Redis之时间轮机制(五)
阅读原文时间:2022年06月19日阅读:1

一、什么是时间轮

时间轮这个技术其实出来很久了,在kafka、zookeeper等技术中都有时间轮使用的方式。 时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的一种调度模型。把大批量的调度任务全部绑定到同一个调度器上,使用这一个调度器来进行所有任务的管理、触发、以及运行。所以时间轮的模型能够高效管理各种延时任务、周期任务、通知任务。 以后大家在工作中遇到类似的功能,可以采用时间轮机制。如下图所示,时间轮,从图片上来看,就和手表的表圈是一样,所以称为时间轮,是因为它是以时间作为刻度组成的一个环形队列,这个环形队列采用数组来实现,数组的每个元素称为槽,每个槽可以放一个定时任务列表,叫HashedWheelBucket,它是一个双向链表,量表的每一项表示一个定时任务项(HashedWhellTimeout),其中封装了真正的定时任务TimerTask。时间轮是由多个时间格组成,下图中有8个时间格,每个时间格代表当前时间轮的基本时间跨度(tickDuration),其中时间轮的时间格的个数是固定的。在下图中,有8个时间格(槽),假设每个时间格的单位为1s,那么整个时间轮走完一圈需要8s钟。每秒钟指针会沿着顺时针方向移动一个,这个单位可以设置,比如以秒为单位,可以以一小时为单位,这个单位可以代表时间精度。通过指针移动,来获得每个时间格中的任务列表,然后遍历这一个时间格中的双向链表来执行任务,以此循环。

二、时间轮案例使用

这里使用的时间轮是Netty这个包中提供的,使用方法比较简单。

  • 先构建一个HashedWheelTimer时间轮。

    • tickDuration: 100 ,表示每个时间格代表当前时间轮的基本时间跨度,这里是100ms,也就是指针100ms跳动一次,每次跳动一个窗格
    • ticksPerWheel:1024,表示时间轮上一共有多少个窗格,分配的窗格越多,占用内存空间就越大
    • leakDetection:是否开启内存泄漏检测。
    • maxPendingTimeouts[可选参数],最大允许等待的任务数,默认没有限制。
  • 通过newTimeout()把需要延迟执行的任务添加到时间轮中

@RestController
@RequestMapping("/timer")
public class HashedWheelController {

//时间轮的定义  
HashedWheelTimer hashedWheelTimer=new HashedWheelTimer(  
        new DefaultThreadFactory("demo-timer"),  
        100, TimeUnit.MILLISECONDS,1024,false);

@GetMapping("/{delay}")  
public void tick(@PathVariable("delay")Long delay){  
    //SCHEDULED(定时执行的线程)  
    //Timer(Java原生定时任务执行)  
    System.out.println("CurrentTime:"+new Date());  
    hashedWheelTimer.newTimeout(timeout -> {  
        System.out.println("多少秒后执行这任务:"+new Date());  
    },delay,TimeUnit.SECONDS);  
}  

}

三、时间轮的原理解析

时间轮的整体原理,分为几个部分。

创建时间轮

时间轮本质上是一个环状数组,比如我们初始化时间轮时:ticksPerWheel=8,那么意味着这个环状数组的长度是8,如图3-12所示。

HashedWheelBucket[] wheel = new HashedWheelBucket[ticksPerWheel];

添加任务

  • 当通过newTimeout()方法添加一个延迟任务时,该任务首先会加入到一个阻塞队列中中。然后会有一个定时任务从该队列获取任务,添加到时间轮的指定位置,计算方法如下。

//当前任务的开始执行时间除以每个窗口的时间间隔,得到一个calculated值(表示需要经过多少tick,指针没跳动一个窗格,tick会递增),单位
为nanos(微毫秒)
long calculated = timeout.deadline / tickDuration;
//计算当前任务需要在时间轮中经历的圈数,因为当前任务执行时间有可能大于完整一圈的时间,所以需要计算经过几圈之后才能执行该任务。
timeout.remainingRounds = (calculated - tick) / wheel.length;
//取最大的一个tick,有可能当前任务在队列中已经过了执行时间,这种情况下直接用calculated这个值就没意义了。
final long ticks = Math.max(calculated, tick); // Ensure we don't schedule for past.
int stopIndex = (int) (ticks & mask); //通过ticks取模mask,得到一个下标
HashedWheelBucket bucket = wheel[stopIndex]; //把任务添加到指定数组下标位置

