說下Redis 延時任務的方案
互聯網 2022/5/2 19:13:16
引言
在開發中,往往會遇到一些關于延時任務的需求。例如
- 生成訂單30分鐘未支付,則自動取消
- 生成訂單60秒后,給用戶發短信
對上述的任務,我們給一個專業的名字來形容,那就是延時任務。那么這里就會產生一個問題,這個延時任務和定時任務的區別究竟在哪里呢?一共有如下幾點區別
- 定時任務有明確的觸發時間,延時任務沒有
- 定時任務有執行周期,而延時任務在某事件觸發后一段時間內執行,沒有執行周期
- 定時任務一般執行的是批處理操作是多個任務,而延時任務一般是單個任務
下面,我們以判斷訂單是否超時為例,進行方案分析
方案分析
(1)數據庫輪詢
思路
該方案通常是在小型項目中使用,即通過一個線程定時的去掃描數據庫,通過訂單時間來判斷是否有超時的訂單,然后進行update或delete等操作
實現
博主當年早期是用quartz來實現的(實習那會的事),簡單介紹一下
maven項目引入一個依賴如下所示
<dependency>
<groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
<artifactId>quartz</artifactId>
<version>2.2.2</version>
</dependency>
調用Demo類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("要去數據庫掃描啦。。。");
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 創建任務
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
.withIdentity("job1", "group1").build();
// 創建觸發器 每3秒鐘執行一次
Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
.withIdentity("trigger1", "group3")
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
.withIntervalInSeconds(3)
.repeatForever())
.build();
Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();
// 將任務及其觸發器放入調度器
scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
// 調度器開始調度任務
scheduler.start();
}
}
運行代碼,可發現每隔3秒,輸出如下
要去數據庫掃描啦。。。
優缺點
優點:
- 簡單易行,支持集群操作
缺點:
- 對服務器內存消耗大
- 存在延遲,比如你每隔3分鐘掃描一次,那最壞的延遲時間就是3分鐘
- 假設你的訂單有幾千萬條,每隔幾分鐘這樣掃描一次,數據庫損耗極大
(2)JDK的延遲隊列
思路
該方案是利用JDK自帶的DelayQueue來實現,這是一個無界阻塞隊列,該隊列只有在延遲期滿的時候才能從中獲取元素,放入DelayQueue中的對象,是必須實現Delayed接口的。
DelayedQueue實現工作流程如下圖所示
其中
- Poll():獲取并移除隊列的超時元素,沒有則返回空
- take():獲取并移除隊列的超時元素,如果沒有則wait當前線程,直到有元素滿足超時條件,返回結果。
實現
定義一個類OrderDelay實現Delayed,代碼如下
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);
}
// 返回距離你自定義的超時時間還有多少
public long getDelay(TimeUnit unit) {
return unit.convert(timeout - System.nanoTime(), TimeUnit.NANOSECONDS);
}
void print() {
System.out.println(orderId + "編號的訂單要刪除啦。。。。");
}
}
運行的測試Demo為,我們設定延遲時間為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++)
{
//延遲三秒取出
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();
}
}
}
}
輸出如下
00000001編號的訂單要刪除啦。。。。
After 3003 MilliSeconds
00000002編號的訂單要刪除啦。。。。
After 6006 MilliSeconds
00000003編號的訂單要刪除啦。。。。
After 9006 MilliSeconds
00000004編號的訂單要刪除啦。。。。
After 12008 MilliSeconds
00000005編號的訂單要刪除啦。。。。
After 15009 MilliSeconds
可以看到都是延遲3秒,訂單被刪除
優缺點
優點:
- 效率高,任務觸發時間延遲低。
缺點:
- 服務器重啟后,數據全部消失,怕宕機
- 集群擴展相當麻煩
- 因為內存條件限制的原因,比如下單未付款的訂單數太多,那么很容易就出現OOM異常
- 代碼復雜度較高
(3)時間輪算法
思路
先上一張時間輪的圖(這圖到處都是啦)
時間輪算法可以類比于時鐘,如上圖箭頭(指針)按某一個方向按固定頻率輪動,每一次跳動稱為一個 tick。這樣可以看出定時輪由個3個重要的屬性參數,ticksPerWheel(一輪的tick數),tickDuration(一個tick的持續時間)以及 timeUnit(時間單位),例如當ticksPerWheel=60,tickDuration=1,timeUnit=秒,這就和現實中的始終的秒針走動完全類似了。
如果當前指針指在1上面,我有一個任務需要4秒以后執行,那么這個執行的線程回調或者消息將會被放在5上。那如果需要在20秒之后執行怎么辦,由于這個環形結構槽數只到8,如果要20秒,指針需要多轉2圈。位置是在2圈之后的5上面(20 % 8 + 1)
實現
我們用Netty的HashedWheelTimer來實現
給Pom加上下面的依賴
<dependency>
<groupId>io.netty</groupId>
<artifactId>netty-all</artifactId>
<version>4.1.24.Final</version>
</dependency>
測試代碼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("要去數據庫刪除訂單了。。。。");
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 + "秒過去了");
i++;
}
}
}
輸出如下
