目录
- 了解需求
- 方案 1:数据库轮询
- 方案 2:JDK 的延迟队列
- 方案 3:时间轮算法
- 方案 4:redis 缓存
- 方案 5:使用消息队列
了解需求
在开发中,往往会遇到一些关于延时任务的需求。最全面的Java面试网站
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
本文已经收录到Github仓库,该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点,欢迎star~
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如果访问不了Github,可以访问gitee地址。
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方案 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
可以用 quartz 来实现的,简单介绍一下
maven 项目引入一个依赖如下所示
org.quartz-scheduler
quartz
2.2.2
调用 Demo 类 MyJob 如下所示
package com.rjzheng.delay1;
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
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。。。
优点
简单易行,支持集群操作
给大家分享一个Github仓库,上面有大彬整理的300多本经典的计算机书籍PDF,包括C语言、C++、Java、Python、前端、数据库、操作系统、计算机网络、数据结构和算法、机器学习、编程人生等,可以star一下,下次找书直接在上面搜索,仓库持续更新中~
Github地址
缺点
- 对服务器内存消耗大
- 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
- 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
方案 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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tFLeXGV5-1682641824584)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消1.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
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) {
List list = new ArrayList();
list.add("00000001");
list.add("00000002");
list.add("00000003");
list.add("00000004");
list.add("00000005");
DelayQueue queue = newDelayQueue ();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i
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
- 服务器重启后,数据全部消失,怕宕机
- 集群扩展相当麻烦
- 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
- 代码复杂度较高
方案 3:时间轮算法
思路
先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ks4Ngy1u-1682641824585)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消2.png)]
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
io.netty
netty-all
4.1.24.Final
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 {
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) {
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
- 服务器重启后,数据全部消失,怕宕机
- 集群扩展相当麻烦
- 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
方案 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
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
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
5) "google.com"
6) "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
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VeIhgrDV-1682641824586)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消3.png)]
实现一
package com.rjzheng.delay4;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Tuple;
import java.util.Calendar;
import java.util.Set;
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 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) {
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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NAVKdlOA-1682641824586)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消4.png)]
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 = newCountDownLatch(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
输出如下所示
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aucw6AWO-1682641824587)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消5.png)]
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
package com.rjzheng.delay5;
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
输出如下
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PguWnsu5-1682641824587)(http://img.topjavaer.cn/img/订单取消6.png)]
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
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
需要额外进行 redis 维护
方案 5:使用消息队列
思路
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。
–end–
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