期时间，那么队列中所有消息都具有相同的过期时间。
• 设置消息过期时间，对队列中的某一条消息设置过期时间，每条消息TTL都可以不同。

如果同时设置队列和队列中消息的TTL，则TTL值以两者中较小的值为准。而队列中的消息存在队列中的时间，一旦超过TTL过期时间则成为Dead Letter（死信）。

Dead Letter Exchanges（DLX）：

DLX即死信交换机，绑定在死信交换机上的即死信队列。RabbitMQ的Queue（队列）可以配置两个参数x-dead-letter-exchange和x-dead-letter-routing-key（可选），一旦队列内出现了Dead Letter（死信），则按照这两个参数可以将消息重新路由到另一个Exchange（交换机），让消息重新被消费。

x-dead-letter-exchange：队列中出现Dead Letter后将Dead Letter重新路由转发到指定 exchange（交换机）。

x-dead-letter-routing-key：指定routing-key发送，一般为要指定转发的队列。

队列出现Dead Letter的情况有：

• 消息或者队列的TTL过期
• 队列达到最大长度
• 消息被消费端拒绝（basic.reject or basic.nack）

下边结合一张图看看如何实现超30分钟未支付关单功能，我们将订单消息A0001发送到延迟队列order.delay.queue，并设置x-message-tt消息存活时间为30分钟，当到达30分钟后订单消息A0001成为了Dead Letter（死信），延迟队列检测到有死信，通过配置x-dead-letter-exchange，将死信重新转发到能正常消费的关单队列，直接监听关单队列处理关单逻辑即可。

发送消息时指定消息延迟的时间。

public void send(String delayTimes) {
    amqpTemplate.convertAndSend("order.pay.exchange", "order.pay.queue","大家好我是延迟数据", message -> {
        // 设置延迟毫秒值
        message.getMessageProperties().setExpiration(String.valueOf(delayTimes));
        return message;
    });
}
} 

设置延迟队列出现死信后的转发规则。

/**
 * 延时队列
 */
@Bean(name = "order.delay.queue")
public Queue getMessageQueue() {
    return QueueBuilder
            .durable(RabbitConstant.DEAD_LETTER_QUEUE)
            // 配置到期后转发的交换
            .withArgument("x-dead-letter-exchange", "order.close.exchange")
            // 配置到期后转发的路由键
            .withArgument("x-dead-letter-routing-key", "order.close.queue")
            .build();
} 

时间轮

前边几种延时队列的实现方法相对简单，比较容易理解，时间轮算法就稍微有点抽象了。Kafka、Netty都有基于时间轮算法实现延时队列，下边主要实践Netty的延时队列讲一下时间轮是什么原理。

先来看一张时间轮的原理图，解读一下时间轮的几个基本概念。

wheel：时间轮，图中的圆盘可以看作是钟表的刻度。比如一圈round长度为24秒，刻度数为8，那么每一个刻度表示3秒。那么时间精度就是3秒。时间长度/刻度数值越大，精度越大。

当添加一个定时、延时任务A，假如会延迟25秒后才会执行，可时间轮一圈round的长度才24秒，那么此时会根据时间轮长度和刻度得到一个圈数round和对应的指针位置index，也是就任务A会绕一圈指向0格子上，此时时间轮会记录该任务的round和index信息。当round=0，index=0，指针指向0格子，任务A并不会执行，因为round=0不满足要求。

所以每一个格子代表的是一些时间，比如1秒和25秒都会指向0格子上，而任务则放在每个格子对应的链表中，这点和HashMap的数据有些类似。

Netty构建延时队列主要用HashedWheelTimer，HashedWheelTimer底层数据结构依然是使用DelayedQueue，只是采用时间轮的算法来实现。
下面我们用Netty 简单实现延时队列，HashedWheelTimer构造函数比较多，解释一下各参数的含义。

• ThreadFactory ：表示用于生成工作线程，一般采用线程池；
• tickDuration和unit：每格的时间间隔，默认100ms；
• ticksPerWheel：一圈下来有几格，默认512，而如果传入数值的不是2的N次方，则会调整为大于等于该参数的一个2的N次方数值，有利于优化hash值的计算。

public HashedWheelTimer(ThreadFactory threadFactory, long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel) {
    this(threadFactory, tickDuration, unit, ticksPerWheel, true);
} 

• TimerTask：一个定时任务的实现接口，其中run方法包装了定时任务的逻辑。
• Timeout：一个定时任务提交到Timer之后返回的句柄，通过这个句柄外部可以取消这个定时任务，并对定时任务的状态进行一些基本的判断。
• Timer：是HashedWheelTimer实现的父接口，仅定义了如何提交定时任务和如何停止整个定时机制。

public class NettyDelayQueue {

public static void main(String[] args) {

    final Timer timer = new HashedWheelTimer(Executors.defaultThreadFactory(), 5, TimeUnit.SECONDS, 2);

    //定时任务
    TimerTask task1 = new TimerTask() {
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            System.out.println("order1  5s 后执行 ");
            timer.newTimeout(this, 5, TimeUnit.SECONDS);//结束时候再次注册
        }
    };
    timer.newTimeout(task1, 5, TimeUnit.SECONDS);
    TimerTask task2 = new TimerTask() {
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            System.out.println("order2  10s 后执行");
            timer.newTimeout(this, 10, TimeUnit.SECONDS);//结束时候再注册
        }
    };

    timer.newTimeout(task2, 10, TimeUnit.SECONDS);

    //延迟任务
    timer.newTimeout(new TimerTask() {
        public void run(Timeout timeout) throws Exception {
            System.out.println("order3  15s 后执行一次");
        }
    }, 15, TimeUnit.SECONDS);

}
} 

从执行的结果看，order3、order3延时任务只执行了一次，而order2、order1为定时任务，按照不同的周期重复执行。

order1  5s 后执行 
order2  10s 后执行
order3  15s 后执行一次
order1  5s 后执行 
order2  10s 后执行

总结

为了让大家更容易理解，上边的代码写的都比较简单粗糙，几种实现方式的demo已经都提交到GitHub 地址：https://github.com/chengxy-nds/delayqueue，感兴趣的小伙伴可以下载跑一跑。

可能写的有不够完善的地方，如哪里有错误或者不明了的，欢迎大家踊跃指正！

原文链接：https://juejin.im/post/5eb4bb615188256d7674a7fb