任务执行

  • Worker线程按照每次间隔时间转动后,得到该时间窗格中的任务链表,然后从链表的head开始逐个取出任务,有两个判断条件

  • 当前任务需要转动的圈数为0,表示任务是当前圈开始执行

  • 当前任务达到了delay时间,也就是timeout.deadline <= deadline

  • 最终调用timeout.expire()方法执行任务。

    public void expireTimeouts(long deadline) {  
        HashedWheelTimeout timeout = head;
    // process all timeouts  
    while (timeout != null) {  
        HashedWheelTimeout next = timeout.next;  
        if (timeout.remainingRounds &lt;= 0) {  
            next = remove(timeout);  
            if (timeout.deadline &lt;= deadline) {  
                timeout.expire();  
            } else {  
                // The timeout was placed into a wrong slot. This should never happen.  
                throw new IllegalStateException(String.format(  
                        "timeout.deadline (%d) &gt; deadline (%d)", timeout.deadline, deadline));  
            }  
        } else if (timeout.isCancelled()) {  
            next = remove(timeout);  
        } else {  
            timeout.remainingRounds --;  
        }  
        timeout = next;  
    }  
    }

四、时间轮的源码分析

  • 调用 createWheel 创建一个时间轮,时间轮数组一定是 2 的幂次方,比如传入的 ticksPerWheel=6,那么初始化的 wheel 长度一定是 8,这样是便于时间格的计算。
  • tickDuration,表示时间轮的跨度,代表每个时间格的时间精度,以纳秒的方式来表现。
  • 把工作线程 Worker 封装成 WorkerThread,从名字可以知道,它就是最终那个负责干活的线程。

public HashedWheelTimer(
ThreadFactory threadFactory,
long tickDuration, TimeUnit unit, int ticksPerWheel,
long maxPendingTimeouts) {
// 创建时间轮基本的数据结构,一个数组。长度为不小于ticksPerWheel的最小2的n次方
wheel = createWheel(ticksPerWheel);
// 这是一个标示符,用来快速计算任务应该呆的格子。
// 我们知道,给定一个deadline的定时任务,其应该呆的格子=deadline%wheel.length.但是%操作是个相对耗时的操作,所以使用一种变通的位运算代替:
// 因为一圈的长度为2的n次方,mask = 2^n-1后低位将全部是1,然后deadline&mast == deadline%wheel.length
// java中的HashMap在进行hash之后,进行index的hash寻址寻址的算法也是和这个一样的
mask = wheel.length - 1;

//时间轮的基本时间跨度,(tickDuration传入是1的话,这里会转换成1000000)  
this.tickDuration = unit.toNanos(tickDuration);

// 校验是否存在溢出。即指针转动的时间间隔不能太长而导致tickDuration\*wheel.length>Long.MAX\_VALUE  
if (this.tickDuration >= Long.MAX\_VALUE / wheel.length) {  
    throw new IllegalArgumentException(String.format(  
        "tickDuration: %d (expected: 0 < tickDuration in nanos < %d",  
        tickDuration, Long.MAX\_VALUE / wheel.length));  
}  
//把worker包装成thread  
workerThread = threadFactory.newThread(worker);

this.maxPendingTimeouts = maxPendingTimeouts;  
//如果HashedWheelTimer实例太多,那么就会打印一个error日志  
if (INSTANCE\_COUNTER.incrementAndGet() > INSTANCE\_COUNT\_LIMIT &&  
    WARNED\_TOO\_MANY\_INSTANCES.compareAndSet(false, true)) {  
    reportTooManyInstances();  
}  

