Redis 延時任務(wù)（高手養(yǎng)成篇）
來源：blog.csdn.net/hjm4702192/
article/details/80519010
引言
在開發(fā)中，往往會遇到一些關(guān)于延時任務(wù)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(fā)短信
對上述的任務(wù)，我們給一個專業(yè)的名字來形容，那就是延時任務(wù)。那么這里就會產(chǎn)生一個問題，這個延時任務(wù)和定時任務(wù)的區(qū)別究竟在哪里呢？一共有如下幾點(diǎn)區(qū)別
定時任務(wù)有明確的觸發(fā)時間，延時任務(wù)沒有 定時任務(wù)有執(zhí)行周期，而延時任務(wù)在某事件觸發(fā)后一段時間內(nèi)執(zhí)行，沒有執(zhí)行周期 定時任務(wù)一般執(zhí)行的是批處理操作是多個任務(wù)，而延時任務(wù)一般是單個任務(wù)
下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進(jìn)行方案分析
方案分析
(1)數(shù)據(jù)庫輪詢
思路
該方案通常是在小型項(xiàng)目中使用，即通過一個線程定時的去掃描數(shù)據(jù)庫，通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單，然后進(jìn)行update或delete等操作
實(shí)現(xiàn)
博主當(dāng)年早期是用quartz來實(shí)現(xiàn)的(實(shí)習(xí)那會的事)，簡單介紹一下
maven項(xiàng)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(diào)用Demo類MyJob如下所示
package com.rjzheng.delay1;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
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;
public class MyJob implements Job {
public void execute(JobExecutionContext context)
throws JobExecutionException {
System.out.println("要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。。。");
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 創(chuàng)建任務(wù)
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
.withIdentity("job1", "group1").build();
// 創(chuàng)建觸發(fā)器 每3秒鐘執(zhí)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(wù)及其觸發(fā)器放入調(diào)度器
scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
// 調(diào)度器開始調(diào)度任務(wù)
scheduler.start();
}
}
運(yùn)行代碼，可發(fā)現(xiàn)每隔3秒，輸出如下
要去數(shù)據(jù)庫掃描啦。。。
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
簡單易行，支持集群操作
缺點(diǎn):
對服務(wù)器內(nèi)存消耗大 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 假設(shè)你的訂單有幾千萬條，每隔幾分鐘這樣掃描一次，數(shù)據(jù)庫損耗極大
(2)JDK的延遲隊(duì)列
思路
該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實(shí)現(xiàn)，這是一個無界阻塞隊(duì)列，該隊(duì)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(shí)現(xiàn)Delayed接口的。
DelayedQueue實(shí)現(xiàn)工作流程如下圖所示
其中
Poll():獲取并移除隊(duì)列的超時元素，沒有則返回空take():獲取并移除隊(duì)列的超時元素，如果沒有則wait當(dāng)前線程，直到有元素滿足超時條件，返回結(jié)果。
實(shí)現(xiàn)
定義一個類OrderDelay實(shí)現(xiàn)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(yùn)行的測試Demo為，我們設(shè)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 = newDelayQueue < 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(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
效率高,任務(wù)觸發(fā)時間延遲低。
缺點(diǎn):
服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機(jī) 集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩 因?yàn)閮?nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn)OOM異常 代碼復(fù)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(shù)，ticksPerWheel（一輪的tick數(shù)），tickDuration（一個tick的持續(xù)時間）以及 timeUnit（時間單位），例如當(dāng)ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現(xiàn)實(shí)中的始終的秒針走動完全類似了。學(xué)習(xí)資料：Java進(jìn)階視頻資源
如果當(dāng)前指針指在1上面，我有一個任務(wù)需要4秒以后執(zhí)行，那么這個執(zhí)行的線程回調(diào)或者消息將會被放在5上。那如果需要在20秒之后執(zhí)行怎么辦，由于這個環(huán)形結(jié)構(gòu)槽數(shù)只到8，如果要20秒，指針需要多轉(zhuǎn)2圈。位置是在2圈之后的5上面（20 % 8 + 1）
實(shí)現(xiàn)
我們用Netty的HashedWheelTimer來實(shí)現(xiàn)
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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫刪除訂單了。。。。
6秒過去了
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
效率高,任務(wù)觸發(fā)時間延遲時間比delayQueue低，代碼復(fù)雜度比delayQueue低。
缺點(diǎn):