1秒過去了
2秒過去了
3秒過去了
4秒過去了
5秒過去了
要去數據庫刪除訂單了。。。。
6秒過去了
優缺點
優點:
- 效率高,任務觸發時間延遲時間比delayQueue低,代碼復雜度比delayQueue低。
缺點:
- 服務器重啟后,數據全部消失,怕宕機
- 集群擴展相當麻煩
- 因為內存條件限制的原因,比如下單未付款的訂單數太多,那么很容易就出現OOM異常
(4)redis緩存
思路
利用redis的zset,zset是一個有序集合,每一個元素(member)都關聯了一個score,通過score排序來取集合中的值
- 添加元素:ZADD key score member [[score member] [score member] …]
- 按順序查詢元素:ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
- 查詢元素:score:ZSCORE key member
- 移除元素:ZREM key member [member …]
測試如下
# 添加單個元素
redis> ZADD page_rank 10 google.com
(integer) 1
# 添加多個元素
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"
# 查詢元素的score值
redis> ZSCORE page_rank bing.com
"8"
# 移除單個元素
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"
那么如何實現呢?我們將訂單超時時間戳與訂單號分別設置為score和member,系統掃描第一個元素判斷是否超時,具體如下圖所示
實現一
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();
}
//生產者,生成5個訂單放進去
public void productionDelayMessage()
{
for(int i = 0; i < 5; i++)
{
//延遲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生成了一個訂單任務:訂單ID為" + "OID0000001" + i);
}
}
//消費者,取訂單
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("當前沒有等待的任務");
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消費了一個任務:消費的訂單OrderId為" + orderId);
}
}
}
public static void main(String[] args)
{
AppTest appTest = new AppTest();
appTest.productionDelayMessage();
appTest.consumerDelayMessage();
}
}
此時對應輸出如下
可以看到,幾乎都是3秒之后,消費訂單。
然而,這一版存在一個致命的硬傷,在高并發條件下,多消費者會取到同一個訂單號,我們上測試代碼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();
}
}
}
輸出如下所示
顯然,出現了多個線程消費同一個資源的情況。
解決方案
(1)用分布式鎖,但是用分布式鎖,性能下降了,該方案不細說。
(2)對ZREM的返回值進行判斷,只有大于0的時候,才消費數據,于是將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消費了一個任務:消費的訂單OrderId為" + orderId);
}
修改為
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消費了一個任務:消費的訂單OrderId為" + orderId);
}
}
在這種修改后,重新運行ThreadTest類,發現輸出正常了
思路二
該方案使用redis的Keyspace Notifications,中文翻譯就是鍵空間機制,就是利用該機制可以在key失效之后,提供一個回調,實際上是redis會給客戶端發送一個消息。是需要redis版本2.8以上。
實現二
在redis.conf中,加入一條配置
notify-keyspace-events Ex
運行代碼如下
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 + "訂單生成");
}
}
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 + "訂單取消");
}
}
}
輸出如下
可以明顯看到3秒過后,訂單取消了
ps:redis的pub/sub機制存在一個硬傷,官網內容如下
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的發布/訂閱目前是即發即棄(fire and forget)模式的,因此無法實現事件的可靠通知。也就是說,如果發布/訂閱的客戶端斷鏈之后又重連,則在客戶端斷鏈期間的所有事件都丟失了。
因此,方案二不是太推薦。當然,如果你對可靠性要求不高,可以使用。
優缺點
優點:
- 由于使用Redis作為消息通道,消息都存儲在Redis中。如果發送程序或者任務處理程序掛了,重啟之后,還有重新處理數據的可能性。
- 做集群擴展相當方便
- 時間準確度高
缺點:
- 需要額外進行redis維護
(5)使用消息隊列
我們可以采用rabbitMQ的延時隊列。RabbitMQ具有以下兩個特性,可以實現延遲隊列
RabbitMQ可以針對Queue和Message設置 x-message-tt,來控制消息的生存時間,如果超時,則消息變為dead letter
lRabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key(可選)兩個參數,用來控制隊列內出現了deadletter,則按照這兩個參數重新路由。
結合以上兩個特性,就可以模擬出延遲消息的功能,具體的,我改天再寫一篇文章,這里再講下去,篇幅太長。
優缺點
優點:
- 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性輕易的進行橫向擴展,消息支持持久化增加了可靠性。
缺點:
- 本身的易用度要依賴于rabbitMq的運維.因為要引用rabbitMq,所以復雜度和成本變高

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[說下Redis 延時任務的方案]http://www.yachtsalesaustralia.com/tech/detail-318764.html
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