分布式之延時任務方案解析

引言

在開發中，往往會遇到一些關于延時任務的需求。例如

• 生成訂單30分鐘未支付，則自動取消
• 生成訂單60秒后,給用戶發短信

對上述的任務，我們給一個專業的名字來形容，那就是延時任務。那么這里就會產生一個問題，這個延時任務和定時任務的區別究竟在哪里呢？一共有如下幾點區別

1. 定時任務有明確的觸發時間，延時任務沒有
2. 定時任務有執行周期，而延時任務在某事件觸發后一段時間內執行，沒有執行周期
3. 定時任務一般執行的是批處理操作是多個任務，而延時任務一般是單個任務

下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進行方案分析

方案分析

(1)數據庫輪詢

思路

該方案通常是在小型項目中使用，即通過一個線程定時的去掃描數據庫，通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單，然后進行update或delete等操作

實現

博主當年早期是用quartz來實現的(實習那會的事)，簡單介紹一下
maven項目引入一個依賴如下所示

    <dependency>
        <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
        <artifactId>quartz</artifactId>
        <version>2.2.2</version>
    </dependency>

調用Demo類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("要去數據庫掃描啦。。。");
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 創建任務
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
                .withIdentity("job1", "group1").build();
        // 創建觸發器 每3秒鐘執行一次
        Trigger trigger = TriggerBuilder
                .newTrigger()
                .withIdentity("trigger1", "group3")
                .withSchedule(
                        SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
                                .withIntervalInSeconds(3).repeatForever())
                .build();
        Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();
        // 將任務及其觸發器放入調度器
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
        // 調度器開始調度任務
        scheduler.start();
    }
}

運行代碼，可發現每隔3秒，輸出如下

要去數據庫掃描啦。。。

優缺點

優點:簡單易行，支持集群操作
缺點:(1)對服務器內存消耗大
???(2)存在延遲，比如你每隔3分鐘掃描一次，那最壞的延遲時間就是3分鐘
???(3)假設你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，數據庫損耗極大

(2)JDK的延遲隊列

思路

該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現，這是一個×××阻塞隊列，該隊列只有在延遲期滿的時候才能從中獲取元素，放入DelayQueue中的對象，是必須實現Delayed接口的。
DelayedQueue實現工作流程如下圖所示

其中Poll():獲取并移除隊列的超時元素，沒有則返回空
??take():獲取并移除隊列的超時元素，如果沒有則wait當前線程，直到有元素滿足超時條件，返回結果。

實現

定義一個類OrderDelay實現Delayed，代碼如下

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);
    }

    // 返回距離你自定義的超時時間還有多少
    public long getDelay(TimeUnit unit) {
        return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS);
    }

    void print() {
        System.out.println(orderId+"編號的訂單要刪除啦。。。。");
    }
}

運行的測試Demo為，我們設定延遲時間為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<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++){  
                //延遲三秒取出
                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();  
                }  
            }  
        }  

}

輸出如下

00000001編號的訂單要刪除啦。。。。
After 3003 MilliSeconds
00000002編號的訂單要刪除啦。。。。
After 6006 MilliSeconds
00000003編號的訂單要刪除啦。。。。
After 9006 MilliSeconds
00000004編號的訂單要刪除啦。。。。
After 12008 MilliSeconds
00000005編號的訂單要刪除啦。。。。
After 15009 MilliSeconds

可以看到都是延遲3秒，訂單被刪除

優缺點

優點:效率高,任務觸發時間延遲低。
缺點:(1)服務器重啟后，數據全部消失，怕宕機
???(2)集群擴展相當麻煩
???(3)因為內存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現OOM異常
???(4)代碼復雜度較高

(3)時間輪算法

思路

先上一張時間輪的圖(這圖到處都是啦)

時間輪算法可以類比于時鐘，如上圖箭頭（指針）按某一個方向按固定頻率輪動，每一次跳動稱為一個 tick。這樣可以看出定時輪由個3個重要的屬性參數，ticksPerWheel（一輪的tick數），tickDuration（一個tick的持續時間）以及 timeUnit（時間單位），例如當ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現實中的始終的秒針走動完全類似了。

如果當前指針指在1上面，我有一個任務需要4秒以后執行，那么這個執行的線程回調或者消息將會被放在5上。那如果需要在20秒之后執行怎么辦，由于這個環形結構槽數只到8，如果要20秒，指針需要多轉2圈。位置是在2圈之后的5上面（20 % 8 + 1）

實現

我們用Netty的HashedWheelTimer來實現
給Pom加上下面的依賴

        <dependency>
            <groupId>io.netty</groupId>
            <artifactId>netty-all</artifactId>
            <version>4.1.24.Final</version>
        </dependency>

測試代碼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("要去數據庫刪除訂單了。。。。");
             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+"秒過去了");
            i++;
        }
    }
}

輸出如下

1秒過去了
2秒過去了
3秒過去了
4秒過去了
5秒過去了
要去數據庫刪除訂單了。。。。
6秒過去了

優缺點

優點:效率高,任務觸發時間延遲時間比delayQueue低，代碼復雜度比delayQueue低。
缺點:(1)服務器重啟后，數據全部消失，怕宕機
???(2)集群擴展相當麻煩
???(3)因為內存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現OOM異常

