Redis使用- 延时任务场景

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

定时任务有明确的触发时间,延时任务没有

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

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

方案分析

(1)数据库轮询

思路

该方案通常是在小型项目中使用,即通过一个线程定时的去扫描数据库,通过订单时间来判断是否有超时的订单,然后进行update或delete等操作

实现

maven项目引入一个依赖如下所示

org.quartz-scheduler

quartz

2.2.2

调用Demo类MyJob如下所示

package com.rjzheng.delay1;

import org.quartz.JobBuilder;

import org.quartz.JobDetail;

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;

import org.quartz.Job;

import org.quartz.JobExecutionContext;

import org.quartz.JobExecutionException;

public class MyJob implements Job {

public void execute(JobExecutionContext context)

throws JobExecutionException {

System.out.println(“要去数据库扫描啦。。。”);

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

// 创建任务

JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)

.withIdentity(“job1”, “group1”).build();

// 创建触发器 每3秒钟执行一次

Trigger trigger = TriggerBuilder

.newTrigger()

.withIdentity(“trigger1”, “group3”)

.withSchedule(

SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()

.withIntervalInSeconds(3).repeatForever())

.build();

Scheduler scheduler = new StdSchedulerFactory().getScheduler();

// 将任务及其触发器放入调度器

scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);

// 调度器开始调度任务

scheduler.start();

}

}

运行代码,可发现每隔3秒,输出如下

要去数据库扫描啦。。。

优缺点

优点:简单易行,支持集群操作

缺点:(1)对服务器内存消耗大

(2)存在延迟,比如你每隔3分钟扫描一次,那最坏的延迟时间就是3分钟

(3)假设你的订单有几千万条,每隔几分钟这样扫描一次,数据库损耗极大

(2)JDK的延迟队列

思路

该方案是利用JDK自带的DelayQueue来实现,这是一个无界阻塞队列,该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素,放入DelayQueue中的对象,是必须实现Delayed接口的。

DelayedQueue实现工作流程如下图所示

其中Poll():获取并移除队列的超时元素,没有则返回空

take():获取并移除队列的超时元素,如果没有则wait当前线程,直到有元素满足超时条件,返回结果。

实现

定义一个类OrderDelay实现Delayed,代码如下

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); } // 返回距离你自定义的超时时间还有多少 public long getDelay(TimeUnit unit) { return unit.convert(timeout - System.nanoTime(),TimeUnit.NANOSECONDS); } void print() { System.out.println(orderId+"编号的订单要删除啦。。。。"); } } 运行的测试Demo为,我们设定延迟时间为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 list = new ArrayList();

list.add(“00000001”);

list.add(“00000002”);

list.add(“00000003”);

list.add(“00000004”);

list.add(“00000005”);

DelayQueue queue = newDelayQueue();

long start = System.currentTimeMillis();

for(int i = 0;i<5;i++){ //延迟三秒取出 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(); } } } } 输出如下 00000001编号的订单要删除啦。。。。 After 3003 MilliSeconds 00000002编号的订单要删除啦。。。。 After 6006 MilliSeconds 00000003编号的订单要删除啦。。。。 After 9006 MilliSeconds 00000004编号的订单要删除啦。。。。 After 12008 MilliSeconds 00000005编号的订单要删除啦。。。。 After 15009 MilliSeconds 可以看到都是延迟3秒,订单被删除 优缺点 优点:效率高,任务触发时间延迟低。 缺点:(1)服务器重启后,数据全部消失,怕宕机 (2)集群扩展相当麻烦 (3)因为内存条件限制的原因,比如下单未付款的订单数太多,那么很容易就出现OOM异常 (4)代码复杂度较高 (3)时间轮算法 思路 先上一张时间轮的图(这图到处都是啦) 时间轮算法可以类比于时钟,如上图箭头(指针)按某一个方向按固定频率轮动,每一次跳动称为一个 tick。这样可以看出定时轮由个3个重要的属性参数,ticksPerWheel(一轮的tick数),tickDuration(一个tick的持续时间)以及 timeUnit(时间单位),例如当ticksPerWheel=60,tickDuration=1,timeUnit=秒,这就和现实中的始终的秒针走动完全类似了。 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) 实现 我们用Netty的HashedWheelTimer来实现 给Pom加上下面的依赖

io.netty

netty-all

4.1.24.Final

测试代码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(“要去数据库删除订单了。。。。”);

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+”秒过去了”);

i++;

}

}

}

输出如下

1秒过去了

2秒过去了

3秒过去了

4秒过去了

5秒过去了

要去数据库删除订单了。。。。

6秒过去了

优缺点

优点:效率高,任务触发时间延迟时间比delayQueue低,代码复杂度比delayQueue低。

缺点:(1)服务器重启后,数据全部消失,怕宕机

(2)集群扩展相当麻烦

(3)因为内存条件限制的原因,比如下单未付款的订单数太多,那么很容易就出现OOM异常

(4)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 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 = 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 = 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 { @Override

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

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