在开发中，往往会遇到一些对于延时工作的需要。
例如
- 生成订单30分钟未领取，则主动勾销
- 生成订单60秒后,给用户发短信
对上述的工作，咱们给一个业余的名字来形容，那就是延时工作。那么这里就会产生一个问题，这个延时工作和定时工作的区别到底在哪里呢？一共有如下几点区别
定时工作有明确的触发工夫，延时工作没有
定时工作有执行周期，而延时工作在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期
定时工作个别执行的是批处理操作是多个工作，而延时工作个别是单个工作
上面，咱们以判断订单是否超时为例，进行计划剖析
计划剖析
1、数据库轮询
思路
该计划通常是在小型我的项目中应用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单工夫来判断是否有超时的订单，而后进行update或delete等操作
实现
博主当年晚期是用quartz来实现的(实习那会的事)，简略介绍一下
maven我的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 {
// 创立工作
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
.withIdentity("job1", "group1").build();
// 创立触发器 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();
// 将工作及其触发器放入调度器
scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
// 调度器开始调度工作
scheduler.start();
}
}
运行代码，可发现每隔3秒，输入如下
要去数据库扫描啦。。。
优缺点
长处:简单易行，反对集群操作
毛病:(1)对服务器内存耗费大
(2)存在提早，比方你每隔3分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是3分钟
(3)假如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的提早队列
思路
该计划是利用JDK自带的DelayQueue来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在提早期满的时候能力从中获取元素，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以后线程，直到有元素满足超时条件，返回后果。
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);
}
// 返回间隔你自定义的超时工夫还有多少
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，咱们设定延迟时间为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<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("00000001");
list.add("00000002");
list.add("00000003");
list.add("00000004");
list.add("00000005");
DelayQueue<OrderDelay> queue = newDelayQueue<OrderDelay>();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0;i<5;i++){
//提早三秒取出
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();
}
}
}
}
输入如下
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
能够看到都是提早3秒，订单被删除
优缺点
长处:效率高,工作触发时间延迟低。
毛病:
(1)服务器重启后，数据全副隐没，怕宕机 (2)集群扩大相当麻烦 (3)因为内存条件限度的起因，比方下单未付款的订单数太多，那么很容易就呈现OOM异样 (4)代码复杂度较高
3、工夫轮算法
思路
先上一张工夫轮的图(这图到处都是啦)
工夫轮算法能够类比于时钟，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。这样能够看出定时轮由个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（工夫单位），例如当ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，这就和事实中的始终的秒针走动齐全相似了。
如果以后指针指在1下面，我有一个工作须要4秒当前执行，那么这个执行的线程回调或者音讯将会被放在5上。那如果须要在20秒之后执行怎么办，因为这个环形构造槽数只到8，如果要20秒，指针须要多转2圈。地位是在2圈之后的5下面（20 % 8 + 1）
实现
咱们用Netty的HashedWheelTimer来实现
给Pom加上上面的依赖
<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+"秒过来了");
i++;
}
}
}
输入如下
1秒过来了 2秒过来了 3秒过来了 4秒过来了 5秒过来了 要去数据库删除订单了。。。。 6秒过来了
优缺点
长处:效率高,工作触发时间延迟工夫比delayQueue低，代码复杂度比delayQueue低。
毛病:
(1)服务器重启后，数据全副隐没，怕宕机
(2)集群扩大相当麻烦
(3)因为内存条件限度的起因，比方下单未付款的订单数太多，那么很容易就呈现OOM异样
4、redis缓存
- 思路一
利用redis的zset,zset是一个有序汇合，每一个元素(member)都关联了一个score,通过score排序来取汇合中的值
增加元素:ZADD key score member [[score member] [score member] …]
按程序查问元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
查问元素score:ZSCORE key member
移除元素:ZREM key member [member …]
测试如下
增加单个元素 redis> ZADD page_rank 10 google.com (integer) 1 增加多个元素 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" 查问元素的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？咱们将订单超时工夫戳与订单号别离设置为score和member,零碎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;
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++){
//提早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生成了一个订单工作：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("以后没有期待的工作");
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生产了一个工作：生产的订单OrderId为"+orderId);
}
}
}
public static void main(String[] args) {
AppTest appTest =new AppTest();
appTest.productionDelayMessage();
appTest.consumerDelayMessage();
}
}
此时对应输入如下
能够看到，简直都是3秒之后，生产订单。
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，咱们上测试代码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) {
// 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();
}
}
}
输入如下所示
显然，呈现了多个线程生产同一个资源的状况。
解决方案
(1)用分布式锁，然而用分布式锁，性能降落了，该计划不细说。
(2)对ZREM的返回值进行判断，只有大于0的时候，才生产数据，于是将consumerDelayMessage()办法里的
if(nowSecond >= score){
String orderId = ((Tuple)items.toArray()[0]).getElement();
jedis.zrem("OrderId", orderId);
System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:redis生产了一个工作：生产的订单OrderId为"+orderId);
}
批改为
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生产了一个工作：生产的订单OrderId为"+orderId);
}
}
在这种批改后，从新运行ThreadTest类，发现输入失常了
- 思路二
该计划应用redis的Keyspace Notifications，中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制能够在key生效之后，提供一个回调，实际上是redis会给客户端发送一个音讯。是须要redis版本2.8以上。
实现二
在redis.conf中，退出一条配置
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 {
<ahref='http://www.jobbole.com/members/wx610506454'>@Override</a>
public void onMessage(String channel, String message) {
System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"订单勾销");
}
}
}
输入如下
能够显著看到3秒过后，订单勾销了
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的公布/订阅目前是即发即弃(fire and forget)模式的，因而无奈实现事件的牢靠告诉。也就是说，如果公布/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失落了。因而，计划二不是太举荐。当然，如果你对可靠性要求不高，能够应用。
优缺点
长处:(1)因为应用Redis作为音讯通道，音讯都存储在Redis中。如果发送程序或者工作处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性。(2)做集群扩大相当不便 (3)工夫准确度高
毛病:(1)须要额定进行redis保护
5、应用音讯队列
咱们能够采纳rabbitMQ的延时队列。RabbitMQ具备以下两个个性，能够实现提早队列
RabbitMQ能够针对Queue和Message设置 x-message-tt，来管制音讯的生存工夫，如果超时，则音讯变为dead letter
lRabbitMQ的Queue能够配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，用来管制队列内呈现了deadletter，则依照这两个参数从新路由。联合以上两个个性，就能够模拟出提早音讯的性能,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
长处: 高效,能够利用rabbitmq的分布式个性轻易的进行横向扩大,音讯反对长久化减少了可靠性。
毛病：自身的易用度要依赖于rabbitMq的运维.因为要援用rabbitMq,所以复杂度和老本变高。
原文链接：https://www.gaodaima.com/hjm4702…
版权申明：本文为CSDN博主「hjm4702192」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协定，转载请附上原文出处链接及本申明。
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