Redis 延時任務，高手養(yǎng)成篇

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來自：?blog.csdn.net/hjm4702192/article/details/80519010

引言

在開發(fā)中，往往會遇到一些關于延時任務的需求。例如

• 生成訂單30分鐘未支付，則自動取消
• 生成訂單60秒后,給用戶發(fā)短信

對上述的任務，我們給一個專業(yè)的名字來形容，那就是延時任務。那么這里就會產(chǎn)生一個問題，這個延時任務和定時任務的區(qū)別究竟在哪里呢？一共有如下幾點區(qū)別

• 定時任務有明確的觸發(fā)時間，延時任務沒有
• 定時任務有執(zhí)行周期，而延時任務在某事件觸發(fā)后一段時間內(nèi)執(zhí)行，沒有執(zhí)行周期
• 定時任務一般執(zhí)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

下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進行方案分析

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，然后進行update或delete等操作

實現(xiàn)

博主當年早期是用quartz來實現(xiàn)的(實習那會的事)，簡單介紹一下

maven項目引入一個依賴如下所示

<dependency>
??<groupId>org.quartz-schedulergroupId>
??<artifactId>quartzartifactId>
??<version>2.2.2version>
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
????????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
????????scheduler.start();
????}
}

運行代碼，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

優(yōu)點:

• 簡單易行，支持集群操作

缺點:

• 對服務器內(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的延遲隊列

思路

該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現(xiàn)，這是一個無界阻塞隊列，該隊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，是必須實現(xiàn)Delayed接口的。

DelayedQueue實現(xiàn)工作流程如下圖所示

其中

• Poll():獲取并移除隊列的超時元素，沒有則返回空
• take():獲取并移除隊列的超時元素，如果沒有則wait當前線程，直到有元素滿足超時條件，返回結(jié)果。

實現(xiàn)

定義一個類OrderDelay實現(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??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?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

優(yōu)點:

• 效率高,任務觸發(fā)時間延遲低。

缺點:

• 服務器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機
• 集群擴展相當麻煩
• 因為內(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ticksPerWheel=60，tickDuration=1，timeUnit=秒，這就和現(xiàn)實中的始終的秒針走動完全類似了。

如果當前指針指在1上面，我有一個任務需要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）

實現(xiàn)

我們用Netty的HashedWheelTimer來實現(xiàn)

給Pom加上下面的依賴

<dependency>
????<groupId>io.nettygroupId>
????<artifactId>netty-allartifactId>
????<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

優(yōu)點:

• 效率高,任務觸發(fā)時間延遲時間比delayQueue低，代碼復雜度比delayQueue低。

缺點:

• 服務器重啟后，數(shù)據(jù)全部消失，怕宕機
• 集群擴展相當麻煩
• 因為內(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"

那么如何實現(xiàn)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(tǒng)掃描第一個元素判斷是否超時，具體如下圖所示

實現(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??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秒之后，消費訂單。

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???{
???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，該方案不細說。

(2)對ZREM的返回值進行判斷，只有大于0的時候，才消費數(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);
?}
}

在這種修改后，重新運行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制，就是利用該機制可以在key失效之后，提供一個回調(diào)，實際上是redis會給客戶端發(fā)送一個消息。是需要redis版本2.8以上。

實現(xiàn)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,?"__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
?{?'http://www.jobbole.com/members/wx610506454'?>?@Override?
??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。當然，如果你對可靠性要求不高，可以使用。

優(yōu)缺點

優(yōu)點:

• 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。
• 做集群擴展相當方便
• 時間準確度高

缺點:

• 需要額外進行redis維護

(5)使用消息隊列

我們可以采用rabbitMQ的延時隊列。RabbitMQ具有以下兩個特性，可以實現(xiàn)延遲隊列

RabbitMQ可以針對Queue和Message設置?x-message-tt，來控制消息的生存時間，如果超時，則消息變?yōu)?code style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 2px 4px;outline: 0px;max-width: 100%;font-size: 14px;border-radius: 4px;color: rgb(30, 107, 184);background-color: rgba(27, 31, 35, 0.047);font-family: "Operator Mono", Consolas, Monaco, Menlo, monospace;word-break: break-all;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">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

優(yōu)點:

• 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性輕易的進行橫向擴展,消息支持持久化增加了可靠性。

缺點：

• 本身的易用度要依賴于rabbitMq的運維.因為要引用rabbitMq,所以復雜度和成本變高

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