}

  • 对传入的 ticksPerWheel 进行整形
  • 初始化固定长度的 HashedWheelBucket

private static HashedWheelBucket[] createWheel(int ticksPerWheel) {
if (ticksPerWheel <= 0) { throw new IllegalArgumentException( "ticksPerWheel must be greater than 0: " + ticksPerWheel); } if (ticksPerWheel > 1073741824) {
throw new IllegalArgumentException(
"ticksPerWheel may not be greater than 2^30: " + ticksPerWheel);
}
//对传入的时间轮大小进行整形,整形成2的幂次方
ticksPerWheel = normalizeTicksPerWheel(ticksPerWheel);
//初始化一个固定长度的Bucket数组
HashedWheelBucket[] wheel = new HashedWheelBucket[ticksPerWheel];
for (int i = 0; i < wheel.length; i++) {
wheel[i] = new HashedWheelBucket();
}
return wheel;
}

添加任务到时间轮

调用 newTimeout 方法,把任务添加进来。

public Timeout newTimeout(TimerTask task, long delay, TimeUnit unit) {
if (task == null) {
throw new NullPointerException("task");
}
if (unit == null) {
throw new NullPointerException("unit");
}
//统计任务个数
long pendingTimeoutsCount = pendingTimeouts.incrementAndGet();
//判断最大任务数量是否超过限制
if (maxPendingTimeouts > 0 && pendingTimeoutsCount > maxPendingTimeouts) {
pendingTimeouts.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException("Number of pending timeouts ("
+ pendingTimeoutsCount + ") is greater than or equal to maximum allowed pending "
+ "timeouts (" + maxPendingTimeouts + ")");
}
//如果时间轮没有启动,则通过start方法进行启动
start();

// Add the timeout to the timeout queue which will be processed on the next tick.  
// During processing all the queued HashedWheelTimeouts will be added to the correct HashedWheelBucket.

//计算任务的延迟时间,通过当前的时间+当前任务执行的延迟时间-时间轮启动的时间。  
long deadline = System.nanoTime() + unit.toNanos(delay) - startTime;

 //在delay为正数的情况下,deadline是不可能为负数  
//如果为负数,那么说明超过了long的最大值  
if (delay > 0 && deadline < 0) {  
    deadline = Long.MAX\_VALUE;  
}  
//创建一个Timeout任务,理论上来说,这个任务应该要加入到时间轮的时间格子中,但是这里并不是先添加到时间格,而是先  
//加入到一个阻塞队列,然后等到时间轮执行到下一个格子时,再从队列中取出最多100000个任务添加到指定的时间格(槽)中。  
HashedWheelTimeout timeout = new HashedWheelTimeout(this, task, deadline);  
timeouts.add(timeout);  
return timeout;  

}

start

任务添加到阻塞队列之后,我们再来看启动方法。

start 方法会根据当前的 workerState 状态来启动时间轮。并且用了 startTimeInitialized 来控制线程的运行,如果 workerThread 没有启动起来,那么 newTimeout 方法会一直阻塞在运行 start 方法中。如果不阻塞,newTimeout 方法会获取不到 startTime。

public void start() {
//workerState一开始的时候是0(WORKER_STATE_INIT),然后才会设置为1(WORKER_STATE_STARTED)
switch (WORKER_STATE_UPDATER.get(this)) {
case WORKER_STATE_INIT:
if (WORKER_STATE_UPDATER.compareAndSet(this, WORKER_STATE_INIT, WORKER_STATE_STARTED)) {
workerThread.start();
}
break;
case WORKER_STATE_STARTED:
break;
case WORKER_STATE_SHUTDOWN:
throw new IllegalStateException("cannot be started once stopped");
default:
throw new Error("Invalid WorkerState");
}

// 等待worker线程初始化时间轮的启动时间  
while (startTime == 0) {  
    try {  
        //这里使用countDownLauch来确保调度的线程已经被启动  
        startTimeInitialized.await();  
    } catch (InterruptedException ignore) {  
        // Ignore - it will be ready very soon.  
    }  
}  

}

启动时间轮

调用 start()方法, 会调用 workerThread.start(); 来启动一个工作线程,这个工作线程是在构造方法中初始化的,包装的是一个 Worker 内部线程类。

