280 lines
9.2 KiB
Markdown
280 lines
9.2 KiB
Markdown
|
||
|
||
因收到Google相关通知,网站将会择期关闭。相关通知内容
|
||
|
||
|
||
30 完整案例:实现延迟队列的两种方法
|
||
延迟队列是指把当前要做的事情,往后推迟一段时间再做。
|
||
|
||
延迟队列在实际工作中和面试中都比较常见,它的实现方式有很多种,然而每种实现方式也都有它的优缺点,接下来我们来看。
|
||
|
||
延迟队列的使用场景
|
||
|
||
延迟队列的常见使用场景有以下几种:
|
||
|
||
|
||
超过 30 分钟未支付的订单,将会被取消
|
||
外卖商家超过 5 分钟未接单的订单,将会被取消
|
||
在平台注册但 30 天内未登录的用户,发短信提醒
|
||
|
||
|
||
等类似的应用场景,都可以使用延迟队列来实现。
|
||
|
||
常见实现方式
|
||
|
||
Redis 延迟队列实现的思路、优点:目前市面上延迟队列的实现方式基本分为三类,第一类是通过程序的方式实现,例如 JDK 自带的延迟队列 DelayQueue,第二类是通过 MQ 框架来实现,例如 RabbitMQ 可以通过 rabbitmq-delayed-message-exchange 插件来实现延迟队列,第三类就是通过 Redis 的方式来实现延迟队列。
|
||
|
||
程序实现方式
|
||
|
||
JDK 自带的 DelayQueue 实现延迟队列,代码如下:
|
||
|
||
public class DelayTest {
|
||
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
|
||
DelayQueue delayQueue = new DelayQueue();
|
||
delayQueue.put(new DelayElement(1000));
|
||
delayQueue.put(new DelayElement(3000));
|
||
delayQueue.put(new DelayElement(5000));
|
||
System.out.println("开始时间:" + DateFormat.getDateTimeInstance().format(new Date()));
|
||
while (!delayQueue.isEmpty()){
|
||
System.out.println(delayQueue.take());
|
||
}
|
||
System.out.println("结束时间:" + DateFormat.getDateTimeInstance().format(new Date()));
|
||
}
|
||
|
||
static class DelayElement implements Delayed {
|
||
// 延迟截止时间(单面:毫秒)
|
||
long delayTime = System.currentTimeMillis();
|
||
public DelayElement(long delayTime) {
|
||
this.delayTime = (this.delayTime + delayTime);
|
||
}
|
||
@Override
|
||
// 获取剩余时间
|
||
public long getDelay(TimeUnit unit) {
|
||
return unit.convert(delayTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
|
||
}
|
||
@Override
|
||
// 队列里元素的排序依据
|
||
public int compareTo(Delayed o) {
|
||
if (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) {
|
||
return 1;
|
||
} else if (this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) {
|
||
return -1;
|
||
} else {
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
}
|
||
@Override
|
||
public String toString() {
|
||
return DateFormat.getDateTimeInstance().format(new Date(delayTime));
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
程序执行结果:
|
||
|
||
开始时间:2019-6-13 20:40:38
|
||
2019-6-13 20:40:39
|
||
2019-6-13 20:40:41
|
||
2019-6-13 20:40:43
|
||
结束时间:2019-6-13 20:40:43
|
||
|
||
|
||
|
||
优点
|
||
|
||
|
||
开发比较方便,可以直接在代码中使用
|
||
代码实现比较简单
|
||
|
||
|
||
缺点
|
||
|
||
|
||
不支持持久化保存
|
||
不支持分布式系统
|
||
|
||
|
||
MQ 实现方式
|
||
|
||
RabbitMQ 本身并不支持延迟队列,但可以通过添加插件 rabbitmq-delayed-message-exchange 来实现延迟队列。
|
||
|
||
优点
|
||
|
||
|
||
支持分布式
|
||
支持持久化
|
||
|
||
|
||
缺点
|
||
|
||
框架比较重,需要搭建和配置 MQ。
|
||
|
||
Redis 实现方式
|
||
|
||
Redis 是通过有序集合(ZSet)的方式来实现延迟消息队列的,ZSet 有一个 Score 属性可以用来存储延迟执行的时间。
|
||
|
||
优点
|
||
|
||
|
||
灵活方便,Redis 是互联网公司的标配,无序额外搭建相关环境;
|
||
可进行消息持久化,大大提高了延迟队列的可靠性;
|
||
分布式支持,不像 JDK 自身的 DelayQueue;
|
||
高可用性,利用 Redis 本身高可用方案,增加了系统健壮性。
|
||
|
||
|
||
缺点
|
||
|
||
需要使用无限循环的方式来执行任务检查,会消耗少量的系统资源。
|
||
|
||
结合以上优缺点,我们决定使用 Redis 来实现延迟队列,具体实现代码如下。
|
||
|
||
代码实战
|
||
|
||
本文我们使用 Java 语言来实现延迟队列,延迟队列的实现有两种方式:第一种是利用 zrangebyscore 查询符合条件的所有待处理任务,循环执行队列任务。第二种实现方式是每次查询最早的一条消息,判断这条信息的执行时间是否小于等于此刻的时间,如果是则执行此任务,否则继续循环检测。
|
||
|
||
方式一
|
||
|
||
一次性查询所有满足条件的任务,循环执行,代码如下:
|
||
|
||
import redis.clients.jedis.Jedis;
|
||
import utils.JedisUtils;
|
||
|
||
import java.time.Instant;
|
||
import java.util.Set;
|
||
|
||
/**
|
||
* 延迟队列
|
||
*/
|
||
public class DelayQueueExample {
|
||
// zset key
|
||
private static final String _KEY = "myDelayQueue";
|
||
|
||
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
|
||
Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
|
||
// 延迟 30s 执行(30s 后的时间)
|
||
long delayTime = Instant.now().plusSeconds(30).getEpochSecond();
|
||
jedis.zadd(_KEY, delayTime, "order_1");
|
||
// 继续添加测试数据
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(2).getEpochSecond(), "order_2");
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(2).getEpochSecond(), "order_3");
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(7).getEpochSecond(), "order_4");
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(10).getEpochSecond(), "order_5");
|
||
// 开启延迟队列
|
||
doDelayQueue(jedis);
|
||
}
|
||
|
||
/**
|
||
* 延迟队列消费
|
||
* @param jedis Redis 客户端
|
||
*/
|
||
public static void doDelayQueue(Jedis jedis) throws InterruptedException {
|
||
while (true) {
|
||
// 当前时间
|
||
Instant nowInstant = Instant.now();
|
||
long lastSecond = nowInstant.plusSeconds(-1).getEpochSecond(); // 上一秒时间
|
||
long nowSecond = nowInstant.getEpochSecond();
|
||
// 查询当前时间的所有任务
|
||
Set<String> data = jedis.zrangeByScore(_KEY, lastSecond, nowSecond);
|
||
for (String item : data) {
|
||
// 消费任务
|
||
System.out.println("消费:" + item);
|
||
}
|
||
// 删除已经执行的任务
|
||
jedis.zremrangeByScore(_KEY, lastSecond, nowSecond);
|
||
Thread.sleep(1000); // 每秒轮询一次
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
以上程序执行结果如下:
|
||
|
||
消费:order_2
|
||
消费:order_3
|
||
消费:order_4
|
||
消费:order_5
|
||
消费:order_1
|
||
|
||
|
||
|
||
方式二
|
||
|
||
每次查询最早的一条任务,与当前时间判断,决定是否需要执行,实现代码如下:
|
||
|
||
import redis.clients.jedis.Jedis;
|
||
import utils.JedisUtils;
|
||
|
||
import java.time.Instant;
|
||
import java.util.Set;
|
||
|
||
/**
|
||
* 延迟队列
|
||
*/
|
||
public class DelayQueueExample {
|
||
// zset key
|
||
private static final String _KEY = "myDelayQueue";
|
||
|
||
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
|
||
Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
|
||
// 延迟 30s 执行(30s 后的时间)
|
||
long delayTime = Instant.now().plusSeconds(30).getEpochSecond();
|
||
jedis.zadd(_KEY, delayTime, "order_1");
|
||
// 继续添加测试数据
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(2).getEpochSecond(), "order_2");
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(2).getEpochSecond(), "order_3");
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(7).getEpochSecond(), "order_4");
|
||
jedis.zadd(_KEY, Instant.now().plusSeconds(10).getEpochSecond(), "order_5");
|
||
// 开启延迟队列
|
||
doDelayQueue2(jedis);
|
||
}
|
||
|
||
/**
|
||
* 延迟队列消费(方式2)
|
||
* @param jedis Redis 客户端
|
||
*/
|
||
public static void doDelayQueue2(Jedis jedis) throws InterruptedException {
|
||
while (true) {
|
||
// 当前时间
|
||
long nowSecond = Instant.now().getEpochSecond();
|
||
// 每次查询一条消息,判断此消息的执行时间
|
||
Set<String> data = jedis.zrange(_KEY, 0, 0);
|
||
if (data.size() == 1) {
|
||
String firstValue = data.iterator().next();
|
||
// 消息执行时间
|
||
Double score = jedis.zscore(_KEY, firstValue);
|
||
if (nowSecond >= score) {
|
||
// 消费消息(业务功能处理)
|
||
System.out.println("消费消息:" + firstValue);
|
||
// 删除已经执行的任务
|
||
jedis.zrem(_KEY, firstValue);
|
||
}
|
||
}
|
||
Thread.sleep(100); // 执行间隔
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
以上程序执行结果和实现方式一相同,结果如下:
|
||
|
||
消费:order_2
|
||
消费:order_3
|
||
消费:order_4
|
||
消费:order_5
|
||
消费:order_1
|
||
|
||
|
||
|
||
其中,执行间隔代码 Thread.sleep(100) 可根据实际的业务情况删减或配置。
|
||
|
||
小结
|
||
|
||
本文我们介绍了延迟队列的使用场景以及各种实现方案,其中 Redis 的方式是最符合我们需求的,它主要是利用有序集合的 score 属性来存储延迟执行时间,再开启一个无限循环来判断是否有符合要求的任务,如果有的话执行相关逻辑,没有的话继续循环检测。
|
||
|
||
|
||
|
||
|