Redis 延时任务（高手养成篇）
Java专栏
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2022-01-02 02:47
来源：blog.csdn.net/hjm4702192/
article/details/80519010
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
package com.rjzheng.delay1;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
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;
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
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 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
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
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 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
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
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,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
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