在开发中，每每会遇到一些关于延时任务的需求。例如java
生成订单30分钟未支付，则自动取消redis
生成订单60秒后,给用户发短信缓存
对上述的任务，咱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？一共有以下几点区别并发
定时任务有明确的触发时间，延时任务没有app
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，没有执行周期运维
定时任务通常执行的是批处理操做是多个任务，而延时任务通常是单个任务分布式
下面，咱们以判断订单是否超时为例，进行方案分析ide
redis缓存高并发
- 思路一性能
利用redis的zset,zset是一个有序集合，每个元素(member)都关联了一个score,经过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 …]
测试以下
# 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？咱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，具体以下图所示
生成订单30分钟未支付，则自动取消redis
生成订单60秒后,给用户发短信缓存
定时任务有明确的触发时间，延时任务没有app
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，没有执行周期运维
定时任务通常执行的是批处理操做是多个任务，而延时任务通常是单个任务分布式
- 思路一性能
利用redis的zset,zset是一个有序集合，每个元素(member)都关联了一个score,经过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 …]
测试以下
# 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？咱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，具体以下图所示
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();
}
}
此时对应输出以下
能够看到，几乎都是3秒以后，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，咱们上测试代码ThreadTest
package com.rjzheng.delay4;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class ThreadTest {
private static final int threadNum = 10;
private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(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();
}
}
}
输出以下所示
显然，出现了多个线程消费同一个资源的状况。
解决方案
(1)用分布式锁，可是用分布式锁，性能降低了，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，因而将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);
}
修改成
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，从新运行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，就是利用该机制能够在key失效以后，提供一个回调，其实是redis会给客户端发送一个消息。是须要redis版本2.8以上。
实现二
在redis.conf中，加入一条配置
notify-keyspace-events Ex
运行代码以下
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 {
<a href='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");
}
}
}
输出以下
能够明显看到3秒事后，订单取消了
ps:redis的pub/sub机制存在一个硬伤，官网内容以下
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，所以没法实现事件的可靠通知。也就是说，若是发布/订阅的客户端断链以后又重连，则在客户端断链期间的全部事件都丢失了。
所以，方案二不是太推荐。固然，若是你对可靠性要求不高，可使用。
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();
}
}
此时对应输出以下
能够看到，几乎都是3秒以后，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，咱们上测试代码ThreadTest
package com.rjzheng.delay4;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class ThreadTest {
private static final int threadNum = 10;
private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(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();
}
}
}
输出以下所示
显然，出现了多个线程消费同一个资源的状况。
解决方案
(1)用分布式锁，可是用分布式锁，性能降低了，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，因而将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);
}
修改成
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，从新运行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，就是利用该机制能够在key失效以后，提供一个回调，其实是redis会给客户端发送一个消息。是须要redis版本2.8以上。
实现二
在redis.conf中，加入一条配置
notify-keyspace-events Ex
运行代码以下
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 {
<a href='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");
}
}
}
输出以下
能够明显看到3秒事后，订单取消了
ps:redis的pub/sub机制存在一个硬伤，官网内容以下
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，所以没法实现事件的可靠通知。也就是说，若是发布/订阅的客户端断链以后又重连，则在客户端断链期间的全部事件都丢失了。
所以，方案二不是太推荐。固然，若是你对可靠性要求不高，可使用。
优缺点
优势:(1)因为使用Redis做为消息通道，消息都存储在Redis中。若是发送程序或者任务处理程序挂了，重启以后，还有从新处理数据的可能性。
(2)作集群扩展至关方便
(3)时间准确度高
缺点:(1)须要额外进行redis维护
优势:(1)因为使用Redis做为消息通道，消息都存储在Redis中。若是发送程序或者任务处理程序挂了，重启以后，还有从新处理数据的可能性。
(2)作集群扩展至关方便
(3)时间准确度高
缺点:(1)须要额外进行redis维护
(5)使用消息队列
咱们能够采用rabbitMQ的延时队列。RabbitMQ具备如下两个特性，能够实现延迟队列
RabbitMQ能够针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，若是超时，则消息变为dead letter
lRabbitMQ的Queue能够配置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，则按照这两个参数从新路由。
结合以上两个特性，就能够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。
咱们能够采用rabbitMQ的延时队列。RabbitMQ具备如下两个特性，能够实现延迟队列
RabbitMQ能够针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，若是超时，则消息变为dead letter
lRabbitMQ的Queue能够配置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，则按照这两个参数从新路由。
结合以上两个特性，就能够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
优势: 高效,能够利用rabbitmq的分布式特性轻易的进行横向扩展,消息支持持久化增长了可靠性。
缺点：自己的易用度要依赖于rabbitMq的运维.由于要引用rabbitMq,因此复杂度和成本变高
缺点：自己的易用度要依赖于rabbitMq的运维.由于要引用rabbitMq,因此复杂度和成本变高