今天给大家上一盘硬菜，并且是支付中非常重要的一个技术解决方案，有这块业务的同学注意自己试一把了哈！
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 3 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
实习那会，我是用quartz来实现的，简单介绍一下。
maven项目引入一个依赖如下所示
<dependency> <groupId>org.quartz-scheduler</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>2.2.2</version> </dependency>调用Demo类MyJob：
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。。。
优点：简单易行，支持集群操作
缺点：
对服务器内存消耗大
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
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
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：
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：
public class OrderDelay implements Delayed { private String orderId; privatelong timeout; OrderDelay(String orderId, long timeout) { this.orderId = orderId; this.timeout = timeout + System.nanoTime(); } public int compareTo(Delayed other) { if (other == this) return0; 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。。。。"); } }测试类Demo，我们设定延迟时间为3秒：
public class DelayQueueDemo { public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("00000001"); list.add("00000002"); list.add("00000003"); list.add("00000004"); list.add("00000005"); DelayQueue<OrderDelay> queue = newDelayQueue<OrderDelay>(); 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) {} } } }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。
优点：效率高，任务触发时间延迟低。
缺点:
服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
集群扩展相当麻烦
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
代码复杂度较高
3）时间轮算法
思路
先上一张时间轮的图：
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）
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.xml加上下面的依赖：
<dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.1.24.Final</version> </dependency>测试代码HashedWheelTimerTest：
public class HashedWheelTimerTest { staticclass MyTimerTask implements TimerTask{ boolean flag; public MyTimerTask(boolean flag){ this.flag = flag; } public void run(Timeout timeout) throws Exception { 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) { 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：
服务器重启后，数据全部消失，怕宕机
集群扩展相当麻烦
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
public class AppTest { privatestaticfinal String ADDR = "127.0.0.1"; privatestaticfinalint PORT = 6379; privatestatic 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) { 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：
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：
public class ThreadTest { privatestaticfinalint threadNum = 10; privatestatic CountDownLatch cdl = newCountDownLatch(threadNum); staticclass DelayMessage implements Runnable{ public void run() { try { cdl.await(); } catch (InterruptedException e) { 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
用分布式锁，但是用分布式锁，性能下降了，该方案不细说。
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：
public class RedisTest { privatestaticfinal String ADDR = "127.0.0.1"; privatestaticfinalint PORT = 6379; privatestatic JedisPool jedis = new JedisPool(ADDR, PORT); privatestatic 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"); } } staticclass RedisSub extends JedisPubSub { 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。
不过，redis的pub/sub机制存在一个硬伤，官网内容如下
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.
简单翻译下: 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。
优点：
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。
做集群扩展相当方便
时间准确度高
缺点：需要额外进行redis维护
5）使用消息队列
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。
