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分鍾未支付，則自動取消
- 生成訂單60秒后,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。那么這里就會產生一個問題，這個延時任務和定時任務的區別究竟在哪里呢？一共有如下幾點區別
- 定時任務有明確的觸發時間，延時任務沒有
- 定時任務有執行周期，而延時任務在某事件觸發后一段時間內執行，沒有執行周期
- 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
下面，我們以判斷訂單是否超時為例，進行方案分析
定時任務掃庫
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據庫，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
例子實現：
使用quartz來實現
<dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency>
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.SimpleScheduleBuilder; import org.quartz.Trigger; import org.quartz.TriggerBuilder; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; public class MyJob implements Job{ @Override public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("要去數據庫掃描啦。。。"); } 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秒鍾執行一次 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
要去數據庫掃描啦。。。
優缺點
優點: 簡單易行，支持集群操作
缺點:
（1）輪詢效率比較低；
（2）每次掃庫，已經被執行過記錄，仍然會被掃描（只是不會出現在結果集中），有重復計算的嫌疑；
（3）時效性不夠好，如果每小時輪詢一次，最差的情況下，時間誤差會達到1小時；
（4）如果通過增加cron輪詢頻率來減少時間誤差，則輪詢低效和重復計算的問題會進一步凸顯；
JDK的延遲隊列
該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現，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Delayed接口的。
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.DelayQueue; import java.util.concurrent.Delayed; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class OrderDelay implements Delayed{ private String orderId; private long timeout; public OrderDelay(String orderId, long timeout) { this.orderId = orderId; this.timeout = timeout + System.nanoTime(); } @Override public int compareTo(Delayed other) { if(other == null) 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 @Override 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。。。。"); } public static void main(String[] args) { 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) { 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
優點: 效率高,任務觸發時間延遲低。
缺點:
(1)服務器重啟后，數據全部消失，怕宕機;
(2)集群擴展相當麻煩;
(3)因為內存條件限制的原因，比如下單未付款的訂單數太多，那么很容易就出現OOM異常 ;
(4)代碼復雜度較高
時間輪算法（高效延時消息）
例如一個時間輪為1個小時（3600秒）
高效延時消息，包含兩個重要的數據結構：
（1）環形隊列，例如可以創建一個包含3600個slot的環形隊列（本質是個數組）；
（2）任務集合，環上每一個slot是一個Set<Task>；
同時，啟動一個timer：
（1）此timer每隔1s，在環形隊列中移動一格；
（2）用一個Current Index來標識正在檢測的slot；
Task結構中有兩個很重要的屬性：
（1）Cycle-Num：當Current Index第幾圈掃描到這個Slot時，執行任務；
（2）Task-Function：需要執行的任務函數；
如上圖，假設當前Current Index指向第一格，當有延時消息到達之后，例如希望3610秒之后，觸發一個延時消息任務，只需：
（1）計算這個Task應該放在哪一個slot，現在指向1，3610秒之后，應該是第11格，所以這個Task應該放在第11個slot的Set<Task>中；
（2）計算這個Task的Cycle-Num，由於環形隊列是3600格（每秒移動一格，正好1小時），這個任務是3610秒后執行，所以應該繞3610/3600=1圈之后再執行，於是Cycle-Num=1；
Current Index不停的移動，每秒移動一格，當移動到一個新slot，遍歷這個slot中對應的Set<Task>，每個Task看Cycle-Num是不是0：
（1）如果不是0，說明還需要多移動幾圈，將Cycle-Num減1；
（2）如果是0，說明馬上要執行這個Task了，取出Task-Funciton執行，丟給工作線程執行，並把這個Task從Set<Task>中刪除；
畫外音：注意，不要用timer來執行任務，否則timer會越來越不准。
使用了“延時消息”方案之后，“訂單48小時后關閉評價”的需求，只需將在訂單關閉時，觸發一個48小時之后的延時消息即可：
（1）無需再輪詢全部訂單，效率高；
（2）一個訂單，任務只執行一次；
（3）時效性好，精確到秒；
畫外音：控制timer移動頻率可以控制精度。
可以使用Netty的HashedWheelTimer來實現
redis緩存
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 ...]
那么如何實現呢？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
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
1525086085261ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000010
1525086085263ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000011
1525086085266ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000012
1525086085268ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000013
1525086085270ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000014
1525086088000ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525086088001ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525086088002ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525086088003ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000013
1525086088004ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000014
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
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，在高並發條件下，多消費者會取到同一個訂單號，我們上測試代碼ThreadTest
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) { 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
1525087157727ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000010
1525087157734ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000011
1525087157738ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000012
1525087157747ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000013
1525087157753ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID為OID00000014
1525087160009ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525087160011ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525087160012ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000010
1525087160022ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525087160023ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525087160029ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000011
1525087160038ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525087160045ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525087160048ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000012
1525087160053ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000013
1525087160064ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000013
1525087160065ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000014
1525087160069ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId為OID00000014
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
當前沒有等待的任務
顯然，出現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，只有大於0的時候，才消費數據，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); } }
在這種修改后，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失效之后，提供一個回調，實際上是redis會給客戶端發送一個消息。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
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 { @Override public void onMessage(String channel, String message) { System.out.println(System.currentTimeMillis()+"ms:"+message+"訂單取消"); } } }
輸出如下
1525096202813ms:OID0000000訂單生成
1525096202818ms:OID0000001訂單生成
1525096202824ms:OID0000002訂單生成
1525096202826ms:OID0000003訂單生成
1525096202830ms:OID0000004訂單生成
1525096202834ms:OID0000005訂單生成
1525096202839ms:OID0000006訂單生成
1525096205819ms:OID0000000訂單取消
1525096205920ms:OID0000005訂單取消
1525096205920ms:OID0000004訂單取消
1525096205920ms:OID0000001訂單取消
1525096205920ms:OID0000003訂單取消
1525096205920ms:OID0000006訂單取消
1525096205920ms:OID0000002訂單取消
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，
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的發布/訂閱目前是即發即棄(fire and forget)模式的，因此無法實現事件的可靠通知。也就是說，如果發布/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。
優缺點
優點:(1)由於使用Redis作為消息通道，消息都存儲在Redis中。如果發送程序或者任務處理程序掛了，重啟之后，還有重新處理數據的可能性;
(2)做集群擴展相當方便;
(3)時間准確度高
缺點:(1)需要額外進行redis維護
消息隊列實現
資料：
https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/8972725.html#top