HashedWheelTimer 使用及源码分析

落日映苍穹つ 2022-10-04 14:52 148阅读 0赞

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![029a535a2b819ff92f828de87dc05124.png][]原文地址：https://www.javadoop.com/post/HashedWheelTimer

##  ##

## 接口概览 ##

在介绍它的使用前，先了解一下它的接口定义，以及和它相关的类。

`HashedWheelTimer` 是接口 `io.netty.util.Timer` 的实现，从面向接口编程的角度，我们其实不需要关心 HashedWheelTimer，只需要关心接口类 Timer 就可以了。这个 Timer 接口只有两个方法：

public interface Timer {
    
        // 创建一个定时任务
        Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit);
    
        // 停止所有的还没有被执行的定时任务
        Set<Timeout> stop();
    }

Timer 是我们要使用的任务调度器，我们可以从方法上看出，它提交一个任务 TimerTask，返回的是一个 Timeout 实例。所以这三个类之间的关系大概是下面这样的：

# ![0d05032a39a4375ceda5f7e644fae0cc.png][] #

TimerTask 非常简单，就一个 `run()` 方法：

public interface TimerTask {
        void run(Timeout timeout) throws Exception;
    }

> 当然这里有点意思的是，它把 Timeout 的实例也传进来了，我们平时的代码习惯，都是单向依赖。
> 
> 这样做也有好处，那就是在任务执行过程中，可以通过 timeout 实例来做点其他的事情。

Timeout 也是一个接口类：

public interface Timeout {
        Timer timer();
        TimerTask task();
        boolean isExpired();
        boolean isCancelled();
        boolean cancel();
    }

它持有上层的 Timer 实例，和下层的 TimerTask 实例，然后取消任务的操作也在这里面。

## HashedWheelTimer 使用 ##

有了第一节介绍的接口信息，其实我们很容易就可以使用它了。我们先来随意写几行：

// 构造一个 Timer 实例
    Timer timer = new HashedWheelTimer();
    
    // 提交一个任务，让它在 5s 后执行
    Timeout timeout1 = timer.newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) {
            System.out.println("5s 后执行该任务");
        }
    }, 5, TimeUnit.SECONDS);
    
    // 再提交一个任务，让它在 10s 后执行
    Timeout timeout2 = timer.newTimeout(new TimerTask() {
        @Override
        public void run(Timeout timeout) {
            System.out.println("10s 后执行该任务");
        }
    }, 10, TimeUnit.SECONDS);
    
    // 取消掉那个 5s 后执行的任务
    if (!timeout1.isExpired()) {
        timeout1.cancel();
    }
    
    // 原来那个 5s 后执行的任务，已经取消了。这里我们反悔了，我们要让这个任务在 3s 后执行
    // 我们说过 timeout 持有上、下层的实例，所以下面的 timer 也可以写成 timeout1.timer()
    timer.newTimeout(timeout1.task(), 3, TimeUnit.SECONDS);

通过这几行代码，大家就可以非常熟悉这几个类的使用了，因为它们真的很简单。

我们来看一下 Dubbo 中的一个例子。

下面这个代码修改自 Dubbo 的集群调用策略 `FailbackClusterInvoker` 中：

> 它在调用 provider 失败以后，返回空结果给消费端，然后由后台线程执行定时任务重试，多用于消息通知这种场景。

public class Application {
    
        public static void main(String[] args) {
            Application app = new Application();
            app.invoke();
        }
    
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Application.class);
    
        private volatile Timer failTimer = null;
    
        public void invoke() {
            try {
                doInvoke();
            } catch (Throwable e) {
                log.error("调用 doInvoke 方法失败，5s 后将进入后台的自动重试，异常信息: ", e);
                addFailed(() -> doInvoke());
            }
        }
    
        // 实际的业务实现
        private void doInvoke() {
            // 这里让这个方法故意失败
            throw new RuntimeException("故意抛出异常");
        }
    
        private void addFailed(Runnable task) {
            // 延迟初始化
            if (failTimer == null) {
                synchronized (this) {
                    if (failTimer == null) {
                        failTimer = new HashedWheelTimer();
                    }
                }
            }
            RetryTimerTask retryTimerTask = new RetryTimerTask(task, 3, 5);
            try {
                // 5s 后执行第一次重试
                failTimer.newTimeout(retryTimerTask, 5, TimeUnit.SECONDS);
            } catch (Throwable e) {
                log.error("提交定时任务失败，exception: ", e);
            }
        }
    }

