分佈式之延時任務方案解析

時間 2019-11-06

標籤分佈式延時任務方案解析欄目系統架構简体版

原文原文鏈接

方案分析

(1)數據庫輪詢

思路

該方案一般是在小型項目中使用，即經過一個線程定時的去掃描數據庫，經過訂單時間來判斷是否有超時的訂單，而後進行update或delete等操做java

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項目引入一個依賴以下所示redis

1算法

2數據庫

3緩存

4服務器

5併發

<dependency>app

<groupId>org.quartz-scheduler</groupId>運維

<artifactId>quartz</artifactId>maven

</dependency>

調用Demo類MyJob以下所示

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("要去數據庫掃描啦。。。");

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 建立任務

JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)

.withIdentity("job1", "group1").build();

// 建立觸發器每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，輸出以下

1	要去數據庫掃描啦。。。

優缺點

優勢:簡單易行，支持集羣操做
缺點:(1)對服務器內存消耗大
(2)存在延遲，好比你每隔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，數據庫損耗極大

(2)JDK的延遲隊列

思路

該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現，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。
DelayedQueue實現工做流程以下圖所示

其中Poll():獲取並移除隊列的超時元素，沒有則返回空
take():獲取並移除隊列的超時元素，若是沒有則wait當前線程，直到有元素知足超時條件，返回結果。

實現

定義一個類OrderDelay實現Delayed，代碼以下

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爲，咱們設定延遲時間爲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();

}

輸出以下

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

能夠看到都是延遲3秒，訂單被刪除

優缺點

優勢:效率高,任務觸發時間延遲低。
缺點:(1)服務器重啓後，數據所有消失，怕宕機
(2)集羣擴展至關麻煩
(3)由於內存條件限制的緣由，好比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)時間輪算法

思路

先上一張時間輪的圖(這圖處處都是啦)

時間輪算法能夠類比於時鍾，如上圖箭頭（指針）按某一個方向按固定頻率輪動，每一次跳動稱爲一個 tick。這樣能夠看出定時輪由個3個重要的屬性參數，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徹底相似了。

若是當前指針指在1上面，我有一個任務須要4秒之後執行，那麼這個執行的線程回調或者消息將會被放在5上。那若是須要在20秒以後執行怎麼辦，因爲這個環形結構槽數只到8，若是要20秒，指針須要多轉2圈。位置是在2圈以後的5上面（20 % 8 + 1）

實現

咱們用Netty的HashedWheelTimer來實現
給Pom加上下面的依賴

<groupId>io.netty</groupId>

<artifactId>netty-all</artifactId>

<version>4.1.24.Final</version>

</dependency>

測試代碼HashedWheelTimerTest以下所示

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("要去數據庫刪除訂單了。。。。");

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++;

}

輸出以下

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

要去數據庫刪除訂單了。。。。

6秒過去了

優缺點

優勢: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)服務器重啓後，數據所有消失，怕宕機
(2)集羣擴展至關麻煩
(3)由於內存條件限制的緣由，好比下單未付款的訂單數太多，那麼很容易就出現OOM異常

(4)redis緩存

思路一

利用redis的zset,zset是一個有序集合，每個元素(member)都關聯了一個score,經過score排序來取集合中的值
zset經常使用命令
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 …]
測試以下

# 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"

那麼如何實現呢？咱們將訂單超時時間戳與訂單號分別設置爲score和member,系統掃描第一個元素判斷是否超時，具體以下圖所示

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爲"+"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爲"+orderId);

}

public static void main(String[] args) {

AppTest appTest =new AppTest();

appTest.productionDelayMessage();

appTest.consumerDelayMessage();

}

此時對應輸出以下

1525086085261ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000010

1525086085263ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000011

1525086085266ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000012

1525086085268ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000013

1525086085270ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000014

1525086088000ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000010

1525086088001ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000011

1525086088002ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000012

1525086088003ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000013

1525086088004ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000014

當前沒有等待的任務

能夠看到，幾乎都是3秒以後，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，咱們上測試代碼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();

}

輸出以下所示

1525087157727ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000010

1525087157734ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000011

1525087157738ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000012

1525087157747ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000013

1525087157753ms:redis生成了一個訂單任務：訂單ID爲OID00000014

1525087160009ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000010

1525087160011ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000010

1525087160012ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000010

1525087160022ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000011

1525087160023ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000011

1525087160029ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000011

1525087160038ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000012

1525087160045ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000012

1525087160048ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000012

1525087160053ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000013

1525087160064ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000013

1525087160065ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000014

1525087160069ms:redis消費了一個任務：消費的訂單OrderId爲OID00000014

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狀況。

解決方案

(1)用分佈式鎖，可是用分佈式鎖，性能降低了，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，因而將consumerDelayMessage()方法裏的

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爲"+orderId);

}

修改成

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爲"+orderId);

}

在這種修改後，從新運行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，就是利用該機制能夠在key失效以後，提供一個回調，其實是redis會給客戶端發送一個消息。是須要redis版本2.8以上。

實現二

在redis.conf中，加入一條配置

1	notify-keyspace-events Ex

運行代碼以下

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 {

<a href='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");

}

輸出以下

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

能夠明顯看到3秒事後，訂單取消了
ps:redis的pub/sub機制存在一個硬傷，官網內容以下
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)模式的，所以沒法實現事件的可靠通知。也就是說，若是發佈/訂閱的客戶端斷鏈以後又重連，則在客戶端斷鏈期間的全部事件都丟失了。
所以，方案二不是太推薦。固然，若是你對可靠性要求不高，可使用。

優缺點

優勢:(1)因爲使用Redis做爲消息通道，消息都存儲在Redis中。若是發送程序或者任務處理程序掛了，重啓以後，還有從新處理數據的可能性。
(2)作集羣擴展至關方便
(3)時間準確度高
缺點:(1)須要額外進行redis維護

(5)使用消息隊列

咱們能夠採用rabbitMQ的延時隊列。RabbitMQ具備如下兩個特性，能夠實現延遲隊列

RabbitMQ能夠針對Queue和Message設置 x-message-tt，來控制消息的生存時間，若是超時，則消息變爲dead letter
lRabbitMQ的Queue能夠配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可選）兩個參數，用來控制隊列內出現了deadletter，則按照這兩個參數從新路由。
結合以上兩個特性，就能夠模擬出延遲消息的功能,具體的

優勢: 高效,能夠利用rabbitmq的分佈式特性輕易的進行橫向擴展,消息支持持久化增長了可靠性。缺點：自己的易用度要依賴於rabbitMq的運維.由於要引用rabbitMq,因此複雜度和成本變高