本文来自网易云社区

• 延迟任务的场景是？
• 现有的解决方案是？
• 存在的问题是什么？
• 希望达到的目标是？
• 可以实现的方案有？
• RabbitMQ实现
• 通过死信和死信路由实现
• 通过延迟消息插件来实现
• Redis实现
• DelayQueue实现
• 时间轮实现
• 单表时间轮
• 分层时间轮
• 之前的设计（DB/DelayQueue/ZooKeeper）
• 另一种方案（DB/DelayQueue/ZooKeeper/MQ

延迟任务的场景是？

• 习题考试截止前3天，给未提交用户发送消
• 学习项目开课前2小时，给参与用户发送通知
• 问卷开始收集时，才对用户可见
• 问卷结束收集时，触发一些操作
• 指定时间发布课件
• 课程结束时，开始计算用户结业信息
• 直播时间到了，给用户发送消息
• 用户下单后，30分钟内未付款，关闭订单
• 用户付款后，24小时内未发货，提示发货
• 用户打车后，48小时后自动评价为5星
• 这类业务的特点是：延迟执行。一种比较简单的方法是使用后台线程扫描符合条件的业务数据，逐一处理。 这种方法扫描间隔时间不好设置，间隔时间过大影响精确度，过小则影响效率和性能。

现有的解决方案是？

• 通过linux的crontab触发定时任务
• 扫描业务表，筛选出符合条件的数据对其进行操作

存在的问题是什么？

• 由于每种类型的任务都设有扫描间隔，任务不能精确处理
• 扫描业务库，影响业务正常操作
• 任务的执行过于密集，容易导致服务器间隔性压力
• 存在系统单点，触发定时调度的服务挂了，所有任务都不会执行
• 系统不具容错能力，一旦错过了，任务就不会再被执行
• 没有统一的视图来查看任务的执行情况
• 没有告警来提示失败的任务

希望达到的目标是？

• 精确性(可在指定时间触发任务处理)
• 通用性
• 高性能(集群能力不少于1000TPS)
• 高可用(支持多实例部署)
• 可伸缩(增加和减少服务时，任务会重新分配)
• 可重试(任务失败可重试)
• 多协议(支持http\dubbo调用)
• 可管理(业务使用方可修改、删除任务)
• 能告警(失败次数达到阈值可触发告警)
• 统一视图(方便查看任务执行情况,可手动干预任务执行)

下面所讨论技术方案的前提是精确触发，所以我们不讨论目前业界的一些分布式调度系统如：elastic-job,xxl-job,tbschedule等, 这些系统解决不了延迟任务精确触发问题。

可以实现的方案有？

RabbitMQ实现

通过死信和死信路由实现

原理如下:

何为死信:

• 消息被拒绝
• 消息已过期
• 队列达到最大长度

RabbitMQ可以对队列和消息设置x-message-tt、expiration来控制消息的存活时间，如果超时，消息变为死信。

何为死信路由:

RabbitMQ可以对队列设置x-dead-letter-exchange和x-dead-letter-routing-key两个参数。
当消息在一个队列中变成死信后会按这两个参数路由，消息就可以重新被消费。

实例操作:

1. 创建延迟队列(设置死信路由)
2. 创建就绪队列
3. 创建死信路由
4. 绑定死信路由与就绪队列
5. 发送延迟消息
6. 消息过期后进入就绪队列

优点：

• 高效，可以利用RabbitMQ的分布式特性轻易进行横向扩展，且支持持久化

缺点：

• 不支持对已发送的消息进行管理
• 一个消息比在同一队列中的其他消息提前过期，提前过期的消息也不会优先进入死信队列。

所以需要确保业务上每个任务的延迟时间是一致的。如果有不同延时的任务，需要为每种不同延迟的任务单独创建消息队列，缺乏灵活性。

通过延迟消息插件来实现

原理如下：

核心代码流程：

其原理是延迟消息会被保存到Mnesia表，在Exchange中根据每个message头设置的延迟时间x-delay，消息过期后才路由到对应队列。

实例操作:

1. 下载插件
   https://bintray.com/rabbitmq/community-plugins/download_file?file_path=rabbitmq_delayed_message_exchange-0.0.1.ez
2. 安装插件

docker-compose.xml(将插件安装到容器中) version: '2' services:   rabbitmq:     hostname: rabbitmq     image: rabbitmq:3.6.8-management     mem_limit: 200m     ports:       - "5672:5672"       - "15672:15672"     volumes:       - ~/dockermapping/rabbitmq/lib:/var/lib/rabbitmq/
       - /Users/oldlu/workspace/document/docker-compose/rabbitmq/rabbitmq_delayed_message_exchange-0.0.1.ez:/usr/lib/rabbitmq/lib/rabbitmq_server-3.6.8/plugins/rabbitmq_delayed_message_exchange-0.0.1.ez

 启用插件
 rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

• 创建类型为x-delayed-message的路由
• 创建就绪队列
• 绑定队列和路由
• 发布延迟消息(设置x-delay=延迟的毫秒数)

源码分析
https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/blob/master/src/rabbit_delayed_message.erl

