延迟队列有哪些实现方案？说说你的看法

灰太狼 2023-07-07 14:56 5阅读 0赞

Java架构学习交流 2020-02-04 15:59:18

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延迟队列的需求各位应该在日常开发的场景中经常碰到。比如：

用户登录之后5分钟给用户做分类推送；

用户多少天未登录给用户做召回推送；

定期检查用户当前退款账单是否被商家处理等等场景。

一般这种场景和定时任务还是有很大的区别，

1. 定时任务是你知道任务多久该跑一次或者什么时候只跑一次，这个时间是确定的。

2. 延迟队列是当某个事件发生的时候需要延迟多久触发配套事件，因子事件发生的时间不是固定的。

业界目前也有很多实现方案，单机版的方案就不说了，现在也没有哪个公司还是单机版的服务，今天我们一一探讨各种方案的大致实现。

# 1. Redis zset #

这个方案比较常用，简单有效。利用 Redis 的 sorted set 结构，使用 timeStamp 作为 score，比如你的任务是要延迟5分钟，那么就在当前时间上加5分钟作为 score ，轮询任务每秒只轮询 score 大于当前时间的 key即可，如果任务支持有误差，那么当没有扫描到有效数据的时候可以休眠对应时间再继续轮询。

**方案优劣**：

优点：

简单实用，一针见血。

缺点：

1.  单个 zset 肯定支持不了太大的数据量，如果你有几百万的延迟任务需求，大哥我还是劝你换一个方案；
2.  定时器轮询方案可能会有异常终止的情况需要自己处理，同时消息处理失败的回滚方案，您也要自己处理。

所以，sorted set 的方案并不是一个成熟的方案，他只是一个快速可供落地的方案。

# 2. RabbitMQ队列 #

下面说一个可以落地的方案，这个方案也被大多数目前在架构中使用了 RabbitMQ 的项目组使用。不好的一点就是，捆绑 RabbitMQ，当你的架构方案是要用别的 MQ 替换 RabbitMQ 的时候，你就蛋疼了（我现在正在经历）。

RabbitMQ 有两个特性，一个是 Time-To-Live Extensions，另一个是 Dead Letter Exchanges。

*  Time-To-Live ExtensionsRabbitMQ允许我们为消息或者队列设置TTL（time to live），也就是过期时间。TTL表明了一条消息可在队列中存活的最大时间，单位为毫秒。也就是说，当某条消息被设置了TTL或者当某条消息进入了设置了TTL的队列时，这条消息会在经过TTL秒后 “死亡”，成为Dead Letter。如果既配置了消息的TTL，又配置了队列的TTL，那么较小的那个值会被取用。
 *  Dead Letter Exchanges在 RabbitMQ 中，一共有三种消息的 “死亡” 形式：消息被拒绝。通过调用 basic.reject 或者 basic.nack 并且设置的 requeue 参数为 false；消息因为设置了TTL而过期；队列达到最大长度。

DLX同一般的 Exchange 没有区别，它能在任何的队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性。当队列中有 DLX 消息时，RabbitMQ就会自动的将 DLX 消息重新发布到设置的 Exchange 中去，进而被路由到另一个队列，publish 可以监听这个队列中消息做相应的处理。

由上简介大家可以看出，RabbitMQ本身是不支持延迟队列的，只是他的特性让勤劳的 中国脱发群体 急中生智（为了完成任务）弄出了这么一套可用的方案。

**可用的方案就是**：

1.  如果有事件需要延迟那么将该事件发送到MQ 队列中，为需要延迟的消息设置一个TTL；
2.  TTL到期后就会自动进入设置好的DLX，然后由DLX转发到配置好的实际消费队列；
3.  消费这个队列的延迟消息，处理事件。

