概述
TimingWheel,时间轮,简单理解就是一种用来存储若干个定时任务的环状队列(或数组),工作原理和钟表的表盘类似。
关于环形队列,请参考环形队列。
时间轮由两个部分组成,一个环状数组,一个遍历环状数组的指针。
首先定义一个固定长度的环状数组,队列中的每一个元素代表一个时间格(可以精确到秒或毫秒。实际场景里,如Java或Linux下的cron定时任务,都是某一秒来触发。在实时处理领域,则一般用毫秒),一个时间格可存放若干个定时任务(真实业务开发场景下,同时触发多个任务),即任务列表。任务列表是一个环形的双向链表,链表中的每一项表示的都是定时任务项,其中封装真正的定时任务。
时间格代表时间轮的基本时间跨度或精度,假如一秒走一个时间格的话,则这个时间轮的精度就是1秒。当指针指向某个数组时,就会把这个数组中存储的任务取出来,然后遍历链表逐个运行里面的任务。
下图是一个有12个时间格的时间轮,转完一圈需要12s。当需要新建一个3s后执行的定时任务,只需要将定时任务放在下标为3的时间格中即可。
当需要创建一个15s后执行的定时任务怎么办呢?
此时可考虑引入圈数(也叫轮数)这一概念,即这个任务还是放在下标为3的时间格中,圈数为2。除增加圈数这种方法之外,还有种多层次时间轮,Kafka采用的就是这种方案。
时间轮的好处:
- 减少定时任务添加和删除的时间复杂度,提升性能;
- 可保证每次执行定时器任务都是
O(1)
复杂度,在定时器任务密集的情况下,性能优势非常明显
实现
在很多开源组件里可看到时间轮算法的实现:Kafka、Netty、Dubbo、Caffeine。
值得一提的是,网络上好多文章说ZooKeeper里也有时间轮算法的实现,并没有。
Kafka
Kafka中有很多延时操作,如耗时的网络请求(如Produce时等待ISR副本复制成功)会被封装成DelayOperation进行延迟处理操作,防止阻塞Kafka请求处理线程。
Kafka没有使用JDK自带的Timer和DelayQueue实现。底层都是个优先队列,即采用minHeap的数据结构,最快需要执行的任务排在队列第一个,不同的是Timer中有个线程去拉取任务执行,DelayQueue是个容器,需要配合其他线程工作。时间复杂度上这两者插入和删除操作都是O(logn)
,不满足性能要求。
ScheduledThreadPoolExecutor是JDK提供定时线程池,也是DelayQueue + 池化线程的一个实现。
Kafka基于时间轮实现延时操作,时间轮算法的插入删除操作的时间复杂度都是O(1)
,满足性能要求。
源码类为org.apache.kafka.server.util.timer.TimingWheel
:
public class TimingWheel {
private final long tickMs;
private final long startMs;
private final int wheelSize;
private final AtomicInteger taskCounter;
private final DelayQueue<TimerTaskList> queue;
private final long interval;
private final TimerTaskList[] buckets;
private long currentTimeMs;
private volatile TimingWheel overflowWheel = null;
}
几个核心参数:
- tickMs:时间跨度
- startMs:开始时间
- wheelSize:时间轮中bucket的个数
- interval:时间轮的整体时间跨度 = tickMs * wheelSize
- currentTimeMs:tickMs的整数倍,代表时间轮当前所处的时间。currentTimeMs可以将整个时间轮划分为到期部分和未到期部分,currentTimeMs当前指向的时间格也属于到期部分,表示刚好到期,需要处理此时间格所对应的TimerTaskList中的所有任务
整个时间轮的总体跨度是不变的,随着指针currentTimeMs的不断推进,当前时间轮所能处理的时间段也在不断后移,总体时间范围在currentTimeMs和currentTimeMs+interval之间。
Kafka采用多层次时间轮来支持大跨度的定时任务,参考手表。
上图时间轮,第1层的时间精度为1,第2层的时间精度为20,第3层的时间精度为400。假如需要添加一个350s后执行的任务A的话(当前时间是0s),这个任务会被放在第2层(第二层的时间跨度为20*20=400>350)的第350/20=17个时间格子。
当第一层转17圈之后,时间过去340s,第2层的指针此时来到第17个时间格子。此时第2层第17个格子的任务会被移动到第1层。任务A当前是10s之后执行,因此它会被移动到第1层的第10个时间格子。
在层与层之间的移动,叫做时间轮的升降级。时间轮比较适合任务数量比较多的定时任务场景,它的任务写入和执行的时间复杂度都是O(1)
。
随着时间推进,也会有一个时间轮降级的操作,原本延时较长的任务会从高一层时间轮重新提交到时间轮中,然后会被放在合适的低层次的时间轮当中等待处理。
在Kafka中时间轮之间如何关联呢,如何展现这种高一层的时间轮关系?
一个内部对象的指针,指向自己高一层的时间轮对象。
如何推进时间轮的前进,让时间轮的时间往前走?
通过DelayQueue来推进,是一种空间换时间的思想;DelayQueue中保存着所有的TimerTaskList对象,根据时间来排序,这样延时越小的任务排在越前面。外部通过一个ExpiredOperationReaper线程从DelayQueue中获取超时的任务列表TimerTaskList,然后根据TimerTaskList的过期时间来精确推进时间轮的时间,这样就不会存在空推进的问题。
Kafka采用权衡的策略,把DelayQueue用在合适地方。DelayQueue只存放TimerTaskList,并不是所有的TimerTask,数量并不多,相比空推进带来的影响是利大于弊的。
总结
- Kafka使用时间轮来实现延时队列,因为其底层是任务的添加和删除是基于链表实现的,时间复杂度为
O(1)
,满足高性能的要求; - 对于时间跨度大的延时任务,引入层级时间轮,能更好控制时间粒度,可以应对更加复杂的定时任务处理场景;
- 对于如何实现时间轮的推进和避免空推进影响性能,采用空间换时间的思想,通过DelayQueue来推进时间轮。
Netty
io.netty.util.HashedWheelTimer
Netty中的时间轮是通过工作线程按照固定的时间间隔tickDuration推进的,如果长时间没有到期任务,这种方案会带来空推进的问题,造成一定性能损耗;
Dubbo
org.apache.dubbo.common.timer.HashedWheelTimer
,和Netty的源码实现几乎一样。
Caffeine
com.github.benmanes.caffeine.cache.TimerWheel
内部类Sentinel代表当前任务,两个内部类AscendingIterator和DescendingIterator分别表示从时间轮取任务的两个方式,
参考
- Kafka时间轮算法设计
- HashedWheelTimer使用及源码分析
- 一个开源的时间轮算法介绍