核心函数
消息入队：internal_delay_message
启动Timer：maybe_delay_first
消息处理：handle_info

优点：

• 一个消息比其他消息提前过期，提前过期的消息会被提前路由到队列，不需要为不同延迟的消息创建单独的消息队列。

缺点：

• 不支持对已发送的消息进行管理
• 集群中只有一个数据副本(保存在当前节点下的Mnesia表中)，如果节点不可用或关闭插件会丢失消息。
• 目前该插件只支持disk节点，不支持RAM节点
• 性能比原生差一点(普通的Exchange收到消息后直接路由到队列，而延迟队列需要判断消息是否过期，未过期的需要保存在表中，时间到了再捞出来路由)

Redis实现

有序集合(Sorted Set)是Redis提供的一种数据结构，具有set和hash的特点。
其中每个元素都关联一个score，并以这个score来排序。
其内部实现用到了两个数据结构:hash table和 skip list(跳跃表)

skip list的特点

• 由很多层结构组成，level是通过一定的概率随机产生的
• 每一层都是一个有序的链表，默认是升序
• 最底层的链表包含所有元素
• 如果一个元素出现在Level i的链表中，则它在Level i之下的链表也都会出现
• 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素
• 插入和删除的时间复杂度是O(logn)，当达到了一定的数据规模之后，它的效率与红黑树差不多

主要命令

• zadd:向Sorted Set中添加元素
• zrem:删除Sorted Set中的指定元素
• zrange:按照从小到大的顺序返回指定区间内的元素

实现延迟队列

1. 将延迟任务加到Sorted Set，将延迟时间设为score
2. 启动一个线程不断判断Sorted Set中第一个元素的score是否大于当前时间
3. 如果大于，从Sorted Set中移除任务并添加到执行队列中
4. 如果小于，进行短暂休眠后重试

实例操作

root@redis:/usr/local/bin# redis-cli127.0.0.1:6379> zadd delayqueue 1 task1
(integer) 1127.0.0.1:6379> zadd delayqueue 2 task2
(integer) 1127.0.0.1:6379> zadd delayqueue 4 task4
(integer) 1127.0.0.1:6379> zadd delayqueue 3 task3
(integer) 1127.0.0.1:6379>127.0.0.1:6379> zrange delayqueue 0 0 withscores1) "task1"

优点：

• 实现简单
• 任务可管理（可删除、修改任务）

缺点：

• 需要有短轮询线程不断判断第一个元素是否过期，造成CPU空耗
• 分布式场景中，容易引起多个节点读取到相同任务

DelayQueue实现

DelayQueue是一个使用优先队列实现的BlockingQueue，优先队列比较的是时间，内部存储的是实现Delayed接口的对象。 只有在对象过期后才能从队列中获取对象。

内部结构

• 可重入锁
• 用于根据delay时间排序的优先级队列
• 用于优化阻塞通知的线程leader
• 用于实现阻塞和通知的Condition对象

Leader/Followers
Leader/Followers是多个工作线程轮流进行事件监听、分发、处理的一种模式。 该模式最大的优点在于，它是自己监听事件并处理客户请求，从接收到处理都是在同一线程中完成， 所以不需要在线程之间传递数据，解决线程频繁切换带来的开销。

该模式工作的任何时间点，只有一个线程成为Leader ，负责事件监听，而其他线程都是Follower，在休眠中等待成为Leader。 该模式的工作线程存在三种状态，工作线程同一时间只能处于一种状态，这三种状态为

• Leading:线程处于领导者状态，负责事件监听。Leader监听到事件后，有两种处理方式:
• 可以转移至Processing状态，自己处理该事件，并调用方法推选新领导者。
• 也可以指定其他Follower来处理事件，此时Leader状态不变。
• Processing:线程正在处理事件，处理完事件如果当前线程集中没有领导者，它将成为新领导者，否则转为追随者。
• Following:线程处于追随者状态，等待成为新的领导者也可能被领导者指定来处理新的事件。

核心源码分析：

入队public boolean offer(E e) {
 final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lock();
 try {
      q.offer(e);
 if (q.peek() == e) {//入队对象延迟时间是队列中最短的          leader = null;//重置leader          available.signal();//唤醒一个线程去监听新加入的对象      }
 return true;
  } finally {
      lock.unlock();
  }
}

出队public E take() throws InterruptedException {
 final ReentrantLock lock = this.lock;
  lock.lockInterruptibly();
 try {
 for (;;) {
          E first = q.peek();
 if (first == null)
              available.await();//队列为空，无限等待 else {
 long delay = first.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
 if (delay <= 0)//延迟时间已过，直接返回 return q.poll();
 else if (leader != null)//已有leader在监听了，无限等待                  available.await();
 else {
                  Thread thisThread = Thread.currentThread();
                  leader = thisThread;//当前线程成为leader try {
                      available.awaitNanos(delay);//在delay纳秒后唤醒                  } finally {
 if (leader == thisThread)// 入队一个最小延迟时间的对象时leader会被清空                          leader = null;
                  }
              }
          }
      }
  } finally {
 if (leader == null && q.peek() != null)//leader不存在且队列不为空，唤醒一个follower去成为leader去监听          available.signal();
      lock.unlock();
  }
}
 

优点：

• 效率高，任务触发时间延迟低

缺点：

• 数据是保存在内存，需要自己实现持久化
• 不具备分布式能力，需要自己实现高可用

未完待续。

本文来自网易云社区，经作者陈志良授权发布。

原文：延迟任务调度系统（技术选型与设计）