业务场景剖析

公司业务系统（比如：电商系统）中有大量涉及定时任务的业务场景，例如：实现买卖双方在线沟通的IM系统，为了确保接收方能够收到消息，服务端一般都会有重试策略，即服务端在消息发出的一段时间内，如果没收到接收方的确认信息，则重新发送消息。这就是一个典型的定时任务场景—消息发出等待固定的时间后，触发消息重发逻辑，重发逻辑首先判断所发消息是否收到确认信息，如果没有就将对应的消息再发送一次。类似的场景有很多，例如：自动取消长时间未支付的订单、买家收货一段时间以后自动确认打款等等。
应对上述场景比较粗暴的解决方案是定时扫库，例如：业务将订单的支付超时时间定义为2小时。可以每1分钟扫一次订单库，将超时订单取消。显然，此方案不够优雅，主要问题如下：

1. 增加数据库读压力；

2. 不够精确，会有最长1分钟的滞后；

扫库的方案一般体量不大时可以使用，当业务发展到一定规模后就不再适用。对IM消息重发秒级别的定时需求，只能增加扫库的频率，但过于频繁的扫库很可能会将数据库拖垮。显然需要更优雅的技术方案解决定时任务问题。

时间轮算法剖析

时间轮算法可以高效的处理定时任务，并且有非常高的精度。我们以IM的消息重发功能为例介绍下时间轮算法的应用。假设消息发出15秒后触发重发逻辑，可以设计如图1所示的数据结构：

1. 一个包含15个元素的数组，数组每个元素指向一个链表，可以理解为15个桶；
2. Current Pos指向数组中某个桶，每秒钟向下移动一次，指向下个桶；
3. 如果Current Pos已经指向最后一个桶，移动时返回数组头部，指向第一个桶；
4. 发消息时将相关信息放入Current Pos指向的桶中（作为链表中的一个元素）。

根据图1可以看出，Current Pos的下一个桶(图1数组中下标5)中的数据，就是所有已经发出15秒的消息，我们可以遍历链表，取出数据，逐个触发消息重发逻辑。
需要注意的是Current Pos是一个循环指针(指向数组末端后，下次偏移会重新指向数组头)。由此我们可以用更形象的方式描述这个结构，把数组首尾相连，形成一个“轮子”，也就是时间轮。如图2所示：

基于Redis实现时间轮

上面介绍的时间轮是将数据放在应用进程内存中的，可靠性比较差，我们可以进一步优化，将时间轮放到公共的存储中，很自然的会想到使用Redis。可以用Redis中的List和String两种数据类型实现时间轮。设计多个List，每个List相当于时间轮中的一个桶，再用一个String保存当前List的Key。如图3所示：

应用程序通过修改CurrentPos的Value实现时间轮指针的移动。很轻松的将进程内存中的时间轮放到了Redis中，提高了数据可靠性，同时可以多个实例访问时间轮，避免了单点问题。

长时间跨度定时需求实现

新的问题来了，现在我们看到的时间轮，可以用来触发秒级别的定时任务，但如果时间跨度比较大，例如小时或者天级别的定时场景，我们就需要一个非常“大”的轮子，将会占用非常多的内存资源。显然不是最优的方案，我们可以继续优化，使用磁盘文件+内存时间轮结合的方案，如图4所示：

1. 将数据（需要触发的事件）按触发时间分散存储在多个文件中；
2. 每个文件负责存储触发时间在指定区间内的事件，例如：文件A负责区间为2019年11月21日14点~2019年11月21日14点30，则所有在这个时间区间内触发的事件都会存储在这个文件中；
3. 内存中只装载最近半小时要触发的事件，并以时间轮形式组织。
   应用程序需要选择合适的时机将文件装载到内存，并建立时间轮索引，控制好时间轮转动，将到期事件触发即可。

延时服务中台化

到现在为止，上面介绍的模型已经可以满足业务的定时任务需求，但它还只是一个功能逻辑，我们不能让每个有需求的业务方都去实现一个时间轮，重复造轮子。所以需要将方案进一步地下沉，抽象为一个基础的中台服务，提供通用的延时触发能力，对外提供服务。系统架构设计如图5所示：

业务模块与延时服务的交互可以使用RPC Over TCP，但是对于延时服务来说，需要调用业务模块的RPC接口来触发延时任务，延时服务与业务模块耦合，不利于系统的稳定性，同时业务也需要实现回调接口，侵入比较大，易用性也不强。我们自然可以想到使用消息队列解耦，新的架构如图6所示：

延时消息

看到这里很多同学会说，直接用延时消息不是更好嘛？为什么还要花这么大的篇幅，把事情搞这么复杂（架构设计哲学在于大道至简）。确实是这样，但问题在于不是所有的消息队列都支持延时消息，更不是都能支持任意时间的延时，例如：现在使用非常广泛的RocketMQ对延迟消息的支持就不是很友好：只能支持固定几个档位，不能支持任意时间的延迟。所以为了能够满足业务需求，我们使用外部服务+Redis+MQ的方案（图6），以较低的投入快速实现任意时间的延时消息。

改造MQ实现延时消息

图6架构设计依赖了外部服务以及Redis等来实现延时消息，由于引入过多的组件，整体服务稳定性会受影响，并不是最好的实现方案。更优雅的方案可以通过改造MQ来实现，把时间轮逻辑做到MQ内部。下面以RocketMQ为例介绍延时消息的实现方案，RocketMQ消息存储模型如图7所示：

1. 消息按顺序存储在CommitLog文件中；
2. Dispatch线程将消息按主题分发到不同的Queue中。

思考

基于RocketMQ实现延时消息，除了实现时间轮算法外还会涉及哪些改动？

1. 延时消息的特殊处理；
2. 主从Broker之间的数据同步；
3. Broker的故障恢复；
4. …

可见，实际情况要复杂的多，还有很多点需要注意，这里也没有全部列出，欢迎大家在留言区讨论补充。

总结

针对同一业务需求，会有多种技术方案，单从技术角度看很容易判断出方案的好坏，但我们看问题需要多角度和多维度，不能只关注于方案本身，从上面延时消息实现来看，最优雅的方案同时也是最复杂、实现难度最大方案。反之，借助外部组件可以用较低的投入实现同样的使用效果，虽然有缺陷，但对业务来说感受不到差别，所以我们选择技术方案时不一定要过于追求完美，要结合公司实际情况和团队技术实力，计算投入产出比（ROI），作出合理选择。

作者：孙玄，奈学教育CEO，『架构之美』公众号作者，前58同城技术委员会主席。