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上一篇写了使用RabbitMQ来实现延迟任务的实现，其实实现延迟任务的方式有很多，各有利弊，有单机和分布式的。在这里做一个总结，在遇到这类问题的时候希望给大家一个参考和思路。
延迟任务有别于定式任务，定式任务往往是固定周期的，有明确的触发时间。而延迟任务一般没有固定的开始时间，它常常是由一个事件触发的，而在这个事件触发之后的一段时间内触发另一个事件。延迟任务相关的业务场景如下：
场景一：物联网系统经常会遇到向终端下发命令，如果命令一段时间没有应答，就需要设置成超时。
场景二：订单下单之后30分钟后，如果用户没有付钱，则系统自动取消订单。
下面我们来探讨一些方案，其实这些方案没有好坏之分，和系统架构一样，只有最适合。对于数据量较小的情况下，任意一种方案都可行，考虑的是简单明了和开发速度，尽量避免把系统搞复杂了。而对于数据量较大的情况下，就需要有一些选择，并不是所有的方案都适合了。
这是比较常见的一种方式，所有的订单或者所有的命令一般都会存储在数据库中。我们会起一个线程去扫数据库或者一个数据库定时Job，找到那些超时的数据，直接更新状态，或者拿出来执行一些操作。这种方式很简单，不会引入其他的技术，开发周期短。
如果数据量比较大，千万级甚至更多，插入频率很高的话，上面的方式在性能上会出现一些问题，查找和更新对会占用很多时间，轮询频率高的话甚至会影响数据入库。一种可以尝试的方式就是使用类似TBSchedule或Elastic-Job这样的分布式的任务调度加上数据分片功能，把需要判断的数据分到不同的机器上执行。
如果数据量进一步增大，那扫数据库肯定就不行了。另一方面，对于订单这类数据，我们也许会遇到分库分表，那上述方案就会变得过于复杂，得不偿失。
Java中的DelayQueue位于java.util.concurrent包下，作为单机实现，它很好的实现了延迟一段时间后触发事件的需求。由于是线程安全的它可以有多个消费者和多个生产者，从而在某些情况下可以提升性能。DelayQueue本质是封装了一个PriorityQueue，使之线程安全，加上Delay功能，也就是说，消费者线程只能在队列中的消息“过期”之后才能返回数据获取到消息，不然只能获取到null。
之所以要用到PriorityQueue，主要是需要排序。也许后插入的消息需要比队列中的其他消息提前触发，那么这个后插入的消息就需要最先被消费者获取，这就需要排序功能。PriorityQueue内部使用最小堆来实现排序队列。队首的，最先被消费者拿到的就是最小的那个。使用最小堆让队列在数据量较大的时候比较有优势。使用最小堆来实现优先级队列主要是因为最小堆在插入和获取时，时间复杂度相对都比较好，都是O(logN)。
下面例子实现了未来某个时间要触发的消息。我把这些消息放在DelayQueue中，当消息的触发时间到，消费者就能拿到消息，并且消费，实现处理方法。示例代码：
/* * 定义放在延迟队列中的对象，需要实现Delayed接口 */ public class DelayedTask implements Delayed { private int _expireInSecond = 0; public DelayedTask(int delaySecond) { Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.add(Calendar.SECOND, delaySecond); _expireInSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); } public int compareTo(Delayed o) { long d = (getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)); return (d == 0) ? 0 : ((d < 0) ? -1 : 1); } public long getDelay(TimeUnit unit) { // TODO Auto-generated method stub Calendar cal = Calendar.getInstance(); return _expireInSecond - (cal.getTimeInMillis() / 1000); } }
下面定义了三个延迟任务，分别是10秒，5秒和15秒。依次入队列，期望5秒钟后，5秒的消息先被获取到，然后每个5秒钟，依次获取到10秒数据和15秒的那个数据。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // TODO Auto-generated method stub SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); //定义延迟队列 DelayQueue<DelayedTask> delayQueue = new DelayQueue<DelayedTask>(); //定义三个延迟任务 DelayedTask task1 = new DelayedTask(10); DelayedTask task2 = new DelayedTask(5); DelayedTask task3 = new DelayedTask(15); delayQueue.add(task1); delayQueue.add(task2); delayQueue.add(task3); System.out.println(sdf.format(new Date()) + " start"); while (delayQueue.size() != 0) { //如果没到时间，该方法会返回 DelayedTask task = delayQueue.poll(); if (task != null) { Date now = new Date(); System.out.println(sdf.format(now)); } Thread.sleep(1000); } }
输出结果如下图：
DelayQueue是一种很好的实现方式，虽然是单机，但是可以多线程生产和消费，提高效率。拿到消息后也可以使用异步线程去执行下一步的任务。如果有分布式的需求可以使用Redis来实现消息的分发，如果对消息的可靠性有非常高的要求可以使用消息中间件：
使用DelayQueue需要考虑程序挂掉之后，内存里面未处理消息的丢失带来的影响。
JDK自带的一种线程池，它能调度一些命令在一段时间之后执行，或者周期性的执行。文章开头的一些业务场景主要使用第一种方式，即，在一段时间之后执行某个操作。代码例子如下：