所以直接进入到 Worker 这个类的 run 方法,了解下它的设计逻辑:

public void run() {
// 初始化startTime,表示时间轮的启动时间
startTime = System.nanoTime();
if (startTime == 0) {
// We use 0 as an indicator for the uninitialized value here, so make sure it's not 0 when initialized.
startTime = 1;
}

// 唤醒被阻塞的start()方法。  
startTimeInitialized.countDown();

do {  
    //返回每tick一次的时间间隔  
    final long deadline = waitForNextTick();  
    if (deadline > 0) {  
        //计算时间轮的槽位  
        int idx = (int) (tick & mask);  
        //移除掉CancelledTask  
        processCancelledTasks();  
        //得到当前指针位置的时间槽  
        HashedWheelBucket bucket =  
            wheel\[idx\];  
        //将newTimeout()方法中加入到待处理定时任务队列中的任务加入到指定的格子中  
        transferTimeoutsToBuckets();  
        //运行目前指针指向的槽中的bucket链表中的任务  
        bucket.expireTimeouts(deadline);  
        tick++;  
    }  
} while (WORKER\_STATE\_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER\_STATE\_STARTED);  
 //如果Worker\_State一只是started状态,就一直循环  
// Fill the unprocessedTimeouts so we can return them from stop() method.

for (HashedWheelBucket bucket : wheel) {  
    bucket.clearTimeouts(unprocessedTimeouts); //清除时间轮中不需要处理的任务  
}  
for (; ; ) {  
    //遍历任务队列,发现如果有任务被取消,则添加到unprocessedTimeouts,也就是不需要处理的队列中。  
    HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();  
    if (timeout == null) {  
        break;  
    }

    if (!timeout.isCancelled()) {  
        unprocessedTimeouts.add(timeout);  
    }  
}  
//处理被取消的任务.  
processCancelledTasks();  

}

时间轮指针跳动

这个方法的主要作用就是返回下一个指针指向的时间间隔,然后进行 sleep 操作。

大家可以想象一下,一个钟表上秒与秒之间是有时间间隔的,那么 waitForNextTick 就是根据当前时间计算出跳动到下个时间的时间间隔,然后进行 sleep,然后再返回当前时间距离时间轮启动时间的时间间隔。

说得再直白一点:,假设当前的 tickDuration 的间隔是 1s,tick 默认 = 0, 此时第一次进来,得到的 deadline=1,也就是下一次跳动的时间间隔是 1s。假设当前处于:

private long waitForNextTick() {
//tick表示总的tick数
//tickDuration表示每个时间格的跨度,所以deadline返回的是下一次时间轮指针跳动的时间
long deadline = tickDuration * (tick + 1);

for (; ; ) {  
    //计算当前时间距离启动时间的时间间隔  
    final long currentTime = System.nanoTime() - startTime;  
    //通过下一次指针跳动的延迟时间距离当前时间的差额,这个作为sleep时间使用。  
    // 其实线程是以睡眠一定的时候再来执行下一个ticket的任务的  
    long sleepTimeMs = (deadline - currentTime + 999999) / 1000000;  
    //sleepTimeMs小于零表示走到了下一个时间槽位置  
    if (sleepTimeMs <= 0) {  
        if (currentTime == Long.MIN\_VALUE) {  
            return -Long.MAX\_VALUE;  
        } else {  
            return currentTime;  
        }  
    }  
    if (isWindows()) {  
        sleepTimeMs = sleepTimeMs / 10 \* 10;  
    }  
    //进入到这里进行sleep,表示当前时间距离下一次tick时间还有一段距离,需要sleep。  
    try {  
        Thread.sleep(sleepTimeMs);  
    } catch (InterruptedException ignored) {  
        if (WORKER\_STATE\_UPDATER.get(HashedWheelTimer.this) == WORKER\_STATE\_SHUTDOWN) {  
            return Long.MIN\_VALUE;  
        }  
    }  
}  