下面是里面使用到的 RetryTimerTask 类，当然，你也可以选择写成内部类：

public class RetryTimerTask implements TimerTask {
    
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RetryTimerTask.class);
    
        // 每隔几秒执行一次
        private final long tick;
    
        // 最大重试次数
        private final int retries;
    
        private int retryTimes = 0;
    
        private Runnable task;
    
        public RetryTimerTask(Runnable task, long tick, int retries) {
            this.tick = tick;
            this.retries = retries;
            this.task = task;
        }
    
        @Override
        public void run(Timeout timeout) {
            try {
                task.run();
            } catch (Throwable e) {
                if ((++retryTimes) >= retries) {
                    // 重试次数超过了设置的值
                    log.error("失败重试次数超过阈值: {}，不再重试", retries);
                } else {
                    log.error("重试失败，继续重试");
                    rePut(timeout);
                }
            }
        }
    
        // 通过 timeout 拿到 timer 实例，重新提交一个定时任务
        private void rePut(Timeout timeout) {
            if (timeout == null) {
                return;
            }
            Timer timer = timeout.timer();
            if (timeout.isCancelled()) {
                return;
            }
            timer.newTimeout(timeout.task(), tick, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }

上面的代码也非常简单，在调用 `doInvoke()` 方法失败以后，提交一个定时任务在 5s 后执行重试，如果还是失败，之后每 3s 重试一次，最多重试 5 次，如果重试 5 次都失败，记录错误日志，不再重试。

打印的日志如下：

15:47:36.232 [main] ERROR c.j.n.timer.Application - 调用 doInvoke 方法失败，5s 后将进入后台的自动重试，异常信息: 
    java.lang.RuntimeException: 故意抛出异常
        at com.javadoop.nettylearning.timer.Application.doInvoke(Application.java:36)
        at com.javadoop.nettylearning.timer.Application.invoke(Application.java:28)
        at com.javadoop.nettylearning.timer.Application.main(Application.java:19)
    15:47:41.793 [pool-1-thread-1] ERROR c.j.n.timer.RetryTimerTask - 重试失败，继续重试
    15:47:44.887 [pool-1-thread-1] ERROR c.j.n.timer.RetryTimerTask - 重试失败，继续重试
    15:47:47.986 [pool-1-thread-1] ERROR c.j.n.timer.RetryTimerTask - 重试失败，继续重试
    15:47:51.084 [pool-1-thread-1] ERROR c.j.n.timer.RetryTimerTask - 重试失败，继续重试
    15:47:54.186 [pool-1-thread-1] ERROR c.j.n.timer.RetryTimerTask - 失败重试次数超过阈值: 5，不再重试

HashedWheelTimer 的使用确实非常简单，如果你是来学习怎么使用它的，那么看到这里就可以了。

## HashedWheelTimer 源码分析 ##

大家肯定都知道或听说过，它用的是一个叫做时间轮(下载算法介绍PPT)的算法，看下面我画的图：

![765475c8ccebc906f7688d62fca97603.png][]

我这里先说说大致的执行流程，之后再进行细致的源码分析。

默认地，时钟每 100ms 滴答一下（tick），往前走一格，共 512 格，走完一圈以后继续下一圈。把它想象成生活中的钟表就可以了。

内部使用一个长度为 512 的数组存储，数组元素（bucket）的数据结构是链表，链表每个元素代表一个任务，也就是我们前面介绍的 Timeout 的实例。

提交任务的线程，只要把任务往虚线上面的任务队列中存放即可返回。工作线程是单线程，一旦开启，不停地在时钟上绕圈圈。

仔细看下面的介绍：

*  工作线程到达每个时间整点的时候，开始工作。在 HashedWheelTimer 中，时间都是相对时间，工作线程的启动时间，定义为时间的 0 值。因为一次 tick 是 100ms(默认值)，所以 100ms、200ms、300ms... 就是我说的这些整点。
 *  如上图，当时间到 200ms 的时候，发现任务队列有任务，取出所有的任务。
 *  按照任务指定的执行时间，将其分配到相应的 bucket 中。如上图中，任务2 和任务6指定的时间为 100ms~200ms 这个区间，就被分配到第二个 bucket 中，形成链表，其他任务同理。
    