(4)redis緩存

思路一

利用redis的zset,zset是一個有序集合，每一個元素(member)都關聯了一個score,通過score排序來取集合中的值
zset常用命令
添加元素:ZADD key score member [[score member] [score member] ...]
按順序查詢元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查詢元素score:ZSCORE key member
移除元素:ZREM key member [member ...]
測試如下

# 添加單個元素

redis> ZADD page_rank 10 google.com
(integer) 1

# 添加多個元素

redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com
(integer) 2

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
5) "google.com"
6) "10"

# 查詢元素的score值
redis> ZSCORE page_rank bing.com
"8"

# 移除單個元素

redis> ZREM page_rank google.com
(integer) 1

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"

那么如何實現呢？我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設置為score和member,系統掃描第一個元素判斷是否超時，具體如下圖所示

實現一

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();
    }

    //生產者,生成5個訂單放進去
    public void productionDelayMessage(){
        for(int i=0;i<5;i++){
            //延遲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生成了一個訂單任務：訂單ID為"+"OID0000001"+i);
        }
    }

    //消費者，取訂單
    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("當前沒有等待的任務");
                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消費了一個任務：消費的訂單OrderId為"+orderId);
            }
        }
    }

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

}

此時對應輸出如下

1525086085261ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000010
1525086085263ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000011
1525086085266ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000012
1525086085268ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000013
1525086085270ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000014
1525086088000ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525086088001ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525086088002ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525086088003ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000013
1525086088004ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000014
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務

可以看到，幾乎都是3秒之后，消費訂單。

然而，這一版存在一個致命的硬傷，在高并發條件下，多消費者會取到同一個訂單號，我們上測試代碼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();
        }
    }
}

輸出如下所示

1525087157727ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000010
1525087157734ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000011
1525087157738ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000012
1525087157747ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000013
1525087157753ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000014
1525087160009ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525087160011ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525087160012ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525087160022ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525087160023ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525087160029ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525087160038ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525087160045ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525087160048ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525087160053ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000013
1525087160064ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000013
1525087160065ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000014
1525087160069ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000014
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務

顯然，出現了多個線程消費同一個資源的情況。

解決方案

(1)用分布式鎖，但是用分布式鎖，性能下降了，該方案不細說。
(2)對ZREM的返回值進行判斷，只有大于0的時候，才消費數據，于是將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消費了一個任務：消費的訂單OrderId為"+orderId);
}

修改為

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消費了一個任務：消費的訂單OrderId為"+orderId);
    }
}

在這種修改后，重新運行ThreadTest類，發現輸出正常了

思路二

該方案使用redis的Keyspace Notifications，中文翻譯就是鍵空間機制，就是利用該機制可以在key失效之后，提供一個回調，實際上是redis會給客戶端發送一個消息。是需要redis版本2.8以上。

實現二

在redis.conf中，加入一條配置

notify-keyspace-events Ex

運行代碼如下

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+"訂單生成");
        }
    }

    static class RedisSub extends JedisPubSub {
        @Override
        public void onMessage(String channel, String message) {
            System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"訂單取消");
        }
    }
}

輸出如下

1525096202813ms:OID0000000訂單生成
1525096202818ms:OID0000001訂單生成
1525096202824ms:OID0000002訂單生成
1525096202826ms:OID0000003訂單生成
1525096202830ms:OID0000004訂單生成
1525096202834ms:OID0000005訂單生成
1525096202839ms:OID0000006訂單生成
1525096205819ms:OID0000000訂單取消
1525096205920ms:OID0000005訂單取消
1525096205920ms:OID0000004訂單取消
1525096205920ms:OID0000001訂單取消
1525096205920ms:OID0000003訂單取消
1525096205920ms:OID0000006訂單取消
1525096205920ms:OID0000002訂單取消

可以明顯看到3秒過后，訂單取消了
ps:redis的pub/sub機制存在一個硬傷，官網內容如下
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.
翻: Redis的發布/訂閱目前是即發即棄(fire and forget)模式的，因此無法實現事件的可靠通知。也就是說，如果發布/訂閱的客戶端斷鏈之后又重連，則在客戶端斷鏈期間的所有事件都丟失了。
因此，方案二不是太推薦。當然，如果你對可靠性要求不高，可以使用。

優缺點

優點:(1)由于使用Redis作為消息通道，消息都存儲在Redis中。如果發送程序或者任務處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數據的可能性。
???(2)做集群擴展相當方便
???(3)時間準確度高
缺點:(1)需要額外進行redis維護

(5)使用消息隊列

我們可以采用rabbitMQ的延時隊列。RabbitMQ具有以下兩個特性，可以實現延遲隊列

• RabbitMQ可以針對Queue和Message設置 x-message-tt，來控制消息的生存時間，如果超時，則消息變為dead letter
• lRabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可選）兩個參數，用來控制隊列內出現了deadletter，則按照這兩個參數重新路由。
  結合以上兩個特性，就可以模擬出延遲消息的功能,具體的，我改天再寫一篇文章，這里再講下去，篇幅太長。

優缺點

優點: 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性輕易的進行橫向擴展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺點：本身的易用度要依賴于rabbitMq的運維.因為要引用rabbitMq,所以復雜度和成本變高