}

transferTimeoutsToBuckets

转移任务到时间轮中,前面我们讲过,任务添加进来时,是先放入到阻塞队列。

而在现在这个方法中,就是把阻塞队列中的数据转移到时间轮的指定位置。

在这个转移方法中,写死了一个循环,每次都只转移 10 万个任务。

然后根据 HashedWheelTimeout 的 deadline 延迟时间计算出时间轮需要运行多少次才能运行当前的任务,如果当前的任务延迟时间大于时间轮跑一圈所需要的时间,那么就计算需要跑几圈才能到这个任务运行。

最后计算出该任务在时间轮中的槽位,添加到时间轮的链表中。

private void transferTimeoutsToBuckets() {
// 循环100000次,也就是每次转移10w个任务
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
//从阻塞队列中获得具体的任务
HashedWheelTimeout timeout = timeouts.poll();
if (timeout == null) {
// all processed
break;
}
if (timeout.state() == HashedWheelTimeout.ST_CANCELLED) {
// Was cancelled in the meantime.
continue;
}
//计算tick次数,deadline表示当前任务的延迟时间,tickDuration表示时间槽的间隔,两者相除就可以计算当前任务需要tick几次才能被执行
long calculated = timeout.deadline / tickDuration;
// 计算剩余的轮数, 只有 timer 走够轮数, 并且到达了 task 所在的 slot, task 才会过期.(被执行)
timeout.remainingRounds = (calculated - tick) / wheel.length;

    //如果任务在timeouts队列里面放久了, 以至于已经过了执行时间, 这个时候就使用当前tick, 也就是放到当前bucket, 此方法调用完后就会被执行  
    final long ticks = Math.max(calculated, tick);  
    // 算出任务应该插入的 wheel 的 slot, stopIndex = tick 次数 & mask, mask = wheel.length - 1  
    int stopIndex = (int) (ticks & mask);  
    //把timeout任务插入到指定的bucket链中。  
    HashedWheelBucket bucket = wheel\[stopIndex\];  
    bucket.addTimeout(timeout);  
}  

}

运行时间轮中的任务

当指针跳动到某一个时间槽中时,会就触发这个槽中的任务的执行。该功能是通过 expireTimeouts 来实现

这个方法的主要作用是: 过期并执行格子中到期的任务。也就是当 tick 进入到指定格子时,worker 线程会调用这个方法

HashedWheelBucket 是一个链表,所以我们需要从 head 节点往下进行遍历。如果链表没有遍历到链表尾部那么就继续往下遍历。

获取的 timeout 节点节点,如果剩余轮数 remainingRounds 大于 0,那么就说明要到下一圈才能运行,所以将剩余轮数减一;

如果当前剩余轮数小于等于零了,那么就将当前节点从 bucket 链表中移除,并判断一下当前的时间是否大于 timeout 的延迟时间,如果是则调用 timeout 的 expire 执行任务。

void expireTimeouts(long deadline) {
HashedWheelTimeout timeout = head;

// 遍历当前时间槽中的所有任务  
while (timeout != null) {  
    HashedWheelTimeout next = timeout.next;  
    //如果当前任务要被执行,那么remainingRounds应该小于或者等于0  
    if (timeout.remainingRounds <= 0) {  
        //从bucket链表中移除当前timeout,并返回链表中下一个timeout  
        next = remove(timeout);  
        //如果timeout的时间小于当前的时间,那么就调用expire执行task  
        if (timeout.deadline <= deadline) {  
            timeout.expire();  
        } else {  
             //不可能发生的情况,就是说round已经为0了,deadline却>当前槽的deadline  
            // The timeout was placed into a wrong slot. This should never happen.  
            throw new IllegalStateException(String.format(  
                "timeout.deadline (%d) > deadline (%d)", timeout.deadline, deadline));  
        }  
    } else if (timeout.isCancelled()) {  
        next = remove(timeout);  
    } else {  
        //因为当前的槽位已经过了,说明已经走了一圈了,把轮数减一  
        timeout.remainingRounds--;  
    }  
    //把指针放置到下一个timeout  
    timeout = next;  
}  

}

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