    > 这里还有轮次的概念，不过不用着急，比如任务 6 指定的时间可能是 150ms + (512\*100ms)，它也会落在这个 bucket 中，但是它是下一个轮次才能被执行的。
 *  任务分配到 bucket 完成后，执行该次 tick 的真正的任务，也就是落在第二个 bucket 中的任务 2 和任务 6。
 *  假设执行这两个任务共消耗了 50ms，到达 250ms 的时间点，那么工作线程会休眠 50ms，等待进入到 300ms 这个整点。
    
    > 如果这两个任务执行的时间超过 100ms 怎么办？这个问题就要看源码来解答了。

开始源码分析。我们从它的默认构造器开始，一步步到达最后一个最复杂的构造器：

public HashedWheelTimer(
            ThreadFactory threadFactory,
            long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel, boolean leakDetection,
            long maxPendingTimeouts) {
      ......
    }

简单说一下各个参数：

*  threadFactory：定时任务都是后台任务，需要开启线程，我们通常会通过自定义 threadFactory 来命名线程，嫌麻烦就使用 `Executors.defaultThreadFactory()`。
 *  tickDuration 和 timeUnit 定义了一格的时间长度，默认的就是 100ms。
 *  ticksPerWheel 定义了一圈有多少格，默认的就是 512；
 *  leakDetection：用于追踪内存泄漏，本文不会介绍它，感兴趣的读者请自行去了解它。
 *  maxPendingTimeouts：最大允许等待的 Timeout 实例数，也就是我们可以设置不允许太多的任务等待。如果未执行任务数达到阈值，那么再次提交任务会抛出 RejectedExecutionException 异常。默认不限制。

### 初始化 HashedWheelTimer ###

public HashedWheelTimer(
            ThreadFactory threadFactory,
            long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel, boolean leakDetection,
            long maxPendingTimeouts) {
    
        // ...... 参数检查
    
        // 初始化时间轮，这里做了向上"取整"，保持数组长度为 2 的 n 次方
        wheel = createWheel(ticksPerWheel);
        // 掩码，用来做取模
        mask = wheel.length - 1;
    
        // 100ms 转换为纳秒 100*10^6
        this.tickDuration = unit.toNanos(tickDuration);
    
        // 防止溢出
        if (this.tickDuration >= Long.MAX_VALUE / wheel.length) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format(
                    "tickDuration: %d (expected: 0 < tickDuration in nanos < %d",
                    tickDuration, Long.MAX_VALUE / wheel.length));
        }
        // 创建工作线程，这里没有启动线程。后面会看到，在第一次提交任务的时候会启动线程
        workerThread = threadFactory.newThread(worker);
    
        leak = leakDetection || !workerThread.isDaemon() ? leakDetector.track(this) : null;
    
        // 赋值最大允许等待任务数
        this.maxPendingTimeouts = maxPendingTimeouts;
    
        // 如果超过 64 个 HashedWheelTimer 实例，它会打印错误日志提醒你
        // Netty 是真的到位，就怕你会用错这个工具，到处实例化它。而且它只会报错一次。
        if (INSTANCE_COUNTER.incrementAndGet() > INSTANCE_COUNT_LIMIT &&
            WARNED_TOO_MANY_INSTANCES.compareAndSet(false, true)) {
            reportTooManyInstances();
        }
    }

上面，HashedWheelTimer 完成了初始化，初始化了时间轮数组 `HashedWheelBucket[]`，稍微看一下内部类 `HashedWheelBucket`，可以看到它是一个链表的结构。这个很好理解，因为每一格可能有多个任务。

### 提交第一个任务 ###

@Override
    public Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit) {
        if (task == null) {
            throw new NullPointerException("task");
        }
        if (unit == null) {
            throw new NullPointerException("unit");
        }
    