服務(wù)器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機(jī) 集群擴(kuò)展相當(dāng)麻煩 因?yàn)閮?nèi)存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數(shù)太多，那么很容易就出現(xiàn)OOM異常
(4)redis緩存
思路
利用redis的zset,zset是一個有序集合，每一個元素(member)都關(guān)聯(lián)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 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(shí)現(xiàn)呢？我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設(shè)置為score和member,系統(tǒng)掃描第一個元素判斷是否超時，具體如下圖所示
實(shí)現(xiàn)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(chǎn)者,生成5個訂單放進(jìn)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(wù)：訂單ID為" + "OID0000001" + i);
}
}
//消費(fèi)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(dāng)前沒有等待的任務(wù)");
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(fèi)了一個任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為" + orderId);
}
}
}
public static void main(String[] args)
{
AppTest appTest = new AppTest();
appTest.productionDelayMessage();
appTest.consumerDelayMessage();
}
}
此時對應(yīng)輸出如下
可以看到，幾乎都是3秒之后，消費(fèi)訂單。學(xué)習(xí)資料：Java進(jìn)階視頻資源
然而，這一版存在一個致命的硬傷，在高并發(fā)條件下，多消費(fèi)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 = 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();
}
}
}
輸出如下所示
顯然，出現(xiàn)了多個線程消費(fèi)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(xì)說。
(2)對ZREM的返回值進(jìn)行判斷，只有大于0的時候，才消費(fèi)數(shù)據(jù)，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(fèi)了一個任務(wù)：消費(fèi)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(fèi)了一個任務(wù)：消費(fèi)的訂單OrderId為" + orderId);
}
}
在這種修改后，重新運(yùn)行ThreadTest類，發(fā)現(xiàn)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(jī)制，就是利用該機(jī)制可以在key失效之后，提供一個回調(diào)，實(shí)際上是redis會給客戶端發(fā)送一個消息。是需要redis版本2.8以上。
實(shí)現(xiàn)二
在redis.conf中，加入一條配置
notify-keyspace-events Ex
運(yùn)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
{ < ahref = 'http://www.jobbole.com/members/wx610506454' > @Override < /a>
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秒過后，訂單取消了
ps:redis的pub/sub機(jī)制存在一個硬傷，官網(wǎng)內(nèi)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(fā)布/訂閱目前是即發(fā)即棄(fire and forget)模式的，因此無法實(shí)現(xiàn)事件的可靠通知。也就是說，如果發(fā)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(dāng)然，如果你對可靠性要求不高，可以使用。
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
由于使用Redis作為消息通道，消息都存儲在Redis中。如果發(fā)送程序或者任務(wù)處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數(shù)據(jù)的可能性。 做集群擴(kuò)展相當(dāng)方便 時間準(zhǔn)確度高
缺點(diǎn):
需要額外進(jìn)行redis維護(hù)
(5)使用消息隊(duì)列
我們可以采用rabbitMQ的延時隊(duì)列。RabbitMQ具有以下兩個特性，可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列
RabbitMQ可以針對Queue和Message設(shè)置 x-message-tt，來控制消息的生存時間，如果超時，則消息變?yōu)?code style="font-size: 14px;padding: 2px 4px;border-radius: 4px;margin-right: 2px;margin-left: 2px;color: rgb(30, 107, 184);background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);font-family: "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;">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(shù)，用來控制隊(duì)列內(nèi)出現(xiàn)了deadletter，則按照這兩個參數(shù)重新路由。
結(jié)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(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
高效,可以利用rabbitmq的分布式特性輕易的進(jìn)行橫向擴(kuò)展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺點(diǎn)：
本身的易用度要依賴于rabbitMq的運(yùn)維.因?yàn)橐胷abbitMq,所以復(fù)雜度和成本變高
END
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