分布式 延时任务解决方案

标签：line   执行   消息   线程   ons   成本   运维   thread   dead   

在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如

• 生成订单30分钟未支付，则自动取消

• 生成订单60秒后,给用户发短信

对上述的任务，我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？一共有如下几点区别

1. 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有

2. 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

3. 定时任务一般执行的是批处理操作是多个任务，而延时任务一般是单个任务

下面，我们以判断订单是否超时为例，进行方案分析

 

redis缓存

- 思路一

利用redis的zset,zset是一个有序集合，每一个元素(member)都关联了一个score,通过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 …]

测试如下

# 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？我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，具体如下图所示

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();

    }

    

}

此时对应输出如下

可以看到，几乎都是3秒之后，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，我们上测试代码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();

        }

    }

}

输出如下所示

显然，出现了多个线程消费同一个资源的情况。

解决方案

(1)用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，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，于是将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);

}

修改为

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，重新运行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，就是利用该机制可以在key失效之后，提供一个回调，实际上是redis会给客户端发送一个消息。是需要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+"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");

        }

    }

}

输出如下

可以明显看到3秒过后，订单取消了

ps:redis的pub/sub机制存在一个硬伤，官网内容如下

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的发布/订阅目前是即发即弃(fire and forget)模式的，因此无法实现事件的可靠通知。也就是说，如果发布/订阅的客户端断链之后又重连，则在客户端断链期间的所有事件都丢失了。
因此，方案二不是太推荐。当然，如果你对可靠性要求不高，可以使用。

优缺点

优点:(1)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。
(2)做集群扩展相当方便
(3)时间准确度高

缺点:(1)需要额外进行redis维护

(5)使用消息队列

我们可以采用rabbitMQ的延时队列。RabbitMQ具有以下两个特性，可以实现延迟队列

• RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为dead letter

• lRabbitMQ的Queue可以配置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，则按照这两个参数重新路由。
  结合以上两个特性，就可以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

优点: 高效,可以利用rabbitmq的分布式特性轻易的进行横向扩展,消息支持持久化增加了可靠性。

缺点：本身的易用度要依赖于rabbitMq的运维.因为要引用rabbitMq,所以复杂度和成本变高

 

 

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/4RMT427vnsRezfV_s7RVGA 

分布式 延时任务解决方案

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原文地址：https://www.cnblogs.com/wangdaijun/p/9498498.html