        // 校验等待任务数是否达到阈值 maxPendingTimeouts
        long pendingTimeoutsCount = pendingTimeouts.incrementAndGet();
        if (maxPendingTimeouts > 0 && pendingTimeoutsCount > maxPendingTimeouts) {
            pendingTimeouts.decrementAndGet();
            throw new RejectedExecutionException("Number of pending timeouts ("
                + pendingTimeoutsCount + ") is greater than or equal to maximum allowed pending "
                + "timeouts (" + maxPendingTimeouts + ")");
        }
    
        // 如果工作线程没有启动，这里负责启动
        start();
    
        /** 下面的代码，构建 Timeout 实例，将其放到任务队列中。**/
    
        // deadline 是一个相对时间，相对于 HashedWheelTimer 的启动时间
        long deadline = System.nanoTime() + unit.toNanos(delay) - startTime;
    
        // Guard against overflow.
        if (delay > 0 && deadline < 0) {
            deadline = Long.MAX_VALUE;
        }
        // timeout 实例，一个上层依赖 timer，一个下层依赖 task，另一个是任务到期时间
        HashedWheelTimeout timeout = new HashedWheelTimeout(this, task, deadline);
        // 放到 timeouts 队列中
        timeouts.add(timeout);
        return timeout;
    }

提交任务的操作非常简单，实例化 Timeout，然后放到任务队列中。

我们可以看到，这里使用的优先级队列是一个 MPSC（Multiple Producer Single Consumer）的队列，刚好适用于这里的多生产线程，单消费线程的场景。而在 Dubbo 中，使用的队列是 LinkedBlockingQueue，它是一个以链表方式组织的线程安全的队列。

另外就是注意这里调用的 `start()` 方法，如果该任务是第一个提交的任务，它会负责工作线程的启动。

### 工作线程开始工作 ###

其实只要看懂下面的几行代码，HashedWheelTimer 的源码就非常简单了。

private final class Worker implements Runnable {
        private final Set<Timeout> unprocessedTimeouts = new HashSet<Timeout>();
    
        // tick 过的次数，前面说过，时针每 100ms tick 一次
        private long tick;
    
        @Override
        public void run() {
            // 在 HashedWheelTimer 中，用的都是相对时间，所以需要启动时间作为基准，并且要用 volatile 修饰
            startTime = System.nanoTime();
            if (startTime == 0) {
                // 这里不是很看得懂...请知道的读者不吝赐教
                startTime = 1;
            }
    
            // 第一个提交任务的线程正 await 呢，唤醒它
            startTimeInitialized.countDown();
    
            // 接下来这个 do-while 是真正执行任务的地方，非常重要
            do {
                // 往下滑，就在当前的代码块里面，倒数第二个方法
                // 比如之前介绍的图，那返回值 deadline 就是 200ms
                final long deadline = waitForNextTick();
    
                if (deadline > 0) {
                    // 该次 tick，bucket 数组对应的 index
                    int idx = (int) (tick & mask);
    
                    // 处理一下已经取消的任务，可忽略。
                    processCancelledTasks();
    
                    // bucket
                    HashedWheelBucket bucket = wheel[idx];
    
                    // 将队列中所有的任务转移到相应的 buckets 中。细节往下看，这个代码块的下一个方法。
                    transferTimeoutsToBuckets();
    
                    // 执行进入到这个 bucket 中的任务
                    bucket.expireTimeouts(deadline);
    
                    tick++;
                }
            } while (WORKER_STATE_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER_STATE_STARTED);
    