public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(100); for (int i = 10; i > 0; i--) { executor.schedule(new Runnable() { public void run() { // TODO Auto-generated method stub System.out.println( "Work start, thread id:" + Thread.currentThread().getId() + " " + sdf.format(new Date())); } }, i, TimeUnit.SECONDS); } }
执行结果：
ScheduledExecutorService的实现类ScheduledThreadPoolExecutor提供了一种并行处理的模型，简化了线程的调度。DelayedWorkQueue是类似DelayQueue的实现，也是基于最小堆的、线程安全的数据结构，所以会有上例排序后输出的结果。
ScheduledExecutorService比上面一种DelayQueue更加实用。因为，一般来说，使用DelayQueue获取消息后触发事件都会实用多线程的方式执行，以保证其他事件能准时进行。而ScheduledThreadPoolExecutor就是对这个过程进行了封装，让大家更加方便的使用。同时在加强了部分功能，比如定时触发命令。
时间轮是一种非常惊艳的数据结构。其在Linux内核中使用广泛，是Linux内核定时器的实现方法和基础之一。按使用场景，大致可以分为两种时间轮：原始时间轮和分层时间轮。分层时间轮是原始时间轮的升级版本，来应对时间“槽”数量比较大的情况，对内存和精度都有很高要求的情况。我们延迟任务的场景一般只需要用到原始时间轮就可以了。
原始时间轮：如下图一个轮子，有8个“槽”，可以代表未来的一个时间。如果以秒为单位，中间的指针每隔一秒钟转动到新的“槽”上面，就好像手表一样。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）。这个圈数需要记录在槽中的数据结构里面。这个数据结构最重要的是两个指针，一个是触发任务的函数指针，另外一个是触发的总第几圈数。时间轮可以用简单的数组或者是环形链表来实现。
相比DelayQueue的数据结构，时间轮在算法复杂度上有一定优势。DelayQueue由于涉及到排序，需要调堆，插入和移除的复杂度是O(lgn)，而时间轮在插入和移除的复杂度都是O(1)。
时间轮比较好的开源实现是Netty的
// 创建Timer, 精度为100毫秒, HashedWheelTimer timer = new HashedWheelTimer(); System.out.println(sdf.format(new Date())); MyTask task1 = new MyTask(); MyTask task2 = new MyTask(); MyTask task3 = new MyTask(); timer.newTimeout(task1, 5, TimeUnit.SECONDS); timer.newTimeout(task2, 10, TimeUnit.SECONDS); timer.newTimeout(task3, 15, TimeUnit.SECONDS); // 阻塞main线程 try { System.in.read(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); }
其中HashedWheelTimer有多个构造函数。其中：
ThreadFactory ：创建线程的类，默认Executors.defaultThreadFactory()。
TickDuration：多少时间指针顺时针转一格，单位由下面一个参数提供。
TimeUnit：上一个参数的时间单位。
TicksPerWheel：时间轮上的格子数。
如果一个任务要在120s后执行，时间轮是默认参数的话，那么这个任务在时间轮上需要经过
120000ms / (512 * 100ms) = 2轮
120000ms % (512 * 100ms) = 176格。
在使用HashedWheelTimer的过程中，延迟任务的实现最好使用异步的，HashedWheelTimer的任务管理和执行都在一个线程里面。如果任务比较耗时，那么指针就会延迟，导致整个任务就会延迟。
quartz是一个企业级的开源的任务调度框架，quartz内部使用TreeSet来保存Trigger，如下图。Java中的TreeSet是使用TreeMap实现，TreeMap是一个红黑树实现。红黑树的插入和删除复杂度都是logN。和最小堆相比各有千秋。最小堆插入比红黑树快，删除顶层节点比红黑树慢。
相比上述的三种轻量级的实现功能丰富很多。有专门的任务调度线程，和任务执行线程池。quartz功能强大，主要是用来执行周期性的任务，当然也可以用来实现延迟任务。但是如果只是实现一个简单的基于内存的延时任务的话，quartz就稍显庞大。
Redis中的ZSet是一个有序的Set，内部使用HashMap和跳表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
public class ZSetTest { private JedisPool jedisPool = null; // Redis服务器IP private String ADDR = "10.23.22.42"; // Redis的端口号 private int PORT = 6379; private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void intJedis() { jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT); } public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub ZSetTest zsetTest = new ZSetTest(); zsetTest.intJedis(); zsetTest.addItem(); zsetTest.getItem(); zsetTest.deleteZSet(); } public void deleteZSet() { Jedis jedis = jedisPool.getResource(); jedis.del("zset_test"); } public void addItem() { Jedis jedis = jedisPool.getResource(); Calendar cal1 = Calendar.getInstance(); cal1.add(Calendar.SECOND, 10); int second10later = (int) (cal1.getTimeInMillis() / 1000); Calendar cal2 = Calendar.getInstance(); cal2.add(Calendar.SECOND, 20); int second20later = (int) (cal2.getTimeInMillis() / 1000); Calendar cal3 = Calendar.getInstance(); cal3.add(Calendar.SECOND, 30); int second30later = (int) (cal3.getTimeInMillis() / 1000); Calendar cal4 = Calendar.getInstance(); cal4.add(Calendar.SECOND, 40); int second40later = (int) (cal4.getTimeInMillis() / 1000); Calendar cal5 = Calendar.getInstance(); cal5.add(Calendar.SECOND, 50); int second50later = (int) (cal5.getTimeInMillis() / 1000); jedis.zadd("zset_test", second50later, "e"); jedis.zadd("zset_test", second10later, "a"); jedis.zadd("zset_test", second30later, "c"); jedis.zadd("zset_test", second20later, "b"); jedis.zadd("zset_test", second40later, "d"); System.out.println(sdf.format(new Date()) + " add finished."); } public void getItem() { Jedis jedis = jedisPool.getResource(); while (true) { try { Set<Tuple> set = jedis.zrangeWithScores("zset_test", 0, 0); String value = ((Tuple) set.toArray()[0]).getElement(); int score = (int) ((Tuple) set.toArray()[0]).getScore(); Calendar cal = Calendar.getInstance(); int nowSecond = (int) (cal.getTimeInMillis() / 1000); if (nowSecond >= score) { jedis.zrem("zset_test", value); System.out.println(sdf.format(new Date()) + " removed value:" + value); } if (jedis.zcard("zset_test") <= 0) { System.out.println(sdf.format(new Date()) + " zset empty "); return; } Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } } }
在用作延迟任务的时候，可以在添加数据的时候，使用zadd把score写成未来某个时刻的unix时间戳。消费者使用zrangeWithScores获取优先级最高的（最早开始的的）任务。注意，zrangeWithScores并不是取出来，只是看一下并不删除，类似于Queue的peek方法。程序对最早的这个消息进行验证，是否到达要运行的时间，如果是则执行，然后删除zset中的数据。如果不是，则继续等待。
由于zrangeWithScores 和 zrem是先后使用，所以有可能有并发问题，即两个线程或者两个进程都会拿到一样的一样的数据，然后重复执行，最后又都会删除。如果是单机多线程执行，或者分布式环境下，可以使用Redis事务，也可以使用由Redis实现的分布式锁，或者使用下例中Redis Script。你可以在Redis官方的Transaction章节找到事务的相关内容。
使用Redis的好处主要是：
1. 解耦：把任务、任务发起者、任务执行者的三者分开，逻辑更加清晰，程序强壮性提升，有利于任务发起者和执行者各自迭代，适合多人协作。
2. 异常恢复：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。
3. 分布式：如果数据量较大，程序执行时间比较长，我们可以针对任务发起者和任务执行者进行分布式部署。特别注意任务的执行者，也就是Redis的接收方需要考虑分布式锁的问题。
Jesque是Resque的java实现，Resque是一个基于Redis的Ruby项目，用于后台的定时任务。Jesque实现延迟任务的方法也是在Redis里面建立一个ZSet，和上例一样的处理方式。上例提到在使用ZSet作为优先级队列的时候，由于zrangeWithScores 和 zrem没法保证原子性，所有在分布式环境下会有问题。在Jesque中，它使用的Redis Script来解决这个问题。Redis Script可以保证操作的原子性，相比事务也减少了一些网络开销，性能更加出色。
使用RabbitMQ的TTL和DXL实现延迟队列在这里不做详细的介绍，这篇文章描述的比较详细。
综上所述，解决延迟队列有很多种方法。选择哪个解决方案也需要根据不同的数据量、实时性要求、已有架构和组件等因素进行判断和取舍。对于比较简单的系统，可以使用数据库轮训的方式。数据量稍大，实时性稍高一点的系统可以使用JDK延迟队列（也许需要解决程序挂了，内存中未处理任务丢失的情况）。如果需要分布式横向扩展的话推荐使用Redis的方案。但是对于系统中已有RabbitMQ，那RabbitMQ会是一个更好的方案。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/6663720.html
