說下Redis 延時任務的方案

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