            /* 到这里，说明这个 timer 要关闭了，做一些清理工作 */
    
            // 将所有 bucket 中没有执行的任务，添加到 unprocessedTimeouts 这个 HashSet 中，
            // 主要目的是用于 stop() 方法返回
            for (HashedWheelBucket bucket: wheel) {
                bucket.clearTimeouts(unprocessedTimeouts);
            }
            // 将任务队列中的任务也添加到 unprocessedTimeouts 中
            for (;;) {
                HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
                if (timeout == null) {
                    break;
                }
                if (!timeout.isCancelled()) {
                    unprocessedTimeouts.add(timeout);
                }
            }
            processCancelledTasks();
        }
    
        private void transferTimeoutsToBuckets() {
            // 这里一个 for 循环，还特地限制了 10 万次，就怕你写错代码，一直往里面扔任务，可能实际也没什么用吧
            for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
                if (timeout == null) {
                    // 没有任务了
                    break;
                }
                if (timeout.state() == HashedWheelTimeout.ST_CANCELLED) {
                    // 该任务刚刚被取消了（在transfer之前其实已经做过一次了）
                    continue;
                }
    
                // 下面就是将任务放到相应的 bucket 中，这里还计算了每个任务的 remainingRounds
    
                long calculated = timeout.deadline / tickDuration;
                timeout.remainingRounds = (calculated - tick) / wheel.length;
    
                final long ticks = Math.max(calculated, tick); // Ensure we don't schedule for past.
                int stopIndex = (int) (ticks & mask);
    
                HashedWheelBucket bucket = wheel[stopIndex];
                // 单个 bucket，是由 HashedWheelTimeout 实例组成的一个链表，
                // 大家可以看一下这里面的代码，由于是单线程操作，不存在并发，所以代码很简单
                bucket.addTimeout(timeout);
            }
        }
    
        private void processCancelledTasks() {
            //... 太简单，忽略
        }
    
        /**
         * 下面这个方法大家多看几遍，注意它的返回值
         * 前面说过，我们用的都是相对时间，所以：
         *   第一次进来的时候，工作线程会在 100ms 的时候返回，返回值是 100*10^6
         *   第二次进来的时候，工作线程会在 200ms 的时候返回，依次类推
         * 另外就是注意极端情况，比如第二次进来的时候，由于被前面的任务阻塞，导致进来的时候就已经是 250ms，
         *   那么，一进入这个方法就要立即返回，返回值是 250ms，而不是 200ms
         * 剩下的自己看一下代码
         */
        private long waitForNextTick() {
            long deadline = tickDuration * (tick + 1);
    
            // 嵌套在一个死循环里面
            for (;;) {
                final long currentTime = System.nanoTime() - startTime;
                long sleepTimeMs = (deadline - currentTime + 999999) / 1000000;
    
                if (sleepTimeMs <= 0) {
                    if (currentTime == Long.MIN_VALUE) {
                        // 什么情况会进到这个分支？我也不清楚
                        return -Long.MAX_VALUE;
                    } else {
                        // 这里是出口，所以返回值是当前时间(相对时间)
                        return currentTime;
                    }
                }
    
                // Check if we run on windows, as if thats the case we will need
                // to round the sleepTime as workaround for a bug that only affect
                // the JVM if it runs on windows.
                //
                // See https://github.com/netty/netty/issues/356
                if (PlatformDependent.isWindows()) {
                    sleepTimeMs = sleepTimeMs / 10 * 10;
                }
    
                try {
                    Thread.sleep(sleepTimeMs);
                } catch (InterruptedException ignored) {
                    // 如果 timer 已经 shutdown，那么返回 Long.MIN_VALUE
                    if (WORKER_STATE_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER_STATE_SHUTDOWN) {
                        return Long.MIN_VALUE;
                    }
                }
            }
        }
    
        public Set<Timeout> unprocessedTimeouts() {
            return Collections.unmodifiableSet(unprocessedTimeouts);
        }
    }

接下来应该看看怎么执行 bucket 中的任务：

/**
     * 这里会执行这个 bucket 中，轮次为 0 的任务，也就是到期的任务。
     * 这个方法的入参 deadline 其实没什么用，因为轮次为 0 的都是应该被执行的。
     */
    public void expireTimeouts(long deadline) {
        HashedWheelTimeout timeout = head;
    
