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 和定时任务 的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别
- 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有
- 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
- 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
方案分析
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
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：
public class MyJob implements Job {
public void execute(JobExecutionContext context)
throws JobExecutionException {
System.out.println("查询数据库");
}
public static void main(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：
查询数据库优点: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
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
- 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。
定义一个类OrderDelay实现Delayed，代码如下：
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);
}
// 返回距离你自定义的超时时间还有多少
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，我们设定延迟时间为3秒
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
时间轮算法可以类比于时钟，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）
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:
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
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
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
