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为什么分布式一定要有延时任务?

技术杂谈 勤劳的小蚂蚁 3个月前 (01-29) 62次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码
0 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,这个延时任务定时任务的区别究竟在哪里呢?一共有如下几点区别
  1. 定时任务有明确的触发时间,延时任务没有
  2. 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
  3. 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

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;
publicclassMyJobimplementsJob{
   publicvoidexecute(JobExecutionContext context)
           throws JobExecutionException {
       System.out.println(“要去数据库扫描啦。。。”);
   }
   publicstaticvoidmain(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


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;
publicclassOrderDelayimplementsDelayed{
   private String orderId;
   privatelong timeout;
   OrderDelay(String orderId, long timeout) {
       this.orderId = orderId;
       this.timeout = timeout + System.nanoTime();
   }
   publicintcompareTo(Delayed other){
       if (other == this)
           return0;
       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
   publiclonggetDelay(TimeUnit unit){
       return unit.convert(timeout – System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS);
   }
   voidprint(){
       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;
publicclassDelayQueueDemo {
    publicstaticvoidmain(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
   (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

3 时间轮算法

思路

先上一张时间轮的图(这图到处都是啦)


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;
publicclassHashedWheelTimerTest{
   staticclassMyTimerTaskimplementsTimerTask{
       boolean flag;
       publicMyTimerTask(boolean flag){
           this.flag = flag;
       }
       publicvoidrun(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;
       }
   }
   publicstaticvoidmain(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
   (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 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
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


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;
publicclassAppTest{
   privatestaticfinal String ADDR = “127.0.0.1”;
   privatestaticfinalint PORT = 6379;
   privatestatic JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT);
   publicstatic Jedis getJedis(){
      return jedisPool.getResource();
   }
   //生产者,生成5个订单放进去
   publicvoidproductionDelayMessage(){
       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
   publicvoidconsumerDelayMessage(){
       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);
           }
       }
   }
   publicstaticvoidmain(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IDOID00000010
1525086085263ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000011
1525086085266ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000012
1525086085268ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000013
1525086085270ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000014
1525086088000ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000010
1525086088001ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000011
1525086088002ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000012
1525086088003ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000013
1525086088004ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000014
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;
publicclassThreadTest{
   privatestaticfinalint threadNum = 10;
   privatestatic CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(threadNum);
   staticclassDelayMessageimplementsRunnable{
       publicvoidrun(){
           try {
               cdl.await();
           } catch (InterruptedException e) {
               // TODO Auto-generated catch block
               e.printStackTrace();
           }
           AppTest appTest =new AppTest();
           appTest.consumerDelayMessage();
       }
   }
   publicstaticvoidmain(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IDOID00000010
1525087157734ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000011
1525087157738ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000012
1525087157747ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000013
1525087157753ms:redis生成了一个订单任务:订单IDOID00000014
1525087160009ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000010
1525087160011ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000010
1525087160012ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000010
1525087160022ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000011
1525087160023ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000011
1525087160029ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000011
1525087160038ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000012
1525087160045ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000012
1525087160048ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000012
1525087160053ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000013
1525087160064ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000013
1525087160065ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000014
1525087160069ms:redis消费了一个任务:消费的订单OrderIdOID00000014
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
package com.rjzheng.delay5;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPubSub;
publicclassRedisTest{
   privatestaticfinal String ADDR = “127.0.0.1”;
   privatestaticfinalint PORT = 6379;
   privatestatic JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT);
   privatestatic RedisSub sub = new RedisSub();
   publicstaticvoidinit(){
       new Thread(new Runnable() {
           publicvoidrun(){
               jedis.getResource().subscribe(sub, “__keyevent@0__:expired”);
           }
       }).start();
   }
   publicstaticvoidmain(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”);
       }
   }
   staticclassRedisSubextendsJedisPubSub{
       @Override
       publicvoidonMessage(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
: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.
: 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

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
6 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。

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