**方案优劣**：

优点：

大品牌组件，用的放心。如果面临大数据量需求可以很容易的横向扩展，同时消息支持持久化，有问题可回滚。

缺点：

1.  配置麻烦，额外增加一个死信交换机和一个死信队列的配置；
2.  RabbitMQ 是一个消息中间件，TTL 和 DLX 只是他的一个特性，将延迟队列绑定在一个功能软件的某一个特性上，可能会有风险。不要杠，当你们组不用 RabbitMQ 的时候迁移很痛苦；
3.  消息队列具有先进先出的特点，如果第一个进入队列的消息 A 的延迟是10分钟，第二个进入队列的消息B 的延迟是5分钟，期望的是谁先到 TTL谁先出，但是事实是B已经到期了，而还要等到 A 的延迟10分钟结束A先出之后，B 才能出。所以在设计的时候需要考虑不同延迟的消息要放到不同的队列。

# 3. 基于 Netty\#HashedWheelTimer类方法的实现 #

HashedWheelTimer 是 Netty 中 的一个基础工具类，主要用来高效处理大量定时任务，且任务对时间精度要求相对不高， 在Netty 中的应用场景就是连接超时或者任务处理超时，一般都是操作比较快速的任务，缺点是内存占用相对较高。

**算法思想**

HashedWheelTimer 主要还是一个 DelayQueue 和一个时间轮算法组合。

![面试官：延迟队列有哪些实现方案？说说你的看法][format_png]

Hash Wheel Timer是一个环形结构，可以想象成时钟，分为很多格子，一个格子代表一段时间（越短Timer精度越高），并用一个List保存在该格子上到期的所有任务。同时一个指针随着时间流逝一格一格转动，并执行对应List中所有到期的任务。

以上图为例，假设一个格子是1s，则整个时间轮能表示的时间段16s。当前任务指向格子2，表明在第2s的时候有任务需要执行。任务列表中有两个任务，每个任务前面的数字表示圈数。2表示当走到第2圈的时候才会执行，那么整个任务的真正执行时间其实是在12s之后执行，即第二圈走到2的时候。每推进一格，对应的每一个 slot 中的round数都要减一。整体算法就是这么个逻辑。

时间轮设计要点：

*  tick，一次时间推进，每次推进会检查/执行超时任务；
 *  tickDuration，时间轮推进的最小单元，每隔 tickDuration 会有一次 tick，它决定了时间轮的精确程度；
 *  bucket（ticksPerWheel），上图中的每一隔就是一个bucket，表示一个时间轮可以有多少个tick，它是存储任务的最小单元；
 *  上层时间轮的 tickDuration 是下层时间轮的表示时间的最大范围，即：父 tickDuration = 子 tickDuration \* 子 bucket 。

需要注意的是，这种方式任务是串行执行的。意味着你如果在时间轮中执行任务且任务耗时较长，将会出现调度超时或者任务堆积的情况。所以要将任务的执行异步化。

算法的要点：

1.  任务并不是直接放在格子中的，而是维护了一个双向链表，这种数据结构非常便于插入和移除；
2.  新添加的任务并不直接放入格子，而是先放入一个队列中，这是为了避免多线程插入任务的冲突。在每个tick运行任务之前由worker线程自动对任务进行归集和分类，插入到对应的槽位里面。

Netty 使用数组 + 双向链表的方式来组织时间轮，对于添加/取消操作仅做了记录，真正的操作实际发生在下一个tick。时间的推进是独立的线程在做，该线程同时也负责过期任务的执行等操作，可简单认为此步骤操作为O(n)，因为推进线程需要完全遍历timeouts、cancelledTimeouts与bucket链表，在遍历timeouts时，Netty为了避免任务过多，所以限制每次最多遍历10万个，也就是说，一个tick只能规划10万个任务，当任务量过大时，会存在超时任务执行时间延迟的现象。

**方案优劣**：

优点：

实现比较优雅。效率高。

缺点：

1.  无法实现HA和横向扩展，要么就使用多个时间轮。
2.  最重要的是，实现也比较复杂，开发者需要考虑所有可能的情况。

目前我了解到的延迟队列在生产环境下有如上三种实现方式，每一种都有人在使用。当然没有最好的只有最适合的，你觉得 redis 能满足需求，就按照最简单的来，你要是有充足的开发周期，你也可以实现时间轮展现实力。

需求千万种，变化就一种：给时间都能做。

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