        // 处理链表上的所有 timeout 实例
        while (timeout != null) {
            HashedWheelTimeout next = timeout.next;
            if (timeout.remainingRounds <= 0) {
                next = remove(timeout);
                if (timeout.deadline <= deadline) {
                    // 这行代码负责执行具体的任务
                    timeout.expire();
                } else {
                    // 这里的代码注释也说，不可能进入到这个分支
                    // The timeout was placed into a wrong slot. This should never happen.
                    throw new IllegalStateException(String.format(
                            "timeout.deadline (%d) > deadline (%d)", timeout.deadline, deadline));
                }
            } else if (timeout.isCancelled()) {
                next = remove(timeout);
            } else {
                // 轮次减 1
                timeout.remainingRounds --;
            }
            timeout = next;
        }
    }

源码分析部分已经说完了，有一些简单的分支，这里就不花篇幅介绍了。

Worker 线程是一个 bucket 一个 bucket 顺次处理的，所以，即使有些任务执行时间超过了 100ms，“霸占”了之后好几个 bucket 的处理时间，也没关系，这些任务并不会被漏掉。但是有可能被延迟执行，毕竟工作线程是单线程。

### 说个有意思的点 ###

在提交任务的 `newTimeout` 方法中，调用了启动线程的 `start()` 方法，它会保证线程真的启动以后并且赋值完了 `startTime` 以后，`start()` 方法再返回。因为在 newTimeout 方法的后半段中需要一个正确的 startTime。

看下面两个代码片段。提交任务的线程：

public void start() {
        ......
    
        // Wait until the startTime is initialized by the worker.
        while (startTime == 0) {
            try {
                startTimeInitialized.await();
            } catch (InterruptedException ignore) {
                // Ignore - it will be ready very soon.
            }
        }
    }

工作线程 `Worker`：

public void run() {
        // 初始化 startTime
        startTime = System.nanoTime();
        if (startTime == 0) {
            // We use 0 as an indicator for the uninitialized value here, so make sure it's not 0 when initialized.
            startTime = 1;
        }
    
        // 这里用了一个 CountDownLatch 实例来通信
        startTimeInitialized.countDown();
        ......
    }

这里 startTime 是 volatile 修饰的属性，为了保证它的可见性。

可是大家有没有发现，其实有 startTimeInitialized 这个 CountDownLatch 实例，就能保证这里的并发先后问题。

这里简单讨论两个点：

1、第一个代码片段中的 while 换成 if 行不行？

> 不行。
> 
> Object 中的 wait/notify 存在操作系统的假唤醒，所以一般都在 while 循环里，但是这里的 CountDownLatch 不会，所以看上去这里的 while 是没必要的。但是 CountDownLatch 没有提供 `awaitUninterruptibly()` 方法，所以这里其实在处理线程中断的情况。

2、这里 startTime 属性不用 volatile 修饰行不行？

> 个人认为是可以的。
> 
> 因为 CountDownLatch 提供了语义：在 `countDown()` 之前的操作 happens-before `await()` 后的操作。
> 
> 如果是我理解错误，欢迎大家指正。

## 小结 ##

HashedWheelTimer 的源码相对简单，它的算法设计比较有意思。

我再把这个图放到这里，大家可以仔细回顾一下它的工作流程是怎样的。

![d6283610281eb363a7201d8526da4552.png][]

当然，本文的重点是分析主干部分，而对于一些分支并没有进行分析，因为它们相对比较简单。**  **

![d72b60eba922dd8e91c496fc317cc570.png][]

[360affd4acb5b13787d213c2d4919ba0.png]: /images/20221004/70ce58ddeb954266a6df818f1844de4a.png
[bf271c9bc3cb827d66aac7ffa8bcd1fd.png]: /images/20221004/b03520f1bdcb49ffa1ad7f2b3959df83.png
[017437daf2f5c1f4759d35aac57c9512.png]: /images/20221004/52431e0e628346eba931cba11fe9a984.png
[029a535a2b819ff92f828de87dc05124.png]: /images/20221004/c44af623757647df944e85ffef231da4.png
[0d05032a39a4375ceda5f7e644fae0cc.png]: /images/20221004/758fc24b730f40a5ac1de9011435bae5.png
[765475c8ccebc906f7688d62fca97603.png]: /images/20221004/7c91dc20f6d44e81a9fdb53ff628618a.png
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[d72b60eba922dd8e91c496fc317cc570.png]: /images/20221004/17551a37956247eda8aeffc68e61b95b.png