Redis 延时任务

引言

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-schedulergroupId>
  <artifactId>quartzartifactId>
  <version>2.2.2version>
dependency>

调用Demo类MyJob如下所示

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

(2) JDK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

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

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 MilliSeconds

00000002编号的订单要删除啦。。。。

After 6006 MilliSeconds

00000003编号的订单要删除啦。。。。

After 9006 MilliSeconds

00000004编号的订单要删除啦。。。。

After 12008 MilliSeconds

00000005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(这图到处都是啦)

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.nettygroupId>
    <artifactId>netty-allartifactId>
    <version>4.1.24.Finalversion>
dependency>

测试代码HashedWheelTimerTest如下所示

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 block
                e.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

(4) redis缓存

思路

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

• 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) 2

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES

1) "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) 1

redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES

1) "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

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 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 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();
  }
 }
}

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

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,具体的，我改天再写一篇文章，这里再讲下去，篇幅太长。

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

来源：blog.csdn.net/hjm4702192/article/details/80519010

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