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分佈式之延時任務方案解析

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來源:孤獨煙

www.cnblogs.com/rjzheng/p/8972725.html

引言


在開發中,往往會遇到一些關於延時任務的需求。例如


  • 生成訂單30分鐘未支付,則自動取消

  • 生成訂單60秒後,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。那麼這裡就會產生一個問題,這個延時任務和定時任務的區別究竟在哪裡呢?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後一段時間內執行,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


下麵,我們以判斷訂單是否超時為例,進行方案分析


方案分析


(1)資料庫輪詢


思路


該方案通常是在小型專案中使用,即通過一個執行緒定時的去掃描資料庫,通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單,然後進行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專案引入一個依賴如下所示

    <dependency>

        <groupId>org.quartzschedulergroupId>

        <artifactId>quartzartifactId>

        <version>2.2.2version>

    dependency>

呼叫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(“要去資料庫掃描啦。。。”);

    }

 

    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

要去資料庫掃描啦。。。


優缺點


優點:簡單易行,支持集群操作


缺點:(1)對服務器記憶體消耗大

(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,資料庫損耗極大

(2)JDK的延遲佇列


思路

該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現,這是一個無界阻塞佇列,該佇列只有在延遲期滿的時候才能從中獲取元素,放入DelayQueue中的物件,是必須實現Delayed接口的。


DelayedQueue實現工作流程如下圖所示



其中Poll():獲取並移除佇列的超時元素,沒有則傳回空


take():獲取並移除佇列的超時元素,如果沒有則wait當前執行緒,直到有元素滿足超時條件,傳回結果。


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);

    }

 

    // 傳回距離你自定義的超時時間還有多少

    public long getDelay(TimeUnit unit) {

        return unit.convert(timeoutSystem.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)服務器重啟後,資料全部消失,怕宕機
(2)集群擴展相當麻煩
(3)因為記憶體條件限制的原因,比如下單未付款的訂單數太多,那麼很容易就出現OOM異常
(4)代碼複雜度較高


(3)時間輪演算法


思路


先上一張時間輪的圖(這圖到處都是啦)



時間輪演算法可以類比於時鐘,如上圖箭頭(指標)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個重要的屬性引數,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。


如果當前指標指在1上面,我有一個任務需要4秒以後執行,那麼這個執行的執行緒回呼或者訊息將會被放在5上。那如果需要在20秒之後執行怎麼辦,由於這個環形結構槽數只到8,如果要20秒,指標需要多轉2圈。位置是在2圈之後的5上面(20 % 8 + 1)


實現


我們用Netty的HashedWheelTimer來實現


給Pom加上下麵的依賴

        <dependency>

            <groupId>io.nettygroupId>

            <artifactId>nettyallartifactId>

            <version>4.1.24.Finalversion>

        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(“要去資料庫刪除訂單了。。。。”);

             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

要去資料庫刪除訂單了。。。。

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,代碼複雜度比delayQueue低。


缺點:(1)服務器重啟後,資料全部消失,怕宕機

(2)集群擴展相當麻煩

(3)因為記憶體條件限制的原因,比如下單未付款的訂單數太多,那麼很容易就出現OOM異常

(4)redis快取


– 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


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 01 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 01 WITHSCORES

1) “bing.com”

2) “8”

3) “baidu.com”

4) “9”

那麼如何實現呢?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

可以看到,幾乎都是3秒之後,消費訂單。

然而,這一版存在一個致命的硬傷,在高併發條件下,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

顯然,出現了多個執行緒消費同一個資源的情況。

解決方案

(1)用分佈式鎖,但是用分佈式鎖,性能下降了,該方案不細說。


(2)對ZREM的傳回值進行判斷,只有大於0的時候,才消費資料,於是將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);

    }

}

在這種修改後,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失效之後,提供一個回呼,實際上是redis會給客戶端發送一個訊息。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, [email protected]__: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 {

        <a href=‘http://www.jobbole.com/members/wx610506454’>@Overridea>

        public void onMessage(String channel, String message) {

            System.out.println(System.currentTimeMillis()+“ms:”+message+“訂單取消”);

        }

    }

}

輸出如下

可以明顯看到3秒過後,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的發佈/訂閱目前是即發即棄(fire and forget)樣式的,因此無法實現事件的可靠通知。也就是說,如果發佈/訂閱的客戶端斷鏈之後又重連,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)由於使用Redis作為訊息通道,訊息都儲存在Redis中。如果發送程式或者任務處理程式掛了,重啟之後,還有重新處理資料的可能性。
(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)使用訊息佇列


我們可以採用rabbitMQ的延時佇列。RabbitMQ具有以下兩個特性,可以實現延遲佇列


  • RabbitMQ可以針對Queue和Message設置 x-message-tt,來控制訊息的生存時間,如果超時,則訊息變為dead letter

  • lRabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key(可選)兩個引數,用來控制佇列內出現了deadletter,則按照這兩個引數重新路由。
    結合以上兩個特性,就可以模擬出延遲訊息的功能,具體的,我改天再寫一篇文章,這裡再講下去,篇幅太長。


優缺點


優點: 高效,可以利用rabbitmq的分佈式特性輕易的進行橫向擴展,訊息支持持久化增加了可靠性。


缺點:本身的易用度要依賴於rabbitMq的運維.因為要取用rabbitMq,所以複雜度和成本變高


總結


本文總結了目前互聯網中,絕大部分的延時任務的實現方案。希望大家在工作中能夠有所收穫。最後來個小漫畫娛樂一下。


系列回顧

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