一种异步延迟队列的实现方式调研

一、应用场景

目前系统中有很多需要用到延时处理的功能：支付超时取消、排队超时、短信、微信等提醒延迟发送、token刷新、会员卡过期等等。通过延时处理，极大地节省系统的资源，不必轮询数据库处理任务。

目前大部分功能通过定时任务完成，定时任务还分使用quartz及xxljob两种类型轮询时间短，每秒执行一次，对数据库造成一定的压力，并且会有1秒的误差。轮询时间久，如30分钟一次，03:01插入一条数据，正常3:31执行过期，但是3:30执行轮询时，扫描330的数据，是扫描不到3:31的数据的，需要4:00的时候才能扫描到，相当于多延迟了29分钟！

二、演示处理方式调研

1.DelayQueue

实现方式：

jvm提供的延迟阻塞队列，通过优先级队列对不同延迟时间任务进行排序，通过condition进行阻塞、睡眠dealy时间 获取延迟任务。

当有新任务加入时，会判断新任务是否是第一个待执行的任务，若是，会解除队列睡眠，防止新加入的元素时需要执行的元素而不能正常被执行线程获取到。

存在的问题：

单机运行，系统宕机后，无法进行有效的重试

没有执行记录和备份

没有重试机制

系统重启时，会将任务清空！

不能分片消费

优势： 实现简单，无任务时阻塞，节省资源，执行时间准确

2.延迟队列mq

实现方式：依赖mq，通过设置延迟消费时间，达到延迟消费功能。像rabbitMq、jmq都可以设置延迟消费时间。RabbitMq通过将消息设置过期时间，放入私信队列进行消费实现。

存在的问题：时间设置不灵活，每个queue是固定的到期时间，每次新创建延时队列，需要创建新的消息队列

优点：依靠jmq，可以有效的监控、消费记录、重试，具备多机同时消费能力，不惧怕宕机

3.定时任务

通过定时任务轮询符合条件的数据

缺点：

必须要读业务数据库，对数据库造成一定的压力，

存在延时

一次扫描数据量过大时，占用过多的系统资源。

无法分片消费

 优点：

消费失败后，下次还能继续消费，具备重试能力，

消费能力稳定

4.redis

任务存储在redis中，使用redis的 zset队列根据score进行排序，程序通过线程不断获取队列数据消费，实现延时队列

优点：

查询redis相比较数据库快，set队列长度过大，会根据跳表结构进行查询，效率高

redis可根据时间戳进行排序，只需要查询当前时间戳内的分数的任务即可

无惧机器重启

分布式消费

缺点：

受限于redis性能，并发10W

多个命令无法保证原子性，使用lua脚本会要求所有数据都在一个redis分片上。

5. 时间轮

通过时间轮实现的延迟任务执行，也是基于jvm单机运行，如kafka、netty都有实现时间轮，redisson的看门狗也是通过netty的时间轮实现的。

缺点：不适合分布式服务的使用，宕机后，会丢失任务。

三、实现目标

兼容目前在使用的异步事件组件，并提供更可靠，可重试、有记录、可监控报警、高性能的延迟组件。

消息传输可靠性：消息进入到延迟队列后，保证至少被消费一次。

Client支持丰富：支持多重语言。

高可用性：支持多实例部署。挂掉一个实例后，还有后备实例继续提供服务。

实时性：允许存在一定的时间误差。

支持消息删除：业务使用方，可以随时删除指定消息。

支持消费查询

支持手动重试

对当前异步事件的执行增加监控

四、架构设计

五、延迟组件实现方式

1.实现原理

目前选择使用jimdb通过zset实现延时功能，将任务id和对应的执行时间作为score存在在zset队列中，默认会按照score排序，每次取0-当前时间内的score的任务id，

发送延迟任务时，会根据时间戳+机器ip+queueName+sequence 生成唯一的id，构造消息体，加密后放入zset队列中。

通过搬运线程，将达到执行时间的任务移动到发布队列中，等待消费者获取。

监控方通过集成ump

消费记录通过redis备份+数据库持久化完成。

通过缓存实现的方式，只是实现的一种，可以通过参数控制使用哪一种实现方式，并可通过spi自由扩展。

2.消息结构

每个Job必须包含以下几个属性：

Topic：Job类型,即QueueName

Id：Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息。

Delay：Job需要延迟的时间。单位：秒。（服务端会将其转换为绝对时间）

Body：Job的内容，供消费者做具体的业务处理，以json格式存储。

traceId:发送线程的traceId，待后续pfinder支持设置traceId后，可与发送线程公用同一个traceiD,便于日志追踪

具体结构如下图表示：

TTR的设计目的是为了保证消息传输的可靠性。

3.数据流转及流程图

基于redis-disruptor方式进行发布、消费，可以作为消息来进行使用，消费者采用原有异步事件的disruptor无锁队列消费，不同应用、不同queue之间无锁

1）支持应用只发布，不消费，达到消息队列的功能。

2）支持分桶，针对大key问题，若事件多，可以设置延迟队列和任务队列桶的数量，减小因大key造成的redis阻塞问题。

3）通过ducc配置，进行性能的扩展，目前只支持开启消费和关闭消费。 

4）支持设置超时时间配置，防止消费线程执行过久

瓶颈：消费速度慢，生产速度过快，会导致ringbuffer队列占满，当前应用既是生产者也是消费者时，生产者会休眠，性能取决于消费速度，可通过水平扩展机器，直接提升性能。监控redis队列的长度，若不断增长，可考虑增加消费者，直接提高性能。

可能出现的情况：因一个应用公用一个disruptor，拥有64个消费者线程，如果某一个事件消费过慢，导致64个线程都在消费这个事件，会导致其他事件无消费线程消费，生产者线程也被阻塞，导致所有事件的消费都被阻塞。

后期观察是否有这个性能瓶颈，可给每一个queue一个消费者线程池。

六、demo示例

增加配置文件

判断是否开启jd.event.enable:true

 

 com.jd.car
 senna-event
 1.0-SNAPSHOT 

配置

jd:
senna:
event:
enable: true
queue:
retryEventQueue:
bucketNum: 1
handleBean: retryHandle

消费代码：

package com.jd.car.senna.admin.event;


import com.jd.car.senna.event.EventHandler;
import com.jd.car.senna.event.annotation.SennaEvent;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;


/**
* @author zhangluyao
* @description
* @create 2022-02-21-9:54 下午
*/
@Slf4j
@Component("retryHandle")
public class RetryQueueEvent extends EventHandler {


@Override
protected void onHandle(String key, String eventType) {
log.info("Handler开始消费:{}", key);
}


@Override
protected void onDelayHandle(String key, String eventType) {
log.info("delayHandler开始消费:{}", key);
}
}

 

注解形式：

 

package com.jd.car.senna.admin.event;


import com.jd.car.senna.event.EventHandler;
import com.jd.car.senna.event.annotation.SennaEvent;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;


/**
* @author zhangluyao
* @description
* @create 2022-02-21-9:54 下午
*/
@Slf4j
@SennaEvent(queueName = "testQueue", bucketNum = 5,delayBucketNum = 5,delayEnable = true)
public class TestQueueEvent extends EventHandler {


@Override
protected void onHandle(String key, String eventType) {
log.info("Handler开始消费:{}", key);
}


@Override
protected void onDelayHandle(String key, String eventType) {
log.info("delayHandler开始消费:{}", key);
}
}

 

发送代码：

 

package com.jd.car.senna.admin.controller;


import com.jd.car.senna.event.queue.IEventQueue;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Lazy;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;


import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;




/**
* @author zly
*/
@RestController
@Slf4j
public class DemoController {


@Lazy
@Resource(name = "testQueue")
private IEventQueue eventQueue;


@ResponseBody
@GetMapping("/api/v1/demo")
public String demo() {
log.info("发送无延迟消息");
eventQueue.push("no delay 5000 millseconds message 3");
return "ok";
}


@ResponseBody
@GetMapping("/api/v1/demo1")
public String demo1() {
log.info("发送延迟5秒消息");
eventQueue.push(" delay 5000 millseconds message,name",1000*5L);
return "ok";
}


@ResponseBody
@GetMapping("/api/v1/demo2")
public String demo2() {
log.info("发送延迟到2022-04-02 00:00:00执行的消息");
eventQueue.push(" delay message,name to 2022-04-02 00:00:00", new Date(1648828800000));
return "ok";
} 


}

 

审核编辑：刘清