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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

①数据库轮询

思路：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。

实现：博主当年早期是用 quartz 来实现的（实习那会的事），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：

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("要去数据库扫描啦。。。");}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：要去数据库扫描啦！

优缺点：

• 优点：简单易行，支持集群操作

• 缺点：对服务器内存消耗大；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；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。

②JDK 的延迟队列

思路：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。

DelayedQueue 实现工作流程如下图所示：

其中 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。

实现：定义一个类 OrderDelay 实现 Delayed。

代码如下：

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：

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 MilliSeconds00000002编号的订单要删除啦。。。。After 6006 MilliSeconds00000003编号的订单要删除啦。。。。After 9006 MilliSeconds00000004编号的订单要删除啦。。。。After 12008 MilliSeconds00000005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。

优缺点：

• 优点：效率高，任务触发时间延迟低。

• 缺点：服务器重启后，数据全部消失，怕宕机；集群扩展相当麻烦；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；代码复杂度较高。

③时间轮算法

思路：先上一张时间轮的图。

时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）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）。

实现：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：

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 stubSystem.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 blocke.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

优缺点：

• 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：服务器重启后，数据全部消失，怕宕机；集群扩展相当麻烦；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。

④Redis 缓存

思路一：利用 Redis 的 zset。zset 是一个有序集合，每一个元素（member）都关联了一个 score，通过 score 排序来取集合中的值。

zset 常用命令：

• 添加元素：ZADD key score member [[score member] [score member] …]

• 按顺序查询元素：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

• 查询元素 score：ZSCORE key member

• 移除元素：ZREM key member [member …]

测试如下：

添加单个元素redis> ZADD page_rank 10 google.com(integer) 1添加多个元素redis> ZADD page_rank 9 baidu.com 8 bing.com(integer) 2redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES1) "bing.com"2) "8"3) "baidu.com"4) "9"5) "google.com"6) "10"查询元素的score值redis> ZSCORE page_rank bing.com"8"移除单个元素redis> ZREM page_rank google.com(integer) 1redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES1) "bing.com"2) "8"3) "baidu.com"4) "9"

那么如何实现呢？我们将订单超时时间戳与订单号分别设置为 score 和 member，系统扫描第一个元素判断是否超时。

具体如下图所示：

实现一：

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();}//生产者,生成5个订单放进去public void productionDelayMessage(){for(int i=0;i<5;i++){//延迟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生成了一个订单任务：订单ID为"+"OID0000001"+i);}}//消费者，取订单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("当前没有等待的任务");try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);}}}public static void main(String[] args) {AppTest appTest =new AppTest();appTest.productionDelayMessage();appTest.consumerDelayMessage();}}

此时对应输出如下：

可以看到，几乎都是 3 秒之后，消费订单。

然而，这一版存在一个致命的硬伤，在高并发条件下，多消费者会取到同一个订单号，我们上测试代码 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 blocke.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();}}}

输出如下所示：

显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。

解决方案：

（1）用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。

（2）对 ZREM 的返回值进行判断，只有大于 0 的时候，才消费数据，于是将 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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);}

修改为：

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消费了一个任务：消费的订单OrderId为"+orderId);}}

在这种修改后，重新运行 ThreadTest 类，发现输出正常了。

思路二：该方案使用 Redis 的 Keyspace Notifications。中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制可以在 key 失效之后，提供一个回调，实际上是 Redis 会给客户端发送一个消息。是需要 Redis 版本 2.8 以上。

实现二：在 redis.conf 中，加入一条配置：

notify-keyspace-events Ex

运行代码如下：

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+"订单生成");}}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+"订单取消");}}}

输出如下：

可以明显看到 3 秒过后，订单取消了。PS：Redis 的 pub/sub 机制存在一个硬伤，官网内容如下：

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 的发布/订阅目前是即发即弃（fire and forget）模式的，因此无法实现事件的可靠通知。也就是说，如果发布/订阅的客户端断链之后又重连，则在客户端断链期间的所有事件都丢失了。因此，方案二不是太推荐。当然，如果你对可靠性要求不高，可以使用。

优缺点：

• 优点：由于使用 Redis 作为消息通道，消息都存储在 Redis 中。如果发送程序或者任务处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性；做集群扩展相当方便；时间准确度高。

• 缺点：需要额外进行 Redis 维护。

⑤使用消息队列

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。

优缺点：

• 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。

作者：hjm4702192

编辑：陶家龙

出处：http://adkx